中宏網訊 4月10日，國際能源署（IEA）發布的《能源與人工智能》報告指出，到2030年，全球數據中心的電力需求預計將增長一倍以上，人工智能將成為這一用電激增的最大推動力。

　　報告顯示，2030年全球數據中心電力需求預計將攀升至約945太瓦時，這一數字略高于當下日本的總用電量，不過在2030年全球總電力消耗中占比不到3%。隨著人工智能技術如大語言模型、圖像生成等應用的迅猛發展，對數據處理能力的要求呈指數級增長，數據中心作為支撐人工智能運行的硬件基礎，其電力需求也隨之水漲船高。

　　國際能源署執行董事法提赫·比羅爾強調，理解人工智能對能源格局的廣泛影響至關重要。當前，數據中心已成為全球能源消耗的重要組成部分。在美國，預計到2030年，數據中心電力需求增長將占總增長的近一半，數據處理用于人工智能應用的耗電量將超過鋼鐵、水泥、化工等能源密集型產品的總能耗。在發達經濟體中，數據中心在此期間對整體電力需求增長的貢獻預計將超過20%。

　　為滿足數據中心高速增長的電力需求，全球各地將廣泛利用多種能源。報告認為，可再生能源和天然氣將憑借其成本競爭力和在關鍵市場的可得性，在能源供應中占據主導地位。在一些地區，大型數據中心已開始采用太陽能、風能等可再生能源來部分滿足其電力需求，減少對傳統化石能源的依賴。

　　人工智能對能源行業具有復雜的雙重影響。一方面，隨著人工智能在能源領域的應用不斷拓展，如能源生產優化、電網智能管理等，其對數據中心的電力需求大幅增加，可能給能源安全帶來一定壓力，包括對關鍵礦物的需求增長以及網絡攻擊風險加劇等問題。過去四年中，針對能源公用事業的網絡攻擊愈發復雜，人工智能技術的進步在一定程度上推動了這一趨勢。另一方面，人工智能在助力能源行業技術創新和減排方面也展現出巨大潛力。人工智能可幫助設計能夠容納更高比例可再生能源的電網，識別能源系統和工業過程中的效率提升機會，從而降低能源消耗和溫室氣體排放。

　　報告指出，若各國想充分挖掘人工智能潛力，需迅速加大對發電和電網的新投資，提升數據中心的效率與靈活性，并強化政策制定者、技術部門和能源行業之間的對話與合作。一些國家已經開始制定相關政策，鼓勵數據中心采用節能技術，提高能源利用效率，如采用更高效的冷卻系統、優化服務器架構等。

　　盡管數據中心電力需求增長可能導致碳排放增加，但與整個能源行業相比，這一增長幅度相對較小，并且有望通過廣泛應用人工智能帶來的減排效應予以抵消。隨著技術的不斷進步和政策的引導，未來數據中心在滿足人工智能發展需求的同時，也將朝著更加綠色、高效的方向邁進，在全球能源轉型中扮演重要角色。

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