原来AI与电力可以这样“合奏”

人工智能技术正在经历迅速的发展阶段，然而，这一进步的背后伴随着显著的能源消耗增长。具体来说，随着人工智能技术的广泛应用，其对电力的需求量也在急剧上升。

比尔盖茨在2024剑桥能源周（CERAWEEK）上强调了惊人的能源需求，ChatGPT等强大的人工智能系统的消耗量远远超过了一个典型的美国家庭的消耗量。

人工智能之进步速率，深受其算法之限制，而算法之演进又受限于电力之供应。在现今阶段，清洁电力之发展，对人工智能之进步速率具有显著的影响。

如何实现人工智能与清洁能源电力的协同发展是一大历史性难题。

因为计算人工智能的总用电量并不容易，推动人工智能热潮的科技巨头往往会对能源数据保密。

荷兰国家银行的数据科学家亚历克斯·德弗里斯基于公开资料进行了初步预测。他参考了芯片制造商Nvidia的公开数据，该公司为人工智能工作提供了约95%的处理器。De Vries的分析结果已在《焦耳》杂志上发表，预测到2027年，人工智能行业整体的电力需求可能达到85-134太瓦时。从长远来看，这一需求量仅占全球电力消耗的0.5%左右，这仅仅是由人工智能领域产生的电力需求。

当人工智能能力的爆炸性增长，环境成本也随之增加。解决人工智能对能源的巨大需求必须成为首要任务。可持续实践和提高效率对于控制人工智能的排放至关重要。

据预测，至2030年，美国与数据中心相关的电力需求将以13%至15%的复合年增长率攀升。

尽管目前国内AI的使用尚未达到美国的普及程度，但鉴于AI技术的快速发展和普及趋势，我们应前瞻性地思考和采取措施，以应对未来电力需求的增长。

因此中国发电厂需要提前做好规划，以时间换空间，优化电力供应结构。而相较于传统数据中心，AI数据中心在电能质量方面的要求更为严苛，特别是在电能稳定性和不间断性方面，其标准更高。虽然我们可以通过优化UPS、备电等供配电系统来改善市电质量，但鉴于高价值资产和潜在波动可能带来的损失，选择优质的发电电源，成为AI数据中心不可或缺的重要环节。因此，我们需重视并确保发电电源的质量，以保障AI数据中心的稳定运行。

近年来，中央发电企业不断加大水电、风电、光伏等清洁能源发电投资力度。据今年一月份国家能源局新闻发布会消息显示，2023年仅光伏发电完成的投资额就已超过6700亿元。

这些清洁能源的投资和建设，不仅有助于减少化石能源的消耗，降低碳排放，还能为我国的能源安全提供有力保障。其中，如何进一步提高清洁能源的发电效率、降低成本、优化电网调度、保障电力系统的稳定运行以及防范电力供应风险等问题需加快解决。

在科技日新月异的今天，电力技术与人工智能（AI）的发展相互依存、相互促进。随着时间的推移，电力技术的不断迭代更新将会为为AI的蓬勃发展提供了坚实的基础，而AI的快速发展又反过来推动了电力技术的进一步创新。这种良性循环不仅加快了科技进步的步伐，更为我们打开了AI发展无限空间的大门。

例如，在数据中心的建设中，采用了先进的电力技术和节能设备，大大提高了数据中心的能效比，为AI算法的训练和推理提供了强大的算力支持。

通过AI技术的运用，我们可以实现对电力系统的实时监控、智能调度和故障预警，提高电力系统的供电可靠性和能源利用效率。同时，AI技术还可以有效地整合如太阳能、风能等可再生能源，帮助发电端更好地预测和应对能源需求的变化，为电力系统的规划和建设提供科学依据。