国际能源署 （IEA）最新报告探讨了人工智能给全球能源带来的机遇和挑战。
当前，复杂人工智能模型的训练与部署需依托庞大且高耗能的数据中心。国际能源署指出，“一个典型的人工智能专用数据中心耗电量相当于10万户家庭的用电总量”，而目前在建的超级数据中心预计耗电量将高达此数值的20倍。
1、数据中心投资激增
自2022年以来，全球数据中心投资规模近乎翻番，2024年预计达5000亿美元，引发对电力需求激增的担忧。
尽管2024年数据中心用电量仅占全球总量的1.5%（约415太瓦时），但其区域影响更为显著。自2017年以来，数据中心用电量年均增速达12%，远超全球电力需求整体增速。
美国以45%的用电占比居首，其次为中国（25%）和欧洲（15%）。全美近半数数据中心容量集中于五大区域性集群。
国际能源署预测，到2030年全球数据中心用电量将翻倍至约945太瓦时，略超日本当前全国用电总量。
人工智能被明确认定为“该增长的最核心驱动力”。预计美国增幅最大，到2030年其数据中心用电增量将占全国总需求增长的近半数。至2030年末，美国数据中心耗电量或将超过铝、钢铁、水泥、化工等能源密集型制造业的用电总和。
国际能源署的“基准情景”推演显示，到2035年全球数据中心用电量将达约1200太瓦时。但存在显著不确定性，根据人工智能应用速度、能效提升及能源行业瓶颈等变量，2035年用电量预测区间为700太瓦时（“逆风情景”）至1700太瓦时（“腾飞情景”）。
国际能源署署长法提赫·比罗尔指出：“人工智能是当今能源领域最具变革性的议题，但政策制定者与市场参与者此前缺乏全面评估其广泛影响的工具。在美国，数据中心用电增量将占全国电力需求总增长的近半数；日本超半数；马来西亚则高达五分之一。”
2、满足全球人工智能能源需求
支撑人工智能爆发需多元化能源组合。国际能源署认为可再生能源与天然气将主导供给，但小型模块化核反应堆（SMR）及先进地热技术等新兴方案亦将发挥作用。
预计到 2035 年，可再生能源在储能和电网基础设施的支持下，将满足全球数据中心需求增长的一半。天然气也至关重要，尤其是在美国，在基准情景下，到 2035 年，天然气需求将增长 175 太瓦时，以满足数据中心的需求。核电的贡献也相当显著，尤其是在中国、日本和美国，首批小型模块化反应堆（SMR）预计将于 2030 年左右建成。
然而，仅仅增加发电量是不够的。国际能源署强调，基础设施升级，尤其是电网投资，至关重要。现有电网已经不堪重负，由于复杂的连接队列和变压器等关键部件的漫长交付周期，全球约20%的数据中心项目计划可能会被推迟。
3、人工智能优化能源系统的潜力
除了能源需求之外，人工智能还具有彻底改变能源行业本身的巨大潜力。
能源供应： 石油和天然气行业是人工智能的早期应用者，他们利用人工智能来优化勘探、生产、维护和安全，包括减少甲烷排放。人工智能还可以辅助关键矿产勘探。
电力行业： 人工智能可以改进对波动性可再生能源的预测，从而减少弃风弃光。它能够增强电网平衡和故障检测（将停电时长缩短 30-50%），并通过更智能的管理释放巨大的输电容量——无需新建线路即可释放 175 吉瓦的潜在输电容量。
最终用途： 在工业领域，广泛采用人工智能进行流程优化，可以节省相当于墨西哥当前能源总消耗量的能源。交通管理和路线优化等交通应用可以节省相当于 1.2 亿辆汽车的能源，但自动驾驶汽车带来的反弹效应仍需监测。建筑优化潜力巨大，但数字化进程放缓使其发展受阻。
创新： 人工智能可以显著加速新能源技术的发现和测试，例如先进的电池化学技术、合成燃料催化剂以及碳捕获材料。然而，与生物医药等领域相比，能源行业目前尚未充分利用人工智能进行创新。
4、合作是应对挑战的关键
尽管人工智能具有潜力，但其全面融入能源领域仍面临诸多障碍。这些障碍包括数据获取和质量问题、数字基础设施和技能不足（能源领域的人工智能人才集中度较低）、监管障碍以及安全隐患。
网络安全是一把双刃剑：人工智能在增强防御能力的同时，也为攻击者提供了复杂的工具。过去四年， 针对公用事业的网络攻击增加了两倍。
供应链安全是另一个关键问题，特别是对于供应高度集中的关键矿物，如镓（用于先进芯片）。
国际能源署的结论是，科技部门、能源行业和政策制定者之间更深入的对话与合作至关重要。应对电网整合挑战需要更智能的数据中心选址、探索运营灵活性并简化许可流程。
虽然人工智能通过优化提供了大幅减排的机会，超过了数据中心产生的排放量，但这些收益并不能保证，并且可能会被反弹效应所抵消。
也正如比罗尔所说：“人工智能是一种工具，可能是一种非常强大的工具，但如何使用它取决于我们——我们的社会、政府和公司。”
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