在“欧洲能源危机”话题退出大众视野后，人工智能(AI)将引起能源短缺的论调又甚嚣尘上。

　　3月11月，A股新能源板块爆发，光伏和储能板块领涨。这受到了一则行业大咖称“AI的尽头是光伏和储能”的消息驱动。

　　部分媒体报道称，英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋在公开演讲中指出，AI未来发展与光伏和储能紧密相连，需要更全面地考虑能源消耗问题，如果只考虑计算机，需要烧掉14个地球的能源。

　　但界面新闻并未找到黄仁勋此番言论的公开表述。在今年2月12日于迪拜举行的“世界政府峰会”上，他与阿联酋国务大臣Omar Sultan AlOlama对谈时，明确指出科技进步将控制AI的成本。

　　“我们正处于新时代的开端。目前数据中心的安装基数大约有一万亿美元。在接下来的四五年里，我们将拥有价值2万亿美元的数据中心，这些数据中心将为全球的软件提供动力。”

　　“你不能只想着要购买更多的计算机，你还必须假设计算机的速度会越来越快，因此所需的总量就不会这么多了。否则，如果假设计算机的速度永远不会变快，你可能会得出一个结论——我们需要14个不同的行星、3个不同星系、4个太阳为这一切提供燃料。”

　　“但是很明显的是计算机架构在不断进步。过去的十年中，我们做出的最伟大贡献之一就是将计算和AI提高了一百万倍。因此，无论你认为推动世界的需求是什么，你都必须考虑到，它还将以100万倍的速度变得更大、更快和更高效。”

　　但类似的表达也并非空穴来风。无论是特斯拉首席执行官埃隆·马斯克，还是OpenAI首席执行官山姆·奥特曼，都在近期提及AI迅速发展背后的能源隐忧。

　　2024年2月29日，马斯克在博世集团举办的BCW(Bosch Connected World)的视频采访环节上表示：

　　“AI算力的限制是可预见的，我在一年前就预测到了芯片短缺，神经网络芯片。很容易预测，下一个短缺将是降压变压器(voltage stepdown transformers)。如果从电力公司获得100-300千伏的电力，那么降压到6伏会是一个很大的降压过程。我不那么好笑的笑话是'你需要用变压器来运行(AI)Transformer模型'(you need transformers to run transformers)。”

　　“那么，下一个短缺将是电力，我认为到明年，将没有足够的电力来运行所有的芯片。”

　　“事实上，电动汽车和AI并行发展，两者都需要电力和变压器，我认为这正在创造对电力设备和发电的巨大需求。”

　　2024年1月16日，在达沃斯世界经济论坛年会期间举办的的彭博社活动上，奥特曼表示：

　　“我们需要比之前认为的多得多的能源。我对世界的理解是，未来的两种重要货币是智能计算和能源。无论是我们的想象力，还是让想法变为现实的能力，以及运行计算的能力，都离不开这两者。我认为我们仍没有充分意识到这项技术对能源的需求。”

　　“如果没有重大突破，我们就无法实现这一目标。我们需要核聚变，或者极度更便宜的光伏加上储能，或是从没有人真正规划过的规模水平的技术。”

　　“公平地来说，AI的发展将需要大量能源，但我坚信这会迫使我们更多地投资于能够提供这种能源的技术。”

　　AI会导致能源短缺吗？

　　目前，AI在全球用电量的占比并不大，至少暂时不足以引发规模能源危机。

　　据国际能源署(IEA)统计，2022年，全球不包括加密货币挖矿在内的数据中心消耗了大约460太瓦时(TWh)的电力，占全球总需求的1-1.3%。

　　宾夕法尼亚大学电子工程和计算机科学教授本杰明·李和哈佛大学教授大卫·布鲁克斯的研究表明，2015-2021年间，数据中心的能源使用量平均每年增长25%。

　　随着生成式人工智能引爆全球，大模型公司百花齐放加上ChatGPT使用率飙升，导致AI电力消耗大幅增加，也推动数据中心耗电量快速抬升。

　　据《纽约时报》援引全球数据中心标准组织之一“国际正常运行时间协会”的预测，到2025年，AI业务在全球数据中心用电量中的占比，将从2%猛增到10%。一项研究预测，到2027年，AI服务器每年的用电量将在85-134太瓦时之间。这相当于阿根廷、荷兰和瑞典一年的用电量，约占目前全球用电量的0.5%。

