根据国际能源署（IEA）的一份新报告，由于人工智能（AI）技术的快速扩展及其计算需求，数据中心的全球电力需求预计到2030年将增长一倍以上。
人工智能数据中心的能源激增
人工智能技术的激增将显著重塑全球能源格局，而数据中心正处于这一变革的最前沿。到2030年，数据中心的电力消耗预计将达到每年945太瓦时（TWh），相比2024年的415 TWh增长超过一倍1。这一惊人的增长主要由人工智能应用的快速采用和扩展推动，美国预计将占据这一增长的最大份额，其次是中国。
这一能源激增的影响在各国之间差异显著。在美国，预计到2030年，数据中心将占电力需求增长的近一半。日本预计将受到更为显著的影响，数据中心将占其电力需求增长的一半以上，而在马来西亚，这一比例可能高达五分之一。这种前所未有的能源消耗增长对能源安全和二氧化碳排放目标提出了新的挑战，需要采取战略性方法，在技术进步与环境可持续性之间实现平衡。
人工智能在能源增长中的作用
人工智能有望成为全球能源消耗的主导力量，预计到2030年，人工智能专用数据中心的电力使用量将增加四倍。这一激增是更广泛趋势的一部分，即数据中心预计将在本十年末推动发达经济体电力需求增长的20%以上。这一影响在美国等国家尤为显著，预计人工智能处理所需的电力将超过所有重工业的总和，包括钢铁、水泥和化学品制造。这一转变凸显了人工智能技术的变革力量及其对全球能源格局日益增长的影响力。
人工智能扩展的环境影响
人工智能技术的快速扩展引发了对其环境影响的担忧，特别是在温室气体排放和资源消耗方面。随着数据中心消耗更多电力来支持人工智能应用，如果这一需求未能通过清洁能源满足，碳排放增加的风险将不断上升。国际能源署（IEA）预测，到2030年，数据中心的用电量将超过日本目前全国的用电量。
尽管人工智能的能源需求带来了挑战，但该技术也为环境问题提供了潜在的解决方案。人工智能可以帮助优化能源系统、降低成本，并减少各个行业的排放。然而，要真正减轻人工智能对环境的影响，开发者需要优先考虑人工智能模型和数据中心设计的能源效率，投资可再生能源，并更加透明地披露其能源消耗和可持续性实践。在应对气候变化问题和确保技术可持续发展的过程中，平衡人工智能发展的益处与环境保护将至关重要。
减少能源使用的策略
为了应对人工智能数据中心日益增长的能源需求，专家们提倡采取多方面的解决方案。这包括开发计算效率更高的人工智能模型、实施节能的数据中心设计，以及投资清洁能源以为这些设施供电。国际能源署（IEA）强调需要在发电、更智能的电网以及数据中心效率方面进行投资，以减轻环境影响。此外，还在探索冷却技术的创新以及在数据中心运营中采用可持续实践，以减少能源消耗和水资源使用。
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