根据Gartner公司的数据，人工智能（AI）和生成式人工智能（GenAI）正在推动电力消耗的快速增长，预计未来两年数据中心的增长率将高达160%。因此Gartner预测，到2027年，40%的现有人工智能数据中心的运营将受到电力供应的限制。

Gartner副总裁分析师Bob Johnson表示：“为了实现GenAI，超大规模的新的数据中心数量呈爆炸式增长，这导致对电力的需求无止境，超出了公用事业供应商快速扩容的能力。反过来，这可能会扰乱能源供应并导致短缺，从而限制2026年以后用于GenAI和其他用途的新数据中心的增长。”

Gartner估计，数据中心运行增量AI优化服务器所需的电力将在2027年达到每年500太瓦时(TWh)，是2023年水平的2.6倍（见图1）。

图1：人工智能数据中心预计增量功耗，2022-2027

来源：Gartner（2024年11月）

Johnson说：“新的更大的数据中心正在计划中，以处理训练和实现支撑GenAI应用程序的快速扩展的大型语言模型（LLM）所需的大量数据。”“然而，短期电力短缺可能会持续数年，因为新的输电、配电和发电能力可能需要数年才能投入使用，而且不会缓解当前的问题。”

在不久的将来，新数据中心的数量和GenAI的增长将取决于运行它们的电力的可用性。Gartner建议企业组织确定潜在的电力短缺将对所有产品和服务造成的风险。

电价将上涨

Gartner表示，即将来临的电力短缺的必然结果是电价上涨，这也将增加LLM的运营成本。

Johnson说：“重要的电力用户正在与主要生产商合作，以确保长期有保障的电力来源，不受其他电网需求的影响。”“与此同时，运营数据中心的电力成本将显著增加，因为运营商使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产品和服务提供商。”

Gartner建议组织评估未来的计划，预计更高的电力成本，并以合理的电力价格谈判数据中心服务的长期合同。在开发新产品和服务的计划时，企业组织还应该考虑到显著的成本增加，同时也要寻找需要更少电力的替代方法。

可持续发展目标将受到影响

短期解决方案也会对零碳可持续发展目标产生负面影响，因为需求激增迫使供应商不择手段地增加产量。在某些情况下，这意味着让原本计划退役的化石燃料电厂在计划关闭后继续运行。

Johnson说：“现实情况是，短期内，数据中心使用量的增加将导致二氧化碳排放量增加，以产生所需的电力。反过来，这将使数据中心运营商及其客户更难实现与二氧化碳排放相关的积极可持续发展目标。”

Gartner称，数据中心需要全天候供电，而风能或太阳能等可再生能源无法提供全天候供电，除非在停电期间有某种替代供电。只有水力发电、化石燃料或核电站才能提供可靠的全天候供电。从长远来看，改进电池存储的新技术（例如钠离子电池）或清洁能源（例如小型核反应堆）将会出现，并有助于实现可持续发展目标。

Gartner建议各企业组织根据未来几年的数据中心需求和电源情况，重新评估与二氧化碳排放相关的可持续发展目标。在开发GenAI应用程序时，他们应该专注于使用最少的计算能力，并考虑其他选项的可行性，例如边缘计算和更小的语言模型。