缺電！顯卡放倉庫喫灰！看AI這隻巨獸到底多能“喫電”

一場大規模的電力飢渴正在席捲全球AI產業

微軟首席執行官薩提亞·納德拉在跟OpenAI首席執行官奧特曼坦言：“我們現在面臨的最大問題，不再是算力資源過剩，而是數據中心的供電和物理空間已接近極限，大量芯片生產後無法通電使用。”

 一年前，馬斯克和奧特曼在重要會議上警告AI行業將面臨能源危機。

如今，隨着科技巨頭競購高性能GPU，電力供應已成爲制約AI發展的新瓶頸。

國際能源署預測，到2026年AI電力消耗將達2023年的10倍，生成式AI耗電量從2023年的7TWh激增至2028年的393TWh。同時，美國數據中心電力缺口預計在2025-2028年間達到49GW。這是個什麼概念？

摩根士丹，美國一家國際性金融服務公司對此進行過調查報告，49GW的電力缺口可能會造成相當於3300萬美國家庭用電短缺。

摩根士丹中國區AI相關報告

PJM，美國最大的電網組織指出：到2035年，夏季峯值需求將比2023年增長38%，相當於在未來10年安裝兩個新英格蘭電網。

如果你覺得這些數據距離你太遙遠，樓主我舉個簡單的例子：

生成一張1024x1024像素的圖片，耗電量相當於微波爐轉5秒。生成5秒的AI視頻，耗電量相當於微波爐連續加熱1個多小時

可能帶有誇張的成分，但是AI用電確實猛！

如果將目光放長遠——美國數據中心電力缺口的49GW相當於一箇中等國家的用電量。而且用電量在未來還會繼續增長……

放眼歐洲，情況更不容樂觀。

2025年初，歐盟委員會公佈了《人工智能白皮書》，決定在域內投資300億歐元，創建13個區域性AI工廠網絡與千兆瓦級超級數據中心。

建造這些AI超級工廠，目標是幫助歐洲在AI領域追趕美國和中國。

然而，歐洲的AI夢想正撞上冰冷的能源現實。每個千兆瓦級數據中心需約1吉瓦電力，相當於一座中型城市的用電需求，而歐洲電網當前設計並未考慮如此高密度、集中式的負載。

全球電網基建危機來臨

AI的能耗增長速度令人震驚。據國際能源署數據，2022年全球數據中心總耗電量約460太瓦時，佔全球用電量的2%

到2026年，這一數據將超過1000太瓦時，大約是整個日本2022年全年的用電量。

具體到AI應用，能耗更爲驚人。訓練GPT3次訓練的耗電量就達1287兆瓦時，相當於3000輛特斯拉電動汽車共同開跑、每輛車跑20萬英里所耗電量的總和。

而ChatGPT每天響應約2億個請求，消耗超過50萬度電。

直觀的比較是：

一次AI搜索的耗電量是谷歌搜索的10倍。

一個數據中心的耗電量可與1000家沃爾瑪門店相當。

高盛預測，到2030年，全球數據中心耗電量將較2023年大幅增長175%，相當於再增加一個”全球前十耗電大國“的電力資源負荷。

手握能源牌的神祕東方大國

在全球AI產業因電力短缺而陷入焦慮之際，中國卻憑藉其長期積累的能源基建優勢與戰略前瞻性，悄然站上了新一輪產業競爭的高地。

與歐美老舊的電網和分散的能源體系形成鮮明對比的是，中國擁有全球規模最大、電壓等級最高、調控能力最強的統一電網，並已在清潔能源佈局上走在世界前列。

你就看中國電網豪橫不，全球公共事業的翹楚了。

在這裏不得不提一下歐美的電網

美國超過70%的變壓器已超齡服役25年，有的還超過50年。這些設計壽命爲40年的設備，能抗多久都是問題，存在較大的安全隱患。

因此很多AI科技巨頭開始自救，都希望趕在2026年，也就是《通貨膨脹削減法案》補貼到期前建設電廠，因此引發了一波搶裝潮。

由於電廠的建設，對太陽能電池板逆變器、儲能電池等關鍵設備需求激增。

中國作爲清潔能源大國承接了許多訂單。不過這些科技公司也不傻，考慮到變壓器、開關設備等電網連接設備供應緊張而且交付週期長，爲滿足短期用電需求，當然還是建設天然氣調峯用電站居多。至於建設週期更長的核電站，存在技術壁壘，而且層層審批卡時間，並不會得到過多青睞。

中國在新能源領域的壓倒性產能，爲AI的“綠色電力飢渴”提供了潛在的解決方案。全球最大的光伏和風電產業鏈在中國，這意味着在獲取清潔、低成本能源方面，中國AI產業擁有更穩定、更具彈性的供應鏈。

目前，中國多家科技巨頭，如華爲、阿里巴巴、騰訊，已在內蒙古、寧夏、貴州等可再生能源豐富的地區佈局數據中心，實施”東數西算“國家工程，這本身就是對未來能源約束的未雨綢繆。