随着越来越多的人习惯于寻找对人工智能（例如chatgpt）的每日回应，这种可访问的便利是由无声能量默默支持的。研究表明，Chatgpt会消耗家中白炽灯所需的功率，以照明20秒钟，而更复杂的任务的能源消耗量可能比常规搜索高100倍。我们进入一个能源需求更强大的世界。国际能源机构（IEA）被称为“电力新时代”。运输，建筑和工业电气化将增加电力需求的增加。除了汽车和电力工厂外，数据中心还被认为是电力需求的“新兴驱动力”。 9月24日，人工智能巨头Openai宣布了建立新数据中心的计划。根据《星门计划》，白宫和特朗普总统在一月份共同宣布，将有五个新的数据中心为b在美国各地，将成千上万的房屋带给公众。 4月份发表的一份报告表明，AI目前占数据中心能源消耗的5％至15％，但到2030年，这一百分比可能从35％增加到50％，相当于目前的日本电力消耗。到那时，将从数据中心获得大约十分之一的全球电力需求。 2021年，Google的能源消耗为18.3TWH，其中只有10％至15％的AI部门。但是，一些研究预测，几年来Google AI行业的年度能源消耗可能与爱尔兰国家能源消耗的能源消耗相媲美（29.3TWH）。中国的三个高尔式水电厂每年产生大约100吨的电力。这意味着将来只有Google AI可以在三个山谷中消耗三分之一的能量。 AI应用程序正在迅速扩展在全世界，但能源消耗的问题经常被忽略。目前，AI的全球碳排放量与全球航空排放量相当，约占全球总价值的2％。 AI在多大程度上增加了对电力的需求？如何培养能量，而数据和人工智能的增长可以实现供应并避免加剧对气候危机的影响？这些问题仍然必须紧急回答。美国的电价上涨引起了社会篮板。在一个温暖的周末早晨，佐治亚州梅肯的罗莎·杰克逊社区中心已经非常有生气。孩子们在健身房跑步。父母和其他成年人停在当地环保组织创建的看台前，而无线电DJ则为现场观众和听众现场直播。它们甚至不是吸引人的壮观气候问题或当地空气质量问题，而是吸引人们泰瑞。您可以使用$ 300的奖金来推断利润。根据《时代》杂志的报道，自今年，即使在佐治亚州和美国，能源发票也一直在增加。对南部环境法律中心的分析表明，在过去两年中，佐治亚州的平均每月电费账单增长了40多美元。美国能源信息管理局的数据表明，自2022年以来，该国的电价增长了13％，超过了通货膨胀。提高居民电子利率增长的主要原因是，该地区最近建造的两个核中心是高度建造的，以满足数据中心的电力需求。加上7月的高创纪录温度，这增加了成本和燃料成本，这使某些用户的电费增加了一倍或两倍。近年来，美国的电价持续增长远远超过通货膨胀。分析指出，最近的事件是只是开始。经过多年的电力需求，对美国电力的需求不断增加，主要由三个方面驱动。中国和美国已经在人工智能领域开始了激烈的竞争，其技术在很大程度上取决于足够和经济的电力。但是，美国的能源系统和老化能源网络很难与需求增长相匹配。供应短缺和需求增加是共同推动成本。当前，包括风和太阳在内的可再生能源被认为是最快，最经济的权力方式之一。但是，在特朗普政府上台之后，不仅削弱了对降低通货膨胀法的支持，而且还建立了可再生能源的限制。自1985年以来，电价的预期迅速上涨导致人们改变了行为，电价低于通货膨胀。托达是的，美国人开始担心。去年，EY调查显示，只有30％的受访者信任负担得起的能源成本，近三分之二表示很难处理10％的增长。先前的报告表明，ESTE的变化反映了世界气候行动叙事的重大变化。几十年来，气候捍卫者一直试图使人们意识到其背后的全球变暖和化石燃料系统的作用，但结果受到限制。如今，许多美国人可以首次感受到该系统的影响，因为人们对数据中心快速扩张对能源成本的影响的关注。能源负担能力正在成为一种新方法。电力是AI发展的瓶颈。