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4月10日，國際能源署（IEA）發(fā)布《能源與人工智能》報告，深入探討了人工智能（AI）與能源之間的關系。報告指出，迄今為止，政策制定者和其他利益相關方往往因缺乏全面數據，難以對AI對能源的需求及其對能源行業(yè)的潛在變革進行分析。因此，該報告旨在通過新的全球與區(qū)域建模和數據集，以及各國政府與監(jiān)管機構、科技行業(yè)、能源產業(yè)及國際專家的廣泛交流，來填補這一空白。該報告的內容主要涉及未來十年內AI可能消耗的電力預測，以及滿足此類需求所需的能源來源；同時分析了AI的廣泛應用對能源安全、排放、創(chuàng)新和可負擔性等方面的潛在影響。報告的主要要點如下：

1. AI的變革潛力取決于能源

在計算成本下降、數據可用性激增和技術突破的推動下，AI的功能發(fā)生了翻天覆地的變化。在過去的幾年里，AI已經從學術追求變成了一個市值和風險投資規(guī)模達數萬億美元的行業(yè)。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)。負擔得起、可靠和可持續(xù)的電力供應將是AI發(fā)展的關鍵決定因素，能夠快速、大規(guī)模地提供所需能源的國家將最有可能受益。AI模型的訓練和部署在大型且耗電的數據中心進行。一個典型的以AI為中心的數據中心消耗的電力相當于10萬戶家庭的用電量，但目前在建的最大數據中心將消耗20倍于此的電力。因此，能源行業(yè)正處于當今最重要的技術革命之一的核心位置。

2. 數據中心目前在全球電力消耗中所占比例較小，但它們對當地的影響卻更加顯著

自2022年以來，全球對數據中心的投資幾乎翻了一番，2024年總額已達到5000億美元。這種投資熱潮導致人們對電力需求飆升的擔憂日益增加。2024年，數據中心約占全球電力消耗的1.5%，即415太瓦時（TWh）。2024年，美國占據全球數據中心用電量的最大份額（45%），其次是中國（25%）和歐洲（15%）。自2017年以來，全球數據中心的電力消耗年均增長約12%，是全球總電力消耗增長率的四倍多。專注于AI的數據中心消耗的電力可與鋁冶煉廠等電力密集型工廠相當，但它們在地理上更為集中。在美國，近一半的數據中心容量集中在五個區(qū)域集群中。該行業(yè)在當地電力市場中占據了相當大的用電份額。

3. 到2030年，數據中心的電力需求將增加一倍以上

到2030年，數據中心的電力消耗預計將增加一倍以上，達到約945 TWh。這比日本目前的總電力消耗略高。AI是這一增長的最重要驅動因素，同時其他數字服務的需求攀升也起到助推作用。美國將占據預計增量的最大份額，中國緊隨其后。在美國，數據中心用電量將占到2030年前電力需求增量的近一半。到本世紀30年代末，美國數據中心的用電量預計將超過鋁、鋼、水泥、化工等所有其他高耗能產業(yè)的總和。2030年后的預測不確定性進一步增大，但根據我們的基準情景預測，全球數據中心用電量到2035年將攀升至約1200 TWh 左右。

4. 滿足數據中心的電力需求將需要多種能源協同發(fā)揮作用

可再生能源和天然氣在滿足數據中心電力需求方面處于領先地位，但多種能源將共同發(fā)揮作用。全球一半的數據中心需求增長由可再生能源提供支持，并得到儲能和更廣泛的電力網絡支持。預計到2035年，可再生能源的發(fā)電量將增長超過450太瓦時以滿足數據中心需求，這得益于其建設周期短、經濟性優(yōu)勢及科技企業(yè)的戰(zhàn)略性采購。具備靈活調度能力的天然氣發(fā)電占據重要地位，其裝機規(guī)模將擴大175太瓦時，尤以美國需求最為顯著。核能發(fā)電將貢獻相當規(guī)模的增量，特別是在中國、日本和美國。首批小型模塊化反應堆預計將在2030年左右投入使用。

