梅根·罗琳

气候之家新闻网站

2026年3月3日

随着电网难以满足人工智能数据处理中激增的电力需求，大型科技公司面临着提升电力供应的成本压力——这些供应可能清洁也可能不清洁。

2025年10月2日，一名技术人员在美国印第安纳州新卡莱尔的亚马逊网络服务人工智能数据中心工作。（照片：路透社/诺亚·伯杰为亚马逊网络服务拍摄）

对于科技企业家埃隆·马斯克来说，应对人工智能数据中心日益增长的能源需求的答案，就是将它们发射到太空，在那里它们可以从太阳中获取无限的能量。但在这之前，这些数据计算庞大的超级枢纽所在的地面上维持运转将面临电力需求的大幅激增。

在美国，这引发了消费者对能源价格上涨的担忧。为了消除这些担忧，据报道，唐纳德·特朗普总统本周将召集大型科技公司，让他们签署一份承诺书，承诺为随着其人工智能数据中心的扩张而所需的额外能源供应提供或支付费用。

根据国际能源署的数据，2024年数据中心占全球电力需求的1.5%，预计到2030年这一比例将上升至约3%。总体来看，届时数据中心需求预计将翻倍至约945太瓦时（TWh），略高于日本当前的用电量。

人工智能数据中心用于训练和部署人工智能模型，对电力供应的压力远大于传统数据中心，传统数据中心每个中心使用10兆瓦到25兆瓦。相比之下，“超大规模”人工智能中心的需求在任何时刻可超过100兆瓦，如果满负荷运行，一年的电力消耗可能相当于10万户家庭。

2024年数据中心用电量（相当于百万户家庭用电量）

（来源：国际能源署，巴黎，2025年，许可：CC by 4.0）

我们关注这些电力将来自哪里，以及是否如某些人所警告的那样，人工智能会彻底击败全球摆脱化石燃料的努力。

为什么人工智能需要这么多电力？

人工智能数据中心在电力使用方式上有所不同。在传统数据中心中，来自企业、个人及其他用户的数据请求以随机方式出现，导致服务器负载保持稳定，需求波动较小。

但在人工智能数据中心，处理器需要通过所谓的“图形处理单元”进行训练或学习。这些设备是同步的，可以同时启动和关闭。这转化为“能量爆发”，虽然持续时间只有几秒钟，但据日立能源首席技术官格哈德·萨尔格称，这种“能量爆发”非常频繁且同时发生。

“这与仅仅为传统数据中心提供电力和能源相比，是不同的挑战，”他今年早些时候在阿布扎比国际可再生能源机构大会上对记者说。

会议上，官员和企业高管讨论了如何应对需求峰值，指出仅靠安装大型电池无法应对，因为电池会很快耗尽。

苏格兰能源公司SSE首席执行官马丁·皮博沃斯表示，人工智能驱动的需求将对电力系统造成压力，但“我们所有人面临的问题是，没有人真正知道需求提升的速度和轨迹”。他补充说，随着更多数据中心的投入，英国政府的《清洁电力计划》将是确保电力运营商能够满足人工智能和其他数据中心需求的必要措施。

与此同时，在美国，特朗普政府急于确保拥有数据中心的社区以及更广泛的公众不会因为该行业被认为过高的能源和水资源使用而反对该行业。

在3月4日举行的会议前，美国科技巨头将签署为自有数据中心供电的承诺，白宫发言人泰勒·罗杰斯告诉美国全国广播公司：“在这一大胆举措下，这些大型公司将自行建设、引进或购买新的人工智能数据中心电力供应，确保美国人的电费不会随着需求增长而上涨。”

数据中心和人工智能的电力会来自清洁能源还是污染能源？

这个问题的答案是各国应对气候变化的关键，因为气候变化将影响其能源结构、电力的生产和分配方式，进而影响温室气体排放的轨迹。政府和企业的决策将决定人工智能产业如何驱动其所依赖的技术。