国际能源局预测，到2030年，全球对数据中心的电力需求将翻一番，约为945TWH。这对应于当前从日本总电量消耗的消耗。在增长的增长方面，中国ND美国在全球数据中心对电力的需求不断增长，该需求约为80％。长期以来一直研究AI的能源消耗的荷兰中央银行的财务和科学经济学家亚历克斯·德·弗里斯（Alex de Vries）表示，一份文件（www.paper.cn）正在成为数字世界中最大的能源消耗来源之一，但在这方面存在严重的监督和固定性。 “公众将数据中心的消费与AI的能源消耗混淆，因为IA服务器在数据中心执行，无法与外部区分开。IA服务器使用AI服务器提供相同的包装来提供相同的包装，以提供相同的包装，以提供非常高的存储器腹部（例如云存储）使用不同的硬件和能量消费，以及它们的性能，他们的能量消耗，与他们的能量消费不同，与“更大”的Paradigm of“更大”，“他说”，他说。 “ …. AI应用程序（例如聊天机器人，搜索引擎和翻译工具）越来越多ND更多的公司，并被行业和人员广泛使用。这些系统承认第一个模型，然后是日常推理。数英里的高性能芯片提供了用于使用的巨大计算机电源。尤其是后者每天都大规模地进行，严重低估了AI能量的总消费。诸如Google，Microsoft和Openai之类的技术巨头对AI能源消耗几乎没有澄清。 Google在2022年透露，AI占总能源消耗的10％至15％，此后没有更新其数据。欧洲人工智能法要求公司在培训阶段谴责能源消耗，但是在实际使用阶段的大部分时间内的能源消耗不在强制传播的范围内。缺乏强制性报告机制使得真正的能源消耗难以追踪。由于缺乏直接数据，不信任只能通过分析AI芯片供应链。 “可以通过了解总包装容量和单个芯片的大小来计算可生产的芯片总数，并且最终估计模块和加速服务器的数量以及已知的服务器能源消耗数据，以估计估计全球AI系统的总能量消耗。”他“将该过程与已知的纸张尺寸和演示卡大小进行了比较，以计算可以打印的访问卡数量。”根据德弗里斯（De Fries）在今年5月在国际学术杂志“乔尔（Joer）”中发表的一项研究，过去两年中的全球芯片生产数据表明，CAI能源消耗的收件人比上面预期的要快得多。 “在2023年底，对AI电力的需求已达到我的家园（我的家园）的全国消费水平，占全球数据中心的能源消耗的20％。这可以在2024年增加一倍他说：“解释全球数据中心的能源消耗的一半。即使这个令人惊讶的数字也可以是保守的估计，因为它可能对数据中心冷却的能源效率过于乐观（因此）（实际上）（实际上能源消耗）。对AI服务器使用的估计值（假设为65％）可能很低。” Fefries是近年来限制AI发展的主要瓶颈。KU认为，限制AI发展的主要瓶颈在短期内会大大增加，而每年都可以使用量的能源来维持每年的能量，而是维持量的每年都可以供应。如此之高，以至于很难找到足够的能量来支持这些巨大的数据中心，尽管数据中心在全球范围内的总电力需求相对有限e数据中心的高分布。目前，数据中心的能源消耗的几乎一半是在美国发生的，在中国有25％，欧洲有15％。根据对美国国家劳伦斯伯克利实验室的分析，美国数据中心的消耗占该国的4％，到2028年，到2028年，数据中心的可能性从7％增加到12％。数据中心的能源消耗占该国的21％，而设计中的21％的人希望能够在2026年实现这一关系。它可以在2026年达到26％和79％的差异。不信任警告说，AI的快速发展可能与减少气候排放的目标相矛盾，并要求公司提高透明度，因为政府可以制定政策并协调AI和可持续性目标的发展。否则，AI可能会成为无形的，而不是受控的能源消耗和排放源。 SAI绿色和平气候和能源项目主任Lu XinD自2020年9月以来，中国数据中心对可再生能源的态度显着提高。