2025年4月，國際能源署（IEA）發(fā)布《能源與AI》報告。近年來，AI（Artificial Intelligence）的發(fā)展和應(yīng)用飛速發(fā)展，引發(fā)一個問題：該技術(shù)的廣泛部署對能源行業(yè)意味著什么？沒有能源就沒有AI——特別是數(shù)據(jù)中心的電力影響算力。與此同時，如果AI被大規(guī)模采用，它可能會改變能源行業(yè)的運作方式。然而，到目前為止，由于缺乏全面的數(shù)據(jù)，政策制定者和其他利益相關(guān)者往往缺乏分析這一問題的兩個方面的工具。該報告旨在根據(jù)新的全球和區(qū)域模型和數(shù)據(jù)集，以及與政府和監(jiān)管機構(gòu)、科技部門、能源行業(yè)和國際專家的廣泛磋商，填補這一空白。它包括對未來十年AI可能消耗多少電力的預(yù)測，以及哪些能源將有助于滿足這一需求。報告還分析了AI的應(yīng)用對能源安全、排放、創(chuàng)新和可負擔(dān)性的影響。報告的主要內(nèi)容如下：

一、AI的變革潛力取決于能源

在計算成本下降、數(shù)據(jù)可用性激增和技術(shù)突破的推動下，AI的能力在一步一步發(fā)生變化。AI是一門使機器能夠?qū)W習(xí)執(zhí)行傳統(tǒng)上需要人類智能才能完成的任務(wù)的科學(xué)。AI正在成為一種通用技術(shù)，就像電力一樣。今天，它可以生成文本和視頻，加速醫(yī)學(xué)或材料科學(xué)等領(lǐng)域的科學(xué)發(fā)現(xiàn)，使制造機器人更智能、更高效，在復(fù)雜的城市景觀中駕駛商業(yè)出租車，并檢測對關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施的威脅。

在過去的幾年里，AI已經(jīng)從一種學(xué)術(shù)追求變成了一個擁有數(shù)萬億美元市值和風(fēng)險資本的產(chǎn)業(yè)。自2022年以來，標準普爾500指數(shù)中AI相關(guān)公司的市值增長了約12萬億美元。盡管對其采用和影響存在許多不確定性，但AL的快速發(fā)展和巨大潛力使其成為企業(yè)戰(zhàn)略、經(jīng)濟政策和地緣政治的核心。

然而，沒有能源就沒有AI，與此同時，AI有可能改變能源行業(yè)。負擔(dān)得起、可靠和可持續(xù)的電力供應(yīng)將是AI發(fā)展的關(guān)鍵決定因素，能夠快速、大規(guī)模地提供所需能源的國家將最能從中受益。AI模型的培訓(xùn)和部署是在大型耗電數(shù)據(jù)中心進行的。一個典型的以AI為中心的數(shù)據(jù)中心消耗的電量相當于10萬戶家庭的用電量，但目前在建的最大數(shù)據(jù)中心的用電量將是它的20倍。

二、AI 爆發(fā)式增長推高電力需求

到2030年，數(shù)據(jù)中心的用電量將增加一倍以上，達到945太瓦時左右。這個數(shù)字略高于日本目前的總用電量。AI是這一增長的最重要推動力，同時對其他數(shù)字服務(wù)的需求也在不斷增長。到目前為止，美國占這一預(yù)計增長的最大份額，其次是中國。在美國，從現(xiàn)在到2030年，數(shù)據(jù)中心占電力需求增長的近一半。到2020年，印度數(shù)據(jù)中心的用電量將超過生產(chǎn)鋁、鋼鐵、水泥、化工和所有其他能源密集型產(chǎn)品的用電量總和。2030年后不確定性進一步擴大，但我們的基準案例預(yù)計到2035年，全球數(shù)據(jù)中心的用電量將上升到1200太瓦時左右。

