前言(yan)：在当今这个日(ri)新月异(yi)的时代，人工智能（AI）以其无可比(bi)拟的力(li)量，重塑了我们(men)的生活方式，推动了科技进步和经(jing)济增长的边界。
当我们(men)陶醉于AI所带来的便(bian)捷与创新时，一个隐匿于幕后(hou)的挑战正悄无声息地浮出水面，即电力(li)供应的紧(jin)绷状态。随着AI应用(yong)的日(ri)益(yi)广泛，它(ta)对电力(li)资源的庞大需求，正逐渐成为制(zhi)约其自身发展的瓶(ping)颈，同时也考(kao)验着现有电力(li)系统的承受极限。然而现实果真如此吗？
01. AI耗电量的真实面貌
媒体(ti)上不乏关于AI耗电量惊人的报道，比(bi)如OpenAI的明星产品ChatGPT，每日(ri)消耗的电力(li)超过50万(wan)度，这相当于1.7万(wan)个普通美国家(jia)庭的日(ri)均用(yong)电量。这一数据虽然乍看之下令人咋舌(she)，但深入探究，其实是(shi)在意料之中。AI，尤(you)其是(shi)大型模型的训练和推理(li)过程，需要依(yi)赖高性能计算机集(ji)群，这些“计算怪兽”无时无刻(ke)不在消耗着巨大的电能。然而，对于AI的电力(li)消耗，市(shi)场上也存在一定的误解，部分报道可能出于吸引眼球(qiu)的目的，对这一问题进行了夸大处理(li)，忽略(lue)了整体(ti)电力(li)消费的大背景。
当我们(men)把AI的电力(li)消耗放置在全球(qiu)或国家(jia)的电力(li)生产总量中进行对比(bi)时，会发现其并非(fei)如部分报道所言(yan)那般“恐怖”。以美国为例，尽管AI的电力(li)使用(yong)量预计在未(wei)来几年内将以25%到33%的年复合增长率增长，但这一增长是(shi)在整个国家(jia)电力(li)需求的稳步上升背景下发生的。据美银(yin)美林预测，2023年至2030年间，美国的电力(li)需求将以2.8%的年复合增长率增长，AI的电力(li)需求增长虽快，但并非(fei)脱离总体(ti)趋(qu)势。此外，即便(bian)到2030年，AI可能消耗美国四分之一的电力(li)，但同时也意味着其他领域(yu)，包(bao)括工业、交通、居民生活等，依(yi)然占据了大部分电力(li)份额。
而把这一数据放在中国，AI的耗电量就显得更加(jia)“微不足道”了。据国家(jia)能源局发布的数据显示，2023年全社会用(yong)电量为92241亿千瓦时，同比(bi)增长6.7%，规(gui)模以上工业发电量就占了89091亿千瓦时。反观ChatGPT每天消耗的电力(li)，还不及江苏昆山县三年前平均一天的耗电量。据统计，该县在2020年一年用(yong)了240多亿度电，平均一天的耗电量就已(yi)经(jing)在70万(wan)度左右。足以说明，虽然AI的确(que)有着不小的能耗，但并没有达(da)到某些报道中所渲染的“天文数字”。
02.能源转型仍然迫切(qie)
既然如此，最近(jin)被大家(jia)频频呼吁关注的AI能耗问题，是(shi)在制(zhi)造焦虑吗？其实不然。虽然AI的耗电量在全球(qiu)电力(li)消费的大背景下看起来没有那么“恐怖”，但这并不意味着我们(men)可以忽视它(ta)所带来的潜在问题。
目前，AI的演进路径(jing)主要依(yi)赖于模型参数的扩增和芯(xin)片的堆叠，这种趋(qu)势预示着未(wei)来能耗的急剧增长。从这个视角出发，我们(men)可以预见，在电力(li)供应本就捉襟见肘的国家(jia)，AI的能耗问题将会愈发凸显。然而就当前而言(yan)，能源问题尚未(wei)构成限制(zhi)AI发展的直(zhi)接障碍(ai)。但随着AI技术的不断发展和普及，其对电力(li)的需求只会持续(xu)增长，如果不对现有的电力(li)系统进行必要的升级(ji)和改进，将来无疑会给整个能源系统带来沉(chen)重的压力(li)。
