Gartner预测，人工智能（AI）和生成式人工智能（GenAI）正在导致用电量飙升，未来两年数据中心的用电量预计将增长高达160%。Gartner预测，到2027年，40%的现有AI数据中心将因电力供应不足而导致运营受限。

Gartner研究副总裁Bob Johnson表示：“为实施生成式AI而新建的超大规模数据中心数量正在成倍增加，令电力供不应求，而且即使公用事业公司快速扩大自己的发电量，也不足以满足这一需求。这进而可能破坏能源供应并导致能源短缺，限制2026年及以后为生成式AI 和其他用途新建的数据中心数量。”

Gartner预测，到2027年，数据中心运行新增AI优化服务器所需的用电量将达到每年500太瓦时（TWh），是2023年的2.6倍（见图一）。

图一、2022-2027年AI数据中心用电量增加情况预测

来源：Gartner（2024年11月）

Johnson表示：“大语言模型（LLM）是生成式AI应用的基础。为了处理训练和实施快速扩展的LLM所需的海量数据，目前正计划拟建新的大型数据中心。但由于新的输电、配电和发电能力可能需要数年才能上线，无法解决燃眉之急，因此短期电力短缺问题可能会持续数年。”

在不久的将来，新数据中心的数量和GenAI的增长将受到电力供应的约束。Gartner建议企业确定潜在电力短缺将对所有产品和服务造成的风险。

电价将上涨

Gartner预测即将出现的电力短缺必将导致电价上涨，这也将增加LLM的运行成本。

Johnson表示：“用电大户正在与各大电力生产商合作，以便长期保障自己的电力来源并且不受其他电网需求的影响。与此同时，随着运营商利用经济杠杆保证电力需求，数据中心的运营电力成本将大幅增加。这些成本也将转嫁给AI/GenAI 产品和服务提供商。”

Gartner建议企业评估预测电力成本上升的未来计划，并以合理的电价谈判长期数据中心服务合约。企业在制定新的产品和服务计划时，也应将成本的大幅增加考虑在内，同时寻找耗电更少的替代方案。

可持续发展目标将受到影响

由于激增的电力需求迫使供应商采取一切手段提高发电量，增加供电的短期解决方案还将对零碳可持续发展目标产生负面影响。在某些情况下，甚至要让原本计划退役的化石燃料发电厂在拟定的关闭日期之后继续运行。

Johnson表示：“现实情况是，在短期内产生满足数据中心更大用电需求所需的电力将导致二氧化碳排放量的增加。这反过来又会使数据中心运营商及其客户更加难以实现与二氧化碳排放有关的积极可持续发展目标。”

Gartner认为数据中心需要24/7全天候的电力供应，而风能或太阳能等可再生能源在不发电期间如果没有某种形式的替代供电，就无法满足这一电力供应需求。只有水力发电厂、化石燃料发电厂或核电厂才能提供可靠的全天候供电。从长远来看，将会出现改进电池存储（如钠离子电池）或提供清洁能源（如小型核反应堆）的新技术，这些技术将帮助企业实现可持续发展目标。

Gartner建议企业根据未来几年数据中心的需求和电力来源，重新评估与二氧化碳排放相关的可持续发展目标。在开发GenAI应用时，企业应将重点放在尽可能减少算力的消耗上，并研究边缘计算、更小的语言模型等其他选项的可行性。原文链接：https://www.eeworld.com.cn/wltx/eic684161.html