在2022年，许多重要公司承诺在2030年之前的运营范围内实现100％可再生能源和碳中立性。目前，对计算机能源的需求正在迅速增加。值得注意的是，如果您可以实现其2030年的计划目标，那么公司的能源消耗果是否可以远离急性增长曲线。如何解决对电力需求的方法？ 9月25日，纽约联合国气候周，包括微软和Google在内的全球公司可以为快速增长和人工智能数据中心提供能源。这同意这将是一个普遍的挑战。微软和Google高管认识到，建立数据中心的计划可能会导致更大的化石燃料使用，但公司将尝试减轻这种消费的影响，从OTH购买可再生能源er地方。根据AIE报告，到2035年，全球数据中心的电力结构将大约将化石燃料的60％升至清洁能源的60％。这种变化主要基于全球可再生能源的扩展，并且一些可再生能源直接由数据中心资助。但是，IAE还指出，可能需要扩大天然气和煤炭的产生以满足数据中心的需求。当前，数据中心和排放量还没有完整的数据集，而且缺乏强制性的政府报告，所有数字都是估计的。煤炭是世界数据中心，尤其是中国的最大电力来源。同时，中国数据中心的电力消耗增长率预计将远高于社会的一般消耗。 “中国能源指数2025年的研究和观点”，于1月发表一年，北京大学的能源与环境政策研究中心说，在2024年至2030年之间，国家数据中心的平均电力消费量达到20％，超过了社会的一般消费率。新添加的能源从何而来？能源转换项目的主管兼绿色创新与发展研究所（IGDP）的高级分析师Li Xindi解释说，中国的大多数数据中心都取决于能源供应网络，绿色能源比取决于电网的一般脱碳的进度。公司可以增加购买绿色证书的绿色电力或选择在富含可再生能源的地区建立数据中心（例如云南）。为了应对数据中心电力需求的挑战，中国将通过“数字和西方”促进数据中心的绿色转换，我们St Project Project“绿色电力”的比例将增加（2025努力在国家枢纽节点节点中建立绿色电力，促进了严格的能源效率标准（PUE降至1.5以下）。LuXin指出，中国的数据集中在三个关键点上，以实现大型绿色电力的消耗量，以实现稳定的绿色企业。它是一种稳定的绿色和工厂的固定型。它是一种稳定的绿色和工厂的电力。它是柔和的绿色元素。强调，目前在全球范围内没有可再生能源来实现100％的绿色电力。连接到网络的RGY，当缺少诸如储能之类的灵活资源时，新能源的吸收和使用可能是一个挑战。因此，根据当前的基础，它将通过不断提高市场自我调节能力并促进资源的参与（例如储能和需求侧响应）来帮助开发更稳定的供应和新能源。 DeFries也对“ AI可以通过优化其他行业的能源节约来弥补单一的能源消耗”的观点也持怀疑态度。”他指出，尽管技术公司目前的电力需求由于AI的能源消耗而显着增加，但尚未透露节能收益。 2024年IEA的报告认为，这些好处现在“微不足道”。 DeFries提到了“反弹效应”。换句话说，提高能源效率会刺激巨大的需求，而不是减少总能量消费离子可以增加。他说：“ AI本身是一个典型的情况。硬件和算法的进步用于建立更强大的模型来促进总能耗。”但是，AI SE的扩散和能源效率提高的速度仍然存在不确定性。尽管生成AI的流行程度，但其业务可持续增长的观点可能比预期的要弱，但是更好的芯片，有效的算法和大数据中心可以提高能源效率和停止的需求。关于AI能源消耗的未来增长趋势，Li Xindi认为AI是一种突变技术，可能会经历爆炸性的增长，但目前尚无明确的预测，它将主导对电力的新需求。总而言之，国际能源机构表示，电力需求的增长将成为“发达国家的警告钟”，电力行业要求其投资基础设施。否则，“加载中心加载的增长需要与其他目标（例如验证）的赔偿。这将创造有限的就业。
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