人工智能为何如此耗电

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人工智能为何如此耗电

AI 尽头是电力，随着 AI 技术的广泛应用和深入发展，其背

后的算力需求激增，进而引发了全球对数据中心及计算设备能

耗激增的广泛关注。据权威统计数据显示，AI 技术的普及与应

用已显著推动了全球数据中心能耗的攀升，成为能源特别是电

力消耗的一大推手，这也是人们在追求科技进步的同时，需要

亟待解决的重要议题。

全球 AI 耗电现状

总体来看，伴随着人工智能技术的迅猛发展，以及产业指

数级增长，作为重要支撑的数据中心耗电总量和占比大幅上升。

据测算，AI 大语言模型 GPT-3 一次训练的耗电量就达 1287 兆

瓦时，大概相当于 3000 辆特斯拉电动汽车共同开跑、每辆车

跑20 万英里所耗电量的总和。ChatGPT 按每天响应约 2亿个

请求计算，这一过程消耗超过 50 万度电。国际能源署 2024 年

1月发布报告称，2022 年全球数据中心的总耗电量约 460 太

瓦时（1太瓦时=1×10?千瓦时=10 亿度），约占全球用电量

的2%；到 2026 年，这一数据将超过 1000 太瓦时，大约是

整个日本 2022 年全年的用电量。与此同时，大量的碳排放和

数百万加仑淡水的消耗也不容小觑。

欧美等国家 AI 耗电形势严峻。以跨国公司数据中心“扎

堆”的爱尔兰为例，数据中心的耗电量已超过该国所有城市家

庭用电量的总和，占比约为 21%。波士顿咨询集团则预计，到

2030 年，美国数据中心的用电量将是 2022 年的三倍，而这

一增幅主要来自人工智能。OpenAI 首席执行官萨姆·奥特曼和

特斯拉首席执行官马斯克都曾多次表达了对电力供应的担忧。

从中国来看，AI 耗能问题也是日益严重。2022 年全年，

我国数据中心耗电量达到 2700 亿千瓦时，占全社会用电量约

3%。预计到 2025 年，这一占比将提升至 5%，到 2030 年全

国数据中心耗电量将接近 4000 亿千瓦时，数据中心的节能降

耗迫在眉睫。数据中心是数字经济发展的基石，从全国一体化

大数据中心体系构想到部署“东数西算”，数字中国战略持续

深化落地，算力不断提高，必然需要更高的能源电力，7×24

小时连续运行，电力成本占运营总成本的 60%—70%，规模

增长迅速。伴随着我国产业转型升级和数据中心规模不断扩大，

耗电量会持续攀升。

总之，人工智能及支撑它的数据中心所带来的耗电问题困

扰着全世界，是制约人工智能技术飞速发展的主要障碍之一。

AI 为何成为耗电大户

AI 成为耗电大户的原因比较复杂，涉及数据处理、计算需

求、芯片技术、算力中心等多个方面。

首先，从芯片上分析，大语言模型需要巨大的算力支撑，

特别是拥有并行计算能力的 GPU（图形处理器）。在大模型训

练过程中，需要多块GPU 接连不断运转，一块GPU 的能耗比

CPU （中央处理器）高出 10—15 倍。如一块英伟达

A100GPU 功耗为 400 瓦。GPT-3 训练用到了 1024 块A100

芯片，而 GPT-4 更攀升至 25000 块，后续将更新至

H100、B200，型号的提升和数量的激增导致能耗显著增加。

到2027 年，英伟达将推出150 万台A100 服务器，其中

95%被应用于 AI 行业。每一台服务器如果内置 8块A100 芯片，

以1240 万块A100 芯片的耗电量进行估算，耗电量将高达85

—134 太瓦时，这个已接近瑞典或荷兰全年总用电量，相当于

当前全球用电量的 0.5%。

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摘要：

人工智能为何如此耗电AI尽头是电力，随着AI技术的广泛应用和深入发展，其背后的算力需求激增，进而引发了全球对数据中心及计算设备能耗激增的广泛关注。据权威统计数据显示，AI技术的普及与应用已显著推动了全球数据中心能耗的攀升，成为能源特别是电力消耗的一大推手，这也是人们在追求科技进步的同时，需要亟待解决的重要议题。全球AI耗电现状总体来看，伴随着人工智能技术的迅猛发展，以及产业指数级增长，作为重要支撑的数据中心耗电总量和占比大幅上升。据测算，AI大语言模型GPT-3一次训练的耗电量就达1287兆瓦时，大概相当于3000辆特斯拉电动汽车共同开跑、每辆车跑20万英里所耗电量的总和。ChatGPT按每天...

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