国际能源署（IEA）对人工智能在全球能源领域所带来的机遇和挑战进行了研究。训练和部署复杂的人工智能模型需要在耗电量巨大的大型数据中心内完成。国际能源署指出：“一个典型的专注于人工智能的数据中心所消耗的电量相当于 10 万户家庭的用电量”，而目前在建的最大型设施预计耗电量将达到这一数字的 20 倍。

数据中心投资激增

自 2022 年以来，全球对数据中心的投资几乎翻了一番，在 2024 年达到了 5000 亿美元，这引发了人们对不断攀升的电力需求的担忧。

虽然 2024 年数据中心的耗电量约占全球总耗电量的 1.5%（约 415 太瓦时，TWh），但其在局部地区的影响要大得多。自 2017 年以来，数据中心的耗电量每年增长约 12%，远远超过了整体电力需求的增长速度。

美国在这一耗电量中占比最大（45%），其次是中国（25%）和欧洲（15%）。美国近一半的数据中心容量集中在仅有的五个区域集群中。

展望未来，国际能源署预计到 2030 年，全球数据中心的耗电量将增加一倍以上，达到约 945 太瓦时。为了让大家有更直观的感受，这一耗电量略高于日本目前的总耗电量。

人工智能被认为是 “这一增长的最重要驱动力”。预计美国的增长幅度最大，到 2030 年，数据中心的耗电量可能占美国所有电力需求增长的近一半。到本世纪 30 年代末，美国数据中心的耗电量预计将超过其铝、钢铁、水泥、化工及其他能源密集型制造业的总耗电量。

国际能源署的 “基本情景” 预测这一趋势还将延续，预计到 2035 年，全球数据中心的耗电量将达到约 1200 太瓦时。然而，其中存在很大的不确定性，根据人工智能的应用情况、能源效率提升以及能源行业瓶颈等因素，2035 年的数据中心耗电量预测范围在 700 太瓦时（“逆风情景”）到 1700 太瓦时（“腾飞情景”）之间。

国际能源署执行干事法提赫・比罗尔（Fatih Birol）表示：“人工智能是当今能源领域的重大议题之一，但在此之前，政策制定者和市场缺乏充分了解其广泛影响的手段。

“在美国，数据中心预计将占电力需求增长的近一半；在日本，这一比例将超过一半；在马来西亚，数据中心的耗电量可能占电力需求增长的五分之一。”

满足全球人工智能的能源需求

为人工智能的蓬勃发展提供动力需要多元化的能源组合。国际能源署认为，可再生能源和天然气将发挥主导作用，但小型模块化核反应堆（SMRs）和先进的地热能等新兴技术也将发挥重要作用。

在储能和电网基础设施的支持下，预计到 2035 年，可再生能源将满足全球数据中心一半的电力需求增长。天然气也至关重要，尤其是在美国，在基本情景下，到 2035 年天然气发电量将增加 175 太瓦时以满足数据中心的需求。核电同样做出了重要贡献，特别是在中国、日本和美国，预计首批小型模块化核反应堆将在 2030 年左右投入使用。

然而，仅仅增加发电量是不够的。国际能源署强调，基础设施升级，尤其是电网投资，至关重要。现有的电网已经不堪重负，由于复杂的并网排队流程和变压器等关键部件的交付周期较长，全球约 20% 的计划数据中心项目可能会因此推迟。

人工智能优化能源系统的潜力

除了对能源的需求之外，人工智能在彻底改变能源行业方面也具有巨大的潜力。

国际能源署详细介绍了人工智能在能源领域的众多应用：

• 能源供应：石油和天然气行业是较早采用人工智能的行业，利用人工智能来优化勘探、生产、维护和安全管理，包括减少甲烷排放。人工智能还可以辅助关键矿产的勘探工作。

• 电力行业：人工智能可以改进对可变可再生能源的预测，减少能源浪费。它还能增强电网的平衡能力、故障检测能力（将停电时间缩短 30 - 50%），并且通过更智能的管理，无需新建线路就有可能释放出高达 175 吉瓦的输电容量。

• 终端应用：在工业领域，广泛采用人工智能进行流程优化，有望节省相当于墨西哥目前总能源消耗量的能源。在交通领域，交通管理和路线优化等应用可以节省相当于 1.2 亿辆汽车的能耗，不过自动驾驶汽车带来的反弹效应需要持续监测。在建筑领域，人工智能优化的潜力巨大，但数字化进程较慢阻碍了其发展。

• 创新领域：人工智能可以极大地加速新能源技术的发现和测试，例如先进的电池化学技术、合成燃料的催化剂以及碳捕获材料等。然而，与生物医学等领域相比，目前能源行业在创新中对人工智能的利用还不够充分。

合作是应对挑战的关键

尽管人工智能潜力巨大，但在将其全面融入能源领域的过程中，仍存在重大障碍。这些障碍包括数据获取和质量问题、数字基础设施和相关技能不足（能源行业的人工智能人才相对较少）、监管障碍以及安全问题。

网络安全是一把双刃剑：虽然人工智能可以增强防御能力，但它也为攻击者提供了复杂的工具。在过去四年中，针对公用事业的网络攻击增加了两倍。

供应链安全是另一个关键问题，特别是对于镓（用于先进芯片）等关键矿产而言，其供应高度集中。

国际能源署总结认为，技术部门、能源行业和政策制定者之间开展更深入的对话与合作至关重要。为应对电网整合挑战，需要更合理地规划数据中心选址、探索运营灵活性，并简化审批流程。

虽然人工智能有望通过优化实现大幅减排，减排量可能超过数据中心产生的排放量，但这些收益并非板上钉钉，还可能被反弹效应抵消。

比罗尔博士表示：“人工智能是一种工具，而且可能是一种极其强大的工具，但如何使用它取决于我们 —— 我们的社会、政府和企业。

“国际能源署将继续提供数据、分析和对话平台，帮助政策制定者和其他利益相关者在能源行业塑造人工智能的未来，以及人工智能塑造能源行业未来的过程中找到前进的方向。”