按照Gartner公司的数据，人工智能（AI）及天生式人工智能（GenAI）正于鞭策电力耗损的快速增加，估计将来两年纪据中央的增加率将高达160%。是以Gartner猜测，到2027年，40%的现有人工智能数据中央的运营将遭到电力供给的限定。

Gartner副总裁阐发师BobJohnson暗示： 为了实现GenAI，超年夜范围的新的数据中央数目呈爆炸式增加，这致使对于电力的需求无止境，凌驾了公用事业供给商快速扩容的能力。反过来，这可能会侵扰能源供给并致使欠缺，从而限定2026年之后用在GenAI及其他用途的新数据中央的增加。

Gartner预计，数据中央运行增量AI优化办事器所需的电力将于2027年到达每一年500太瓦时(TWh)，是2023年程度的2.6倍（见图1）。

图1：人工智能数据中央估计增量功耗，2022-2027

来历：Gartner（2024年11月）

Johnson说： 新的更年夜的数据中央正于规划中，以处置惩罚练习及实现支撑GenAI运用步伐的快速扩大的年夜型语言模子（LLM）所需的年夜量数据。 然而，短时间电力欠缺可能会连续数年，由于新的输电、配电及发电能力可能需要数年才能投入利用，并且不会减缓当前的问题。

于不久的未来，新数据中央的数目及GenAI的增加将取决在运行它们的电力的可用性。Gartner建议企业构造确定潜于的电力欠缺将对于所有产物及办事酿成的危害。

电价将上涨

Gartner暗示，行将到临的电力欠缺的一定成果是电价上涨，这也将增长LLM的运营成本。

Johnson说： 主要的电力用户正于与重要出产商互助，以确保持久有保障的电力来历，不受其他电网需求的影响。 与此同时，运营数据中央的电力成本将显著增长，由于运营商利用经济杠杆来确保所需的电力。这些成本也将转嫁给人工智能/GenAI产物及办事提供商。

Gartner建议构造评估将来的规划，估计更高的电力成本，并以合理的电力价格构和数据中央办事的持久合同。于开发新产物及办事的规划时，企业构造还有应该思量到显著的成本增长，同时也要寻觅需要更少电力的替换要领。

可连续成长方针将遭到影响

短时间解决方案也会对于零碳可连续成长方针孕育发生负面影响，由于需求激增迫使供给商不择手腕地增长产量。于某些环境下，这象征着让原本规划退役的化石燃料电厂于规划封闭后继承运行。

Johnson说： 实际环境是，短时间内，数据中央利用量的增长将致使二氧化碳排放量增长，以孕育发生所需的电力。反过来，这将使数据中央运营商和其客户更难实现与二氧化碳排放相干的踊跃可连续成长方针。

Gartner称，数据中央需要全天候供电，而风能或者太阳能等可再生能源没法提供全天候供电，除了非于停电时期有某种替换供电。只有水力发电、化石燃料或者核电站才能提供靠得住的全天候供电。从久远来看，改良电池存储的新技能（例如钠离子电池）或者清洁能源（例如小型核反映堆）将会呈现，并有助在实现可连续成长方针。

Gartner建议各企业构造按照将来几年的数据中央需乞降电源环境，从头评估与二氧化碳排放相干的可连续成长方针。于开发GenAI运用步伐时，他们应该专注在利用起码的计较能力，并思量其他选项的可行性，例如边沿计较及更小的语言模子。

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