人工智能（AI）技术的快速扩张正在改变全球电力消耗的格局。根据国际能源机构（IEA）的最新报告，预计到2030年，数据中心的全球电力需求将从2024年的每年415太瓦时增至945太瓦时，增幅超过两倍。
AI应用的扩展是这一增长的关键因素。预计美国和中国将占据最大份额，美国的数据中心到2030年预计将占全国电力需求增长的近一半。日本则超过一半，马来西亚可能达到最大20%。
预计在同一时期，AI专用数据中心的电力需求将增加四倍以上。分析表明，在发达国家，数据中心将占整体电力需求增长的20%以上。特别是在美国，AI计算所需的电力甚至可能超过钢铁、水泥、化学等所有重工业部门的用电量。
这种情况在能源安全和应对气候变化的方面提出了严峻的挑战。如果数据中心消耗的电力不是清洁能源而是用化石燃料供给，碳排放的增加将不可避免。IEA警告称，到2030年，数据中心的电力消耗将超过日本的全国家用电力消耗量。
同时，AI技术也具备优化能源系统、减少排放等解决环境问题的潜力。然而，为此需要进行能源高效的AI模型开发、可持续的数据中心设计和可再生能源拓展等战略的共同实施。
专家们建议采用创新的冷却技术、智能电网及电力生产的去碳化等多途径策略。为了确保AI技术的发展朝向可持续方向，公开透明的能源消耗信息与技术、政策协调至关重要。
IEA将提高高性能服务器设备的能源效率和将电力转向可再生能源的双重策略作为首要任务。轻量化技术与算法优化以提高AI模型的训练和推理效率也是主要解决途径之一。
此外，从数据中心设计阶段起提高物理设施的效率，并建立基于地区的可再生电力采购系统的方式也备受关注。尤其是低功耗高性能半导体与循环冷却技术的引入，正在成为同时减少电力消耗和温室气体排放的关键技术。
归根结底，AI的增长必须成为促进碳中和的动力，而非阻碍因素，因此需要技术产业界与政策当局的战略性合作。