5. 數據中心是電力時代加速電力需求增長的驅動因素之一

到 2030 年，數據中心將約占全球電力需求增長的十分之一，低于工業(yè)電機、家庭和辦公室空調或電動汽車的份額。然而，數據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)展中經濟體已經經歷了快速的電力需求增長。在這些國家/地區(qū)，數據中心占到2030 年電力需求增長的5%左右。另一方面，發(fā)達經濟體的電力需求幾十年來基本上停滯不前。在這些國家，到2030年，數據中心占需求增長的 20% 以上，這提醒人們有必要讓電力行業(yè)再次走上增長軌道。

6. 在將數據中心整合入電力網絡時，智能化意味著更高效

許多地區(qū)電網已承壓嚴重。據估算，若風險未緩解，約20%的規(guī)劃數據中心項目可能延遲。電網接入隊列（包括數據中心）冗長復雜，發(fā)達經濟體新建輸電線路需4~8年，變壓器、電纜等關鍵設備等待時間在過去三年內已經翻倍。發(fā)電設備的需求量也很大。新燃氣輪機交付周期長達數年，這可能導致其投入使用時間推遲到2030年以后。如果電力部門不加大力度，那么滿足數據中心負荷增長的要求就有可能與電氣化、制造業(yè)增長或經濟承受能力等其他目標相沖突。降低這些風險的主要選擇包括將新數據中心設在電力和電網可用性高的地區(qū)，以及更靈活地運行數據中心服務器或其現場發(fā)電和存儲資產。這些策略仍然未得到充分探索。以AI為核心的數據中心的資本密集度是鋁冶煉廠的10倍，這意味著通過削減其運營來為電網提供靈活性的成本極為高昂。但許多數據中心在運營時都有備用服務器容量。監(jiān)管機構可以探索采取措施，激勵數據中心運營商更靈活地使用備用服務器容量或其備用發(fā)電或存儲資產。電網運營商也可以研究激勵措施，將數據中心設在電網限制較少的地區(qū)。研究發(fā)現，美國正在開發(fā)的數據中心中有 50%位于已有的大型集群中，這可能會增加本地瓶頸的風險。

7. AI相關的電力需求前景存在很大不確定性

AI的普及速度、能力和生產力、效率提高的速度以及能源行業(yè)的瓶頸能否得到解決，都存在不確定性。該報告分析了“起飛情景”、“逆風情景”和“高效情景”三種情景下的情形^[1]。到2035年，各情景下數據中心用電量跨度為700~1700太瓦時，燃氣發(fā)電增量在起飛與逆風情景中相差四倍，核電增量差異更甚。在“高效情景”下，數據中心的電力需求到2035年將比基準情景低20%。

8. AI可為能源行業(yè)帶來巨大的效率和運營收益

能源公司已經在部署AI以轉型和優(yōu)化能源及礦產供應、電力生產和傳輸以及能源消耗等。石油和天然氣行業(yè)是AI的早期采用者，利用AI來優(yōu)化勘探、生產、維護和安全。AI還可以幫助平衡日益復雜、分散和數字化的電網。未來的產業(yè)將越來越數字化和自動化，率先將 AI 集成到制造業(yè)中的國家和公司將領先一步。AI在交通領域的應用可以提高效率并節(jié)省成本，但也可能增加個人出行的需求。AI在建筑行業(yè)主導的優(yōu)化具有巨大的潛力，可以提高供暖和制冷系統(tǒng)的效率，以及用電靈活性。

9. 加速創(chuàng)新可能是AI對能源行業(yè)最重要的長期效應之一

AI 正在成為一種強大的科學發(fā)現工具，幫助研究人員更快地發(fā)現、測試和商業(yè)化創(chuàng)新。新能源技術的創(chuàng)新周期通常長達幾十年，縮短這一周期將是實現能源行業(yè)目標（如可持續(xù)性和競爭力）的關鍵。然而，能源初創(chuàng)公司籌集的資金中，只有2%流向了具有與AI相關價值主張的公司。能源創(chuàng)新面臨的問題正是AI擅長解決的那類問題。例如，只有 0.01% 的下一代太陽能光伏材料是實驗生產的，還有大量可能的材料有待探索。AI可以幫助科學家大幅加速尋找和測試有前途的材料、電池化學和碳捕集分子的過程。需要制定政策來支持AI主導的發(fā)明，同時加快商業(yè)化進程，因為商業(yè)化往往比發(fā)現階段對新產品的阻礙更大。

