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“人工智能耗电远大于数据中心”“人工智能发展将让现有电网崩溃”“科技公司要建核电站”……近段时间举行的多个国际会议上，一些科技巨头纷纷表达了对人工智能高能耗问题的担忧。面对人工智能发展对电力系统的潜在影响，国家能源局公开回应，将密切跟踪人工智能等高新技术发展趋势，分析研判电力需求增长态势，系统谋划保供举措，确保能源稳定供应与需求增长相适应。

人工智能真的会导致电力短缺吗？当下各行各业都尝试搭上人工智能“顺风车”。然而，开发和运行人工智能都离不开能源保障。以网上流行的人工智能生成图片功能为例，每生成一幅图片，消耗的电量相当于一部智能手机充满电的电量。英伟达H100型GPU芯片是目前人工智能算法最常用的芯片之一，一块这样的芯片一年消耗的电量比一个中等规模的家庭都要多。大规模部署人工智能的能耗更令人吃惊，据估计，从2027年起，仅人工智能新增的服务器，一年消耗的电量就相当于荷兰或瑞典这样国家的总耗电量。

最新预警来自埃隆·马斯克，他公开指出，人工智能消耗的算力似乎每6个月就会增加10倍，一年多以前短缺的是芯片全球最大无人区视频，接下来短缺的将是电力，“很快人们将会看到没有足够的电力来运行所有的人工智能芯片”。除了科技大佬，人工智能崛起也引起了更多人的讨论和担忧，大家担心人工智能会造成失业率飙升，对此有网友戏称“只要电费贵过馒头，人工智能就永远不能完全代替人”。

为何人工智能如此耗电？在人们印象中，钢铁、水泥等传统产业才是耗电大户，很难将科技公司与高耗能挂起钩来。实际上，人工智能产业也是能源密集型产业。今天的电子计算机产业建立在集成电路基础上，人们通常称为芯片。每个芯片中都有许多晶体管，用来承担“开关”功能，计算机通过快速改变电压，来拨动这些开关从而实现二进制逻辑运算。随着技术进步，单位芯片上的晶体管数量越来越多，每平方毫米面积上甚至能集成上亿个晶体管。再小的功耗碰上这个规模，耗电量也非常可观。

训练大模型需要在大规模数据集上反复迭代，每一次迭代都需要计算和调整其中数十亿个、数百亿个乃至数千亿个参数值，这些计算最终会表现为晶体管的开开关关，每次工作都需要电力来驱动。对于神经网络而言，规模越大，计算结果就越好，可以解决的问题就越多，但耗电量也越大。更重要的是，这种计算并非一劳永逸，需要不断重新训练、重新优化模型，这也意味着人工智能迭代对于算力和电力的需求，似乎看不到“天花板”。

在电源侧，要统筹算力电力协同布局。我国已建成全球规模最大的电力供应系统和清洁发电体系全球最大无人区视频，水电、风电、光伏发电规模多年居世界第一位。在广大西部、北部地区，可再生能源、土地资源丰富全球最大无人区视频，且随着新能源装机不断提升，未来电量消纳存在挑战；东部地区受土地、水电、运维等要素影响，数据中心运营成本较高。因此，可引导对延时要求不高的数据中心向西部地区聚集，实现数据的差异化处理，既有助于绿电消纳、西部地区经济发展全球最大无人区视频，又能促进数据中心低碳转型、保障能源安全，将我国绿电优势真正转化为算力优势。