雙碳研究 | 人工智能與能源的十字路口：世界能否提供足夠電力來維持智能發展？

人工智能與能源的十字路口：

世界能否提供足夠電力來維持智能發展？

【habtoorresearch網 12月31日報道】

注：圖片源于網絡

2025年，人工智能的迅猛發展并非單純拓展數字能力，更在重塑支撐全球經濟的實體基礎設施。數據中心正演變為“人工智能工廠”，其設計是為了適應前所未有的計算強度、確保持續的大規模運算任務。截至2024年，全球有近11,800處運營設施，其中為適配AI級算力而專門新建或改造的設施比例日益上升。

決定人工智能未來發展的關鍵約束已非硬件或算法，而是能源。若全球無法迅速轉向可再生能源和清潔電力，人工智能數據中心將遭遇資源短缺、電網不穩定及經濟風險，其賦能經濟增長的核心價值亦將面臨反噬。

電網承壓：人工智能的電力與供應挑戰

電力需求激增，正加劇既有基礎設施的供應缺口與運行壓力。預計到2033年末，全球數據中心電力需求較2023年將增長165%，其能源需求預計在未來五年內翻番。作為全球人工智能數據中心數量最多的國家，美國能源電網所承受的壓力正急劇增加。

人工智能驅動型數據中心的迅速崛起，暴露出電力系統與供應鏈的物理性短板。可再生能源發電，特別是風能與太陽能發電，仍是數據中心增長最快的能源。預計到2030年前，可再生能源將以年均超過20%的速度擴張，有望滿足該領域近一半的新增電力需求。然而，現實情況是到2030年，天然氣和煤炭仍將提供超40%的新增所需電力。

此外，電力基礎設施發展出現瓶頸加之資源稀缺性問題正在加劇，導致輸電線路建設周期延長，數據中心開發進程延遲。高盛研究報告（Goldman Sachs Research）警告稱，若無干預措施，美國的電力系統將無法保障電網穩定和控制能源成本，而且無法支撐AI產業的增長需求。因此，全球各國必須進行大規模投資，到2030年全球可能需要約7200億美元的電網投資。

人工智能能源需求激增的經濟后果

持續攀升的能源需求正給公用事業公司、電網運營商和國家能源規劃施加空前壓力。基礎設施升級、輸電能力擴容和發電規模提升，每項工作均需巨額資本投入。為確保業務持續運營，政府與私營企業不得不啟動數十億美元的投資計劃。與此同時，材料與投入成本持續上漲。針對銅、鋼、鋁等關鍵商品的關稅政策，進一步推高了建設與運營成本，直接影響企業利潤空間并延緩了部署速度。

2024年數據中心投資規模已超過全球新石油勘探投資，這如此龐大的支出規模反映了全球發展重心的重大轉變，這種轉變可能導致資本分流，并加劇其他關鍵經濟部門的供應鏈壓力。對于那些仍以化石燃料為主要能源的經濟體而言，風險更大。對石油、天然氣和煤炭的依賴讓數據中心面臨價格波動、供應不確定性以及日益增加的環境治理成本和監管成本。

邁向可再生能源驅動的AI未來

全球數據中心電力需求正以前所未有的速度增長。根據國際能源署預算，數據中心電力消耗預計將從2024年的460太瓦時增至2030年的1000太瓦時以上，并在2035年達到1300太瓦時。未來五年，這部分新增需求中將有近一半由可再生能源滿足，但仍有相當大一部分將來自天然氣和煤炭。

龐大的裝機容量需求讓這一轉型更為緊迫。高盛預計，到2030年全球數據中心容量將達到122吉瓦，且大部分新增開發將集中于超大規模和批發運營商。此外，麥肯錫（McKinsey）研究顯示，到2030年人工智能領域裝機容量可能增長近兩倍，其中人工智能專用容量將增長3.5倍，約占總容量的70%。

構建可持續人工智能基礎設施的政策路徑

破解這一困局，不能依賴單一的技術或政策，而要構建一套涵蓋能源采購、電網整合、基礎設施規劃和智能優化的協調戰略。世界兩大經濟體正率先行動，中國最新的2025年政策指南通過提高可再生能源使用門檻和完善綠色電力證書（Green Electricity Certificate）體系，持續推進高效、低碳和循環型數據中心建設。

美國也推出一系列雄心勃勃的政策，以加速該行業向清潔電力轉型。值得注意的案例包括紐約州的S.6394號法案，該法案將禁止簽訂化石燃料購電協議，并要求所有數據中心在2040年前實現可再生能源供電。

因此，人工智能的快速擴張正推動數據中心創紀錄增長，將電力系統、水資源和供應鏈推向極限。2030年電力需求預計將增加一倍以上，傳統的化石燃料基電網若想維持此發展軌跡，必將導致資源短缺、成本上升和經濟不穩定等問題。因此可再生能源和清潔能源才是人工智能長期可持續發展的核心要件。更重要的是，中美兩國已開始嚴格要求數據中心使用可再生能源和與時俱進的清潔電力政策。其先行實踐已表明，將人工智能基礎設施向可核查的清潔能源轉型，已不再是一個抽象的愿景，而是一條切實可行的發展路徑。

編譯：張 雅（新能源部）

審校：耿 語（新能源部）

編輯：張 雅（新能源部）

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