在支持化石燃料的特朗普领导下，美国放弃了对清洁能源的政策支持，这意味着数据中心运营商可以自由选择能源来源。今年一月，全球能源监测（）数据显示，美国目前拥有最多的燃气发电能力，超过中国，占全球总容量近四分之一。

全球能源监测表示，超过三分之一的容量将直接为现场数据中心供电，尤其是在德克萨斯等热点地区，此外还计划更多并网燃气项目，以满足人工智能能源需求的预期增长。

另一方面，一些科技公司，包括美国公司——尤其是跨国公司——已设定减排至净零的目标，因此选择用可再生能源为其数据中心供电。

例如，法国能源巨头道达尔能源公司最近签署了两份长期购电协议（PPA），为谷歌在德克萨斯州的数据中心提供1吉瓦（GW）太阳能容量。此前，谷歌与谷歌的另外两项1.2 GW购电协议由加州可再生能源公司Clearway获得，该公司由道达尔能源公司持股50%。

数据中心全球电力来源——2020-2035年基准情况

（来源：巴黎国际能源署，许可：CC by 4.0）

一些国家也在努力确保人工智能和数据中心产业所需的电力使用清洁能源。

在爱尔兰，12月解除了对新数据中心连接的有效禁令，条件是至少80%的中心年度能源需求由新的可再生电力满足。政府还计划建设绿色能源园区，将数据中心与可再生能源电厂并置，以避免国家电网负担。

日立能源公司高级副总裁萨尔格指出：“在当前大型机构投资者加速布局人工智能相关算力基础设施的背景下，除波动性可再生能源（如风电与光伏）外，其他任何发电技术均难以在两至三年内完成新建并投入运营；其余技术路径预计最早要到2030年代中期乃至更晚方可实现规模化部署。”

一些政府——如瑞典中右翼联盟——提出将核能作为人工智能数据中心的清洁能源解决方案，称核能可能推动“文艺复兴”。但建设核电站需要巨额投资和漫长的时间周期，而新的小型模块化反应堆尚未商业化。

电力系统和监管机构目前的应对情况如何？

在2月一份预测到2030年的电力需求报告中，国际能源署表示，人工智能和数据中心正在促进发达经济体的发电增长，这一增长在经历了15年的停滞后再次加速。然而，报告指出连接新数据中心存在瓶颈，因为电网建设和改进速度不足以跟上不断增长的电力需求，迫使大客户不得不等待。

报告指出，预计至少有150 GW的在建数据中心项目处于后期阶段，全球五分之一的数据中心建设因电网拥堵面临延误风险。

规划、许可和完成新的电网基础设施可能需要5到15年，而数据中心则需要1到3年。国际能源署指出，过去五年关键电网组件的价格也几乎翻了一番。

与此同时，欧盟委员会旨在支持那些能够节省能源使用量的运营商。计划于四月通过“数据中心能源效率方案”，内容包括对报告方案提交数据的评估，引入欧盟数据中心评级方案，并启动最低性能标准的制定工作。

人工智能能否帮助解决这个问题？

专家表示，重要的是要兼顾两面，指出人工智能如何有助于更有效的电网管理和可再生能源融入国家电力供应。

根据能源智库恩贝尔的最新分析，人工智能应用如短期可再生能源预测、预测性维护以及输电线路容量的实时监测与调整，能够带来电力系统的运营改进。

报告估计，例如，到2035年，人工智能可能使东南亚国家在电力部门的成本降低450亿至670亿美元，具体数额取决于其可再生能源的部署量。报告补充说，人工智能驱动的潜在效率提升有望在未来十年内将东盟国家的二氧化碳排放减少2.9亿吨至3.86亿吨。

恩贝尔数据分析师拉姆·范姆在声明中表示：“虽然耗电的人工智能最初可能会给电力系统带来压力，但凭借多种强大应用，它有潜力显著加速能源转型，并迅速抵消能源消耗。”