可再生能源和天然氣在滿足數(shù)據(jù)中心的電力需求方面處于領(lǐng)先地位，但一系列能源也準備做出貢獻。在存儲和更廣泛的電網(wǎng)的支持下，可再生能源滿足了全球數(shù)據(jù)中心需求增長的一半。到2035年，可再生能源發(fā)電量預(yù)計將增長超過450太瓦時，以滿足數(shù)據(jù)中心的需求，這是基于較短的交貨時間、經(jīng)濟競爭力和科技公司的采購策略。以天然氣為首的可調(diào)度能源也發(fā)揮著至關(guān)重要的作用，科技行業(yè)也在幫助開發(fā)新的核能和地?zé)峒夹g(shù)。天然氣將增加175太瓦時，以滿足日益增長的數(shù)據(jù)中心需求，尤其是在美國。核能為滿足數(shù)據(jù)中心的需求貢獻了大約相同數(shù)量的額外發(fā)電量，尤其是在中國、日本和美國。第一批小型模塊化反應(yīng)堆將于2030年左右投入使用。

到2030年，數(shù)據(jù)中心將占全球電力需求增長的十分之一左右，低于工業(yè)電機、家庭和辦公室空調(diào)或電動汽車所占的份額。然而，數(shù)據(jù)中心在推動電力需求方面的重要性因國家而異。新興和發(fā)展中經(jīng)濟體已經(jīng)經(jīng)歷了電力需求的快速增長。在這些國家，到2030年，數(shù)據(jù)中心約占電力需求增長的5%。另一方面，發(fā)達經(jīng)濟體幾十年來的電力需求基本停滯不前。在這些國家中，到2030年，數(shù)據(jù)中心將占需求增長的20%以上，這再次提醒需要使電力部門重新走上增長軌道。

許多地方的電網(wǎng)已經(jīng)處于緊張狀態(tài)：我們估計，除非這些風(fēng)險得到解決，否則計劃中的數(shù)據(jù)中心項目中約有20%可能面臨延遲的風(fēng)險。供應(yīng)和消費項目（包括數(shù)據(jù)中心）的電網(wǎng)連接隊列既長又復(fù)雜。在發(fā)達經(jīng)濟體，建設(shè)新的輸電線路可能需要4-8年的時間，而變壓器和電纜等關(guān)鍵電網(wǎng)部件的等待時間在過去3年里增加了一倍。發(fā)電設(shè)備的需求量也很大，新燃氣電廠的渦輪機交付現(xiàn)在面臨幾年的交付周期，可能會推遲到2030年以后。如果電力部門不采取行動，那么滿足數(shù)據(jù)中心負荷增長的風(fēng)險可能會以犧牲其他目標如：電氣化、制造業(yè)增長或可負擔(dān)性等為代價。

緩解這些風(fēng)險的關(guān)鍵選擇包括將新數(shù)據(jù)中心選址在電力和電網(wǎng)可用性高的地區(qū)，以及更靈活地運營數(shù)據(jù)中心服務(wù)器或其現(xiàn)場發(fā)電和存儲資產(chǎn)。這些策略仍未得到充分探索。一個以AI為重點的數(shù)據(jù)中心的資本密集程度是鋁電解槽的10倍，這意味著削減其運營以提供電網(wǎng)靈活性的成本非常高。但許多數(shù)據(jù)中心都有備用服務(wù)器容量的緩沖。監(jiān)管機構(gòu)可以探索措施，鼓勵數(shù)據(jù)中心運營商更靈活地使用備用服務(wù)器容量或備用發(fā)電或存儲資產(chǎn)。電網(wǎng)運營商還可以考慮將數(shù)據(jù)中心設(shè)在電網(wǎng)限制較少的地區(qū)的激勵措施。我們發(fā)現(xiàn)，美國正在開發(fā)的數(shù)據(jù)中心中，有50%是在預(yù)先存在的大型集群中，這可能會增加本地瓶頸的風(fēng)險。

