國際能源署的一項分析顯示，到2030年，全球數據中心的用電量將翻倍以上，略超過日本的總用電量。AI被認為是推動這一增長的最大因素。該機構預計，未來五年內，數據中心將占發(fā)達經濟體電力需求增長的20%以上，其中AI將是主要驅動力。同時，該機構也寄希望于AI技術能幫助緩解其自身造成的能源壓力。
國際能源署(IEA)的分析顯示，全球數據中心的電力使用量預計將在2030年前翻一番以上，略超過日本的總用電量，其中AI被認為是最大推動因素。
這一結論來自為多國政府提供能源政策建議的國際能源署。這個總部位于巴黎的機構同時也寄希望于AI技術本身能夠幫助緩解它所帶來的能源壓力。
本周，IEA發(fā)布了一份關于AI與其能源消耗這一關鍵交叉領域的全面研究報告。報告認為，在未來五年內，數據中心將推動發(fā)達經濟體超過20%的電力需求增長，其中AI將占據大部分能源消耗。
據該機構統計，美國在2024年占全球數據中心電力消耗的45%，預計這一比例到2030年將顯著增長。屆時，美國數據中心的用電量將超過該國包括鋁業(yè)、鋼鐵、水泥和化工在內的所有能源密集型制造業(yè)的總用電量。
IEA執(zhí)行董事法提赫·比羅爾表示："在未來五年內，數據中心將占美國電力需求增長的近一半。隨著AI的崛起，能源行業(yè)正處于我們這個時代最重要的技術革命前沿。"
報告指出需要增加能源生產(最好是可再生能源)以滿足需求。這一點我們之前已經討論過，最近也得到了充分證實。不過這份報告提出了一個略有不同的觀點：如果我們正確使用AI，它可以幫助優(yōu)化系統以抵消大量排放。
比羅爾說："AI是一個工具，可能是一個極其強大的工具，但如何使用它取決于我們的社會、政府和企業(yè)。"
報告列舉了能源行業(yè)目前已經在使用AI的幾個方面：改善發(fā)電、輸電和用電；幫助石油和天然氣行業(yè)優(yōu)化勘探和生產。報告還呼吁更廣泛地采用AI來檢測電網故障、調節(jié)供暖和制冷系統，以及提高工業(yè)效率。
報告指出："能源是當今世界最復雜和最關鍵的行業(yè)之一，但在利用AI潛在效益方面還可以也應該做得更多。"要實現這些收益，需要政策和監(jiān)管方面的調整。
對于AI可能因增加能源使用和化石燃料消耗而使應對氣候變化變得更加困難的擔憂，IEA認為這些擔憂被夸大了。
雖然數據中心是排放增長最快的來源之一，但即使在該機構最悲觀的情景下，到2035年其在能源行業(yè)總排放量中的占比仍低于1.5%。
另一方面，IEA也不認為AI能解決氣候變化難題。
IEA表示："現有AI應用的廣泛采用可能帶來的減排量遠大于數據中心的排放量，但也遠小于應對氣候變化所需的減排量。"
IEA估計，到2035年，廣泛使用現有AI解決方案可能實現的減排量相當于全球能源相關排放量的約5%。這是一個進步，但遠不足以對氣候變化產生重大影響。
但不要忘記芯片生產所消耗的能源和產生的排放！
能源行業(yè)面臨的AI雙刃劍-AI的采用推高了能源需求，同時該技術又被吹捧為控制排放的工具-還有一個必須納入計算的因素：芯片生產。
根據
綠色和平組織本周發(fā)布的一份報告，全球AI芯片制造的電力消耗在2023年至2024年間增長了超過350%，到2030年可能比2023年增長170倍。這意味著芯片制造業(yè)（主要集中在臺灣、韓國和日本）的用電量將超過今天的愛爾蘭。
更糟糕的是，東亞的大多數芯片制造商都在用化石燃料來滿足不斷增長的能源需求。報告提到韓國批準為SK海力士建設一個千兆瓦級的液化天然氣(LNG)工廠，并計劃為三星建設3GW的LNG產能。在臺灣，政府正以半導體和AI行業(yè)的電力需求增加為由，擴建LNG項目和電網基礎設施。
綠色和平組織東亞供應鏈項目負責人吳凱琳在談到這份報告時說："雖然像Nvidia和AMD這樣的無廠芯片公司從AI熱潮中獲利數十億美元，但它們忽視了其東亞供應鏈對氣候的影響。這種需求本可以也應該由可再生能源來滿足。"
IEA報告指出，雖然AI硬件制造的能耗很大，但在產品生命周期中，它"消耗的能源仍低于運營階段"?？紤]到目前芯片生產能源使用的激增，以及AI硬件需求沒有放緩的跡象，這并不令人安心。
不過，就像新冠疫情一樣，如果不報告排放量，也許就當它沒發(fā)生過。據報道，美國環(huán)境保護署(EPA)正采取一個熟悉的方式：削減溫室氣體報告的透明度。
據ProPublica報道，EPA正在起草一項規(guī)則，大幅削減長期以來的溫室氣體報告要求，將需要報告排放的工業(yè)部門從41個減少到僅1個。
這可能使任何關于AI如何幫助應對氣候變化的數據基本上變得毫無價值-如果沒有人跟蹤排放，就沒什么可測量的。對于在美國擴張的芯片制造商來說這是個好消息-畢竟，當沒有人收集證據時，很難被指責為氣候變化做出了貢獻。
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