　　IEA还指出，到2026年，全球总体电力需求预计将增长3.4%。同时，可再生能源如风能、太阳能和水力发电，以及空前高水平的核能新增装机，将满足新增的电力需求。

　　尽管AI用电量占比暂时不会在全球层面爆发式增长，但训练和使用AI确实耗电、耗水，过程中还有大量碳排放。

　　据《细胞》期刊发布的一篇题为《人工智能不断增长的能源足迹》的论文估计，一个标准的谷歌搜索消耗0.3 Wh的电力，而人工智能驱动的谷歌搜索消耗3.0 Wh的电力，拥有十倍的差距。

　　据《纽约客》杂志报道，据国外研究机构的报告，ChatGPT每天要响应大约2亿个请求，在此过程中消耗超过50万度电力，而每一个美国家庭的平均用电量只有29度。这意味着，ChatGPT每天用电量相当于1.7万个美国家庭的用电量。

　　为何美国企业家会担忧？

　　AI产业呈现区域集聚性发展的特点。密集的数据中心和脆弱的电网，是美国企业家产生危机感的重要原因。

　　IEA数据显示，全球8000个数据中心中有33%位于美国，16%在欧洲，近10%在中国。美国的数据中心在2022年消耗了200太瓦时的电力，相当于美国电力需求的4%。

　　该机构预计，未来几年美国数据中心用电量将快速增长，从2022年的200太瓦时增加到2026年的近260太瓦时，占总电力需求的6%。

　　此外，在《通货膨胀削减法案》等政策引导下，大量清洁技术工厂也在美国各地激增，成为新的用能大户。

　　3月7日，《华盛顿邮报》发布报道指出，AI和清洁技术制造业的繁荣正把美国的电网推向崩溃的边缘。如佐治亚州对工业电力的需求飙升至创纪录的高点，预计未来十年的新用电量是最近的17倍；北弗吉尼亚需要相当于几座大型核电站的电力，来为所有规划和在建的新数据中心提供服务。

　　预计北美新能源需求将翻倍，图片来源：《华盛顿邮报》

　　由于审批程序复杂，缺乏投资吸引力等原因，美国输变电主网一度处于停滞状态。美国能源部数据显示，美国电网投资在1975-1999年逐年下降，平均每年下降8600万美元，直到2005年才恢复到1975年的投资水平。

　　这导致了美国老化严重的电网，使许多地区面临电力短缺的风险。

　　美国能源部在2015年的电网基础设施审查中发现，美国70%的输电线路已经使用了25年以上，而线路的使用寿命通常为50年。该部门2014年的报告表示，美国变压器的平均使用年限达到38年，其中70%的变压器使用年限超过25年。

　　根据路透社2022年的研究，美国过去六年的停电次数比前六年增加了一倍多。2020-2022年期间，电力系统在墨西哥湾沿岸的飓风、西海岸的野火、中西部的热浪和德克萨斯州的严寒中崩溃，造成了长时间的、有时甚至是致命的停电。

　　大型数据中心的用电故障，将给业主和客户带来巨大的损失，因此其往往需要可靠、不间断的电力，甚至配备额外的供电设备应对停电。

　　《华盛顿邮报》表示，随着越来越多的公司对美国电网的堵塞感到沮丧，他们已更多地转向离网的分布式能源。微软和谷歌等公司希望，能源密集型工业运营最终可以由现场的小型核电站提供动力。

　　奥特曼则已投资了两家核能相关的初创公司宜壹资产，分别为聚变公司Helion Energy和聚焦下一代快堆技术的Oklo。