數位視野中出現一場能量轉型。 人工智慧正在迅速擴展，可能很快就會*消耗接近一半*數據中心所用的電力。國際能源署揭示了一個令人擔憂的趨勢：人工智慧日益增長的能量需求加劇了環境挑戰。預測顯示，人工智慧的參與者正朝著指數級的能源依賴邁進，加重*溫室氣體排放的影響*。面對這一現實，對於控制這種貪婪的能量消耗，能源轉型的必要性是不可否認的。
數據中心的能量消耗
阿歷克斯·德·弗里斯-高（Alex de Vries-Gao）最近發表的研究，這位阿姆斯特丹自由大學環境研究所的博士生，揭示了關於能量消耗的重大持續性，特別是關於數據中心的。在他的研究中，這些中心今年可能會消耗高達82太瓦時的電力，這個數量與瑞士這樣的國家相當。到2024年，國際能源署報告稱，這些設施可能佔全球能源消耗的高達1.5%。
人工智慧的增長影響
隨著人工智慧公司規模的擴大，對於計算能力的需求也在加劇。像ChatGPT這樣的語言模型需要大量的計算資源。這種需求使得該行業的某些參與者開始考慮自主能源生產來滿足其要求。德·弗里斯-高強調，不僅能量需求在上升，電價的潛在上漲也可能發生。
方法論評估
為了估計人工智慧供應商的電力消耗，德·弗里斯-高分析了來自多個來源的數據。他檢查了公開可獲得的電力消耗報告，並研究了用於運行AI應用的各種類型的設備。根據這些數據，他能夠對該行業不同公司的能量消耗進行估算。
未來展望與環境關注
預期中的需求增加可能會使AI應用的使用量達到全球數據中心總能量消耗的一半。環境影響不容低估，特別是如果這些設施依賴電網供電。大多數電力仍來自不可再生能源，主要是煤炭燃燒，導致溫室氣體排放上升。
數據中心的多樣貢獻
數據中心不僅僅是處理AI請求。它們在雲計算和比特幣挖礦領域的數據存儲和分析中也至關重要。這些多樣化的用途進一步加大了對現有能源基礎設施的壓力，這要求對其可持續性進行深入思考。
經濟層面
這種日益增長的消耗所帶來的潛在能源成本上升引發了對AI公司經濟可行性的擔憂。企業必須在其能力的快速增長以及能量消耗的財務影響之間找到平衡。這一困境可能會影響這一行業未來的發展和投資策略。
企業開始探索使用可再生能源為其數據中心供電等替代方案。這可以減輕他們對環境的影響，同時滿足不斷增長的需求。與像Linux基金會這樣的組織合作，也可能提高效率並降低成本。
當前估算的總結
綜合可用的信息顯示，人工智慧可能很快就會在全球數據中心的電力消耗中占據主導地位。這些變化需要行業迅速做出反應，以保持能源使用的可持續性並減少溫室氣體排放。認識到這一挑戰可以引導未來的努力朝向更負責任的能源轉型。
關於數據中心能源消耗和人工智慧的常見問題
關於人工智慧對數據中心能源消耗的預測是什麼？
估算顯示，隨著對AI應用需求的快速增加，人工智慧可能會在不久的將來消耗全球數據中心使用的50%的電力。
人工智慧如何增加數據中心的電力需求？
先進的語言模型和其他AI應用需要大量計算資源，導致對電力的需求日益增長，以支持伺服器和高級硬體。
與AI數據中心能源消耗增加相關的環境影響是什麼？
能量消耗的增加可能導致溫室氣體排放的上升，尤其是當電力來自於不可再生的煤炭等來源時，進而加劇全球變暖。
可以採取哪些措施來減少由人工智慧驅動的數據中心的碳足跡？
企業可以投資於可再生能源，提高其基礎設施的能量效率，並優化人工智慧算法以減少能量需求。
不同的人工智慧服務提供商在能量消耗上是否存在顯著差異？
是的，根據其數據中心的設計、硬體的效率以及運行實踐，供應商的能量消耗會有所不同。
從長遠來看，人工智慧對能源行業的影響前景如何？
從長遠來看，持續監控和管理AI數據中心的能量消耗對於平衡技術需求與環境義務將至關重要。
人工智慧公司是否共享其能量消耗的資訊？
最近，一些公司在其能源消耗方面透明度較低，這使得全面評估其能源影響變得困難。
用來估算AI數據中心能源消耗的數據類型是什麼？
研究人員利用公共電力消耗報告、購買和銷售的設備統計以及晶片性能分析來進行估算。