因此，尽管AI发展‘缺电’是(shi)未(wei)来可能面临(lin)的主要问题，但未(wei)雨(yu)绸缪才是(shi)明智之举。目前，我国算力(li)总规(gui)模已(yi)经(jing)位居全球(qiu)第(di)二，并据我国权威机构测算，全国数据中心总耗电量占全社会的2%，电力(li)成本占数据中心总运营成本的50%。此外，据中国信息通信研究院数据显示，预计到2030年，数据中心能耗总量将达(da)3800亿千瓦时左右。这些庞大的数字无不预示着能源转型的需求在当下仍然较为迫切(qie)。
同时，电力(li)问题是(shi)一个复杂而多维度的挑战，它(ta)横跨能源供应、基础设施建设、政策制(zhi)定以及技术革(ge)新等多个领域(yu)。只有更加(jia)多元化的能源组合，才能够更加(jia)灵活地应对能源供应的不稳定性，同时也为环境的可持续(xu)发展提供更多的可能性。
03.探索(suo)新型电力(li)供应方案
在传统电网改造进展缓慢的现状下，很多国家(jia)开始另辟蹊径(jing)，寻求创新的电力(li)供应方案。核能、地热能和燃料电池(shi)等清洁能源技术，被视为未(wei)来电力(li)供应的“新希(xi)望”。亚马逊AWS计划在核电站附(fu)近(jin)建立数据中心，微软则将目光投向了小型模块化核反应堆和核聚变技术，这些前沿探索(suo)不仅能够缓解电力(li)供应压力(li)，也是(shi)向低碳、可持续(xu)能源体(ti)系迈(mai)进的重要一步。
说回国内，我国在绿(lu)色(se)电力(li)领域(yu)拥有得天独(du)厚的资源优势。这一优势在青海地区尤(you)为突出，包(bao)括光电、风电、水电等。据数据显示，截至2023年底，青海省(sheng)清洁能源装机已(yi)超过5100万(wan)千瓦，占全省(sheng)总装机容量的92.8%。这意味着，在青海，近(jin)九成的电力(li)供应来自于清洁、可再生的能源。同时，清洁能源发电量在全省(sheng)总发电量中的占比(bi)也超过了84.5%，显示出青海省(sheng)在绿(lu)色(se)电力(li)领域(yu)的强劲势头。
因此在面对电力(li)资源与能源消耗不匹配(pei)的问题时，我国创造性地提出了“东数西算”工程。这一工程旨在将数据中心等需要大量算力(li)的设施部署在能源丰富但需求相对较低的西部地区，如青海、甘肃等省(sheng)份。通过这种方式，我国不仅能够充分利用(yong)西部地区的清洁能源优势，降低AI等算力(li)密集(ji)型产业的能耗成本，还能够缓解东部地区的电力(li)供应压力(li)，实现能源的高效利用(yong)和可持续(xu)发展。
除此之外，我国还在积极探索(suo)新的电力(li)供应方案。比(bi)如，通过储(chu)能技术、智能微电网等手段，提高电力(li)系统的灵活性和稳定性。这些技术能够有效地平衡电力(li)供应和需求，减少能源浪费和排(pai)放，为AI等产业的健康发展提供有力(li)保障。
结语
AI与电力(li)的“结缘”，既是(shi)挑战，也是(shi)机遇。它(ta)促使我们(men)重新审视能源体(ti)系的结构与效率，推动能源转型和技术革(ge)新。未(wei)来的路虽长，但只要我们(men)勇于探索(suo)，合理(li)规(gui)划，积极应对，就能确(que)保AI的飞速发展与电力(li)供应的可持续(xu)性并行不悖，共同绘制(zhi)出一幅科技与能源和谐共生的美好蓝图。在这个过程中，政策引导、技术创新、企业行动与公众意识(shi)的提升缺一不可，只有全社会形成合力(li)，才能有效应对AI时代的电力(li)挑战，确(que)保科技发展的列(lie)车在充足的能源供给下，稳健前行。
作者：刘典
复旦大学中国研究院副(fu)研究员
《技术经(jing)济与管理(li)研究》总编辑
清华大学人工智能国际治理(li)研究院战略(lue)与宏观研究项目主任
主要研究领域(yu)为数字经(jing)济、数字货币、网络与数据治理(li)，国际政治经(jing)济学等。