2025年，AI电力消耗或将超越比特币，引发能源担忧

根据最新分析，到2025年底，人工智能（AI）的电力消耗有可能超过比特币挖矿，占据全球数据中心总电力消耗的近一半。这一估计来自荷兰阿姆斯特丹自由大学环境研究所的博士候选人亚历克斯·德·弗里斯-高，他曾在其网站Digiconomist上追踪加密货币的电力消耗及环境影响。上周，他在期刊《焦耳》上发表了关于AI电力需求快速增长的评论。 目前，AI已经占用了数据中心近五分之一的电力消耗。然而，由于大型科技公司没有具体公开AI模型的能耗数据，德·弗里斯-高不得不基于用于AI的专用计算机芯片供应链来做出预测。尽管在能效方面取得了一些进展，但AI的能源需求仍在快速增长，足以引起人们的关注。 德·弗里斯-高指出，AI与比特币挖矿之间存在一些重要的平行关系。首先，是“越大越好”的心态。大型科技公司不断扩大模型规模，试图开发出最优秀的模型，这也导致了资源需求的增长。这种追求引发了AI新数据中心的建设热潮，尤其是在美国，这里的数据中心数量远超其他国家。为了满足AI增长的电力需求，能源公司计划建设新的天然气发电厂和核反应堆，这可能加剧电网的压力，并影响向清洁能源转型的努力。 德·弗里斯-高采用了一种“三角法”技术，通过公开的设备细节、分析师估算和公司财报来估算AI硬件的生产及其能耗。他发现，台积电（TSMC），为英伟达和AMD等公司制造AI芯片的台湾半导体巨头，在2023年至2024年间，其封装AI芯片的产能翻了一番。去年，这些专用AI设备的电力消耗相当于整个荷兰的用电量，他预计到2025年底，这一数字将接近英国的用电量，AI的电力需求将达到23吉瓦。 上周，咨询公司ICF发布了一份报告，预测到本世纪末，美国的电力需求将因AI、传统数据中心和比特币挖矿增加25%。然而，准确预测AI的能源消耗及其环境影响仍然非常困难。MIT技术评论上周发表的一篇文章详细报道了这一点，指出碳排放量受多种因素的影响，包括查询类型、模型大小以及数据中心所依赖的本地电网中可再生能源和化石燃料的比例。例如，使用AI工具在西弗吉尼亚州的服务器上筹集资金的人，产生的碳排放量可能是在加利福尼亚州的近两倍。 展望未来，是否能通过提高能效来稳定AI的电力需求仍充满不确定。DeepSeek今年早些时候声称，其AI模型的电耗仅为Meta的Llama 3.1模型的一小部分，这引发了一个问题——科技公司是否真的需要如此大的能源消耗才能推进AI的发展。此外，还存在杰文斯悖论的风险，即更高效的模型可能会因为使用频率的增加而消耗更多的电力。 总之，要管理AI的能源问题，首先需要准确测量其能耗。目前，透明度不足是一个重大障碍。 业内人士认为，德·弗里斯-高的分析揭示了AI能源消耗的一个重要但常被忽视的问题。许多大型科技公司在可持续发展报告中列出了温室气体排放量，但这并不包括AI的具体贡献。因此，提高透明度和采取更有效的能源管理措施迫在眉睫。同时，台积电作为全球领先的半导体制造商，其产能扩张也反映了AI硬件需求的快速增长。