10. 能源部門尚未充分利用AI

能源是當今世界最復雜和最關鍵的行業(yè)之一，但它完全有能力并且應該做更多工作以充分利用AI的潛在優(yōu)勢。能源行業(yè)在實現廣泛采用AI方面面臨著各種障礙，包括數據和數字基礎設施及技能的缺失或不足，以及持續(xù)存在的數字和物理安全問題，這些問題往往壓倒了潛在的效率收益。與其他行業(yè)相比，能源行業(yè)AI相關技能的普及率要低得多。要使能源部門能夠抓住AI的好處，就需要對政策和監(jiān)管進行改革。

11. AI可能會加劇一些能源安全問題，但有助于解決其他問題

AI加劇了一些能源安全風險，但也在網絡和物理領域提供了解決方案。隨著AI能力的提高，其被各種行為者利用和濫用的能力也在提高。在過去四年里，針對能源公用事業(yè)的網絡攻擊增加了兩倍，而且由于AI的存在，攻擊變得更加復雜。與此同時，AI正成為抵御網絡攻擊的重要工具。在物理領域，配備了AI的衛(wèi)星和傳感器能夠以高空間分辨率探測關鍵能源基礎設施中發(fā)生的事件，其速度比傳統(tǒng)的地面方法快 500 倍。隨著能源安全性質的演變，國際能源署將繼續(xù)監(jiān)測這一關鍵問題。

12. 新興和發(fā)展中經濟體可跨越式發(fā)展AI解決方案

除中國外，新興和發(fā)展中經濟體的互聯網用戶占全球的 50%，但其數據中心容量卻不到全球的 10%。擁有可靠、可負擔得起的電力供應記錄的國家將處于最有利的位置，能夠釋放數據中心的增長潛力，將對本土AI發(fā)展至關重要的計算能力本地化，并在更大范圍內刺激信息技術產業(yè)的發(fā)展。數據中心還可以成為新的低排放電力項目的錨點。然而，在經常停電或存在電能質量問題的地區(qū)，維護數據中心可能會面臨風險或成本高昂，因此海外托管對企業(yè)來說更具吸引力。在發(fā)展中經濟體，AI的應用案例也很有前景，有助于釋放新的效率和優(yōu)化流程。克服數字化的障礙可以幫助這些經濟體躍升為AI解決方案提供商，從而節(jié)省成本和時間。

13. 對AI可能加劇氣候變化的擔憂似乎被夸大了，同樣，僅靠AI解決這一問題的期望也過于樂觀

到 2035 年，數據中心用電產生的排放量將從現在的1.8億噸增長到基礎案例中的3億噸，而在起飛情景中將達到5億噸。雖然在此期間這些排放量仍低于能源行業(yè)總排放量的1.5%，但數據中心是增長最快的排放源之一。廣泛采用現有的AI應用可帶來遠大于數據中心排放的減排量，但也遠小于應對氣候變化所需的減排量。我們估計，廣泛應用現有AI主導的解決方案所帶來的減排量相當于2035年能源相關排放的5%左右。要釋放這些收益，需要克服采用AI的各種障礙。AI可以成為減排的工具，但它不是靈丹妙藥，無法替代前瞻性政策干預的必要性。

14. 能源與科技齊頭并進，合作是關鍵

科技行業(yè)和能源行業(yè)比以往任何時候都更加緊密地交織在一起。前進的道路上存在著巨大的不確定性，但這些不應該妨礙我們采取協調一致的行動。要為AI提供能源，并抓住AI為能源帶來的好處，就需要科技界與能源行業(yè)之間進行更深入的對話與合作。在此過程中，將有風險需要管理。國際能源署將繼續(xù)提供數據和可靠的分析，為決策提供依據，并幫助能源和技術部門在采用AI的過程中做好更充分的準備。