AI將以多快的速度被采用，它的能力和生產(chǎn)力將如何提高，效率的提高將有多快，以及能源部門的瓶頸能否得到解決，這些都存在不確定性。這些不確定性在敏感情況下進行了探討。“加速推進”案例中假設(shè)AI的采用率更高，并采取積極行動減少能源部門的瓶頸。在“逆風(fēng)”案例中包含了AI應(yīng)用和為其提供動力的能源基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)方面的瓶頸，包括宏觀經(jīng)濟的逆風(fēng)因素。在“高效”案例中強調(diào)了AI相關(guān)硬件和AI模型在效率方面獲得更大收益的潛力。在這種情況下，2035年數(shù)據(jù)中心的電力需求比基準案例低20%。到2035年，我們案例中的數(shù)據(jù)中心電力需求范圍將從700到1700太瓦時。在“加速推進”案例中，滿足數(shù)據(jù)中心需求的燃氣電力增長是“逆風(fēng)”案例的四倍。為滿足數(shù)據(jù)中心需求的核能發(fā)電量的增長也更加不均衡。

三、AI可以為能源部門帶來重大的效率和運營收益

能源公司已經(jīng)在利用AI來改造和優(yōu)化能源和礦產(chǎn)供應(yīng)、發(fā)電和輸電以及能源消耗。有許多目標在發(fā)揮作用，包括降低成本，增加供應(yīng)，延長資產(chǎn)壽命，減少停機時間和降低排放。石油和天然氣行業(yè)一直是AI的早期采用者，利用它來優(yōu)化勘探、生產(chǎn)、維護和安全。在勘探開發(fā)中，AI可以使資源評價更加可靠，減少鉆前不確定性。在作業(yè)中，它被用于優(yōu)化和自動化生產(chǎn)過程，檢測泄漏，預(yù)測維護需求，并支持減少甲烷排放的努力。

AI可以幫助平衡日益復(fù)雜、分散和數(shù)字化的電力網(wǎng)絡(luò)。AI可以改善可變可再生能源發(fā)電的預(yù)測和整合，減少棄電和排放。基于AI的故障檢測可以幫助快速識別和精確定位電網(wǎng)故障，將停電持續(xù)時間減少30-50%。遠程傳感器和基于AI的管理可以增加輸電線路的容量。如果應(yīng)用這些工具，無需新建任何線路，就可以釋放高達175千兆瓦的傳輸容量。這比在基準案例下到2030年數(shù)據(jù)中心電力負荷的增長還要多。

未來的工業(yè)將日益數(shù)字化和自動化；率先將AI融入制造業(yè)的國家和企業(yè)將會領(lǐng)先一步。AI應(yīng)用可以加速產(chǎn)品開發(fā)，降低成本并提高質(zhì)量。廣泛采用現(xiàn)有的AI應(yīng)用程序來優(yōu)化工業(yè)流程，可以節(jié)省相當于現(xiàn)階段墨西哥總能源能耗。歐洲公司在工業(yè)自動化解決方案方面占有超過一半的市場份額，這是工業(yè)AI部署的關(guān)鍵推動者。

AI在交通領(lǐng)域的應(yīng)用可以提高效率和節(jié)省成本，但它們也可能增加對個人出行的需求。AI應(yīng)用程序被用于管理交通、優(yōu)化路線、預(yù)測維護需求和開發(fā)自動駕駛汽車。在交通運輸領(lǐng)域廣泛采用AI應(yīng)用，節(jié)省的能源相當于1.2億輛汽車的能源消耗。雖然自動駕駛汽車的運行效率比傳統(tǒng)汽車更高，但隨著成本下降和可用性增加，它們也可能吸引人們遠離公共交通，從而產(chǎn)生反彈效應(yīng)。

在建筑物中，AI主導(dǎo)的優(yōu)化具有巨大的潛力，可以提高供暖和制冷系統(tǒng)的效率，使建筑物的電力使用更加靈活。實現(xiàn)這一潛力的障礙包括建筑物所有權(quán)分散、缺乏數(shù)字化和激勵措施不足。如果擴大規(guī)模，現(xiàn)有的AI主導(dǎo)的干預(yù)措施可以為全球節(jié)省約300太瓦時的電力，相當于現(xiàn)階段澳大利亞和新西蘭年發(fā)電量總和。 

參考文獻：

[1] IEA (2025), Energy and AI, IEA, Paris.[EB/OL].(2025-4-18）.https://iea.blob.core.windows.net/assets/34eac603-ecf1-464f-b813-2ecceb8f81c2/EnergyandAI.pdf.