大家好，今天来为大家解答数据中心能源需求飙升：未来挑战不容忽视这个问题的一些问题点，包括也一样很多人还不知道，因此呢，今天就来为大家分析分析，现在让我们一起来看看吧！如果解决了您的问题，还望您关注下本站哦，谢谢~

新研究表明，到2027年，数据中心人工智能的电力消耗将与荷兰或瑞典等小国相当。

预计到2027年，全球每年与人工智能相关的用电量可能增加85.4-134.0太瓦时。这约占全球电力消耗的0.5%，数据中心电力消耗显着增加，目前估计占全球电力消耗的1%至2%。

近年来，数据中心用电量相对稳定地保持在全球用电量的1%（不包括加密货币挖矿）。 2010年至2018年间，全球数据中心功耗可能仅增加了6%。人们越来越担心开发和维护人工智能模型和应用程序所需的计算资源可能导致数据中心对全球电力消耗的贡献激增。

在短短几年内，人工智能消耗的电力将与比特币现在消耗的电力一样多。虽然人工智能服务器的供应链在不久的将来面临一些瓶颈，这将抑制人工智能相关的功耗，但这些瓶颈可能不需要很长时间就能得到解决。预计到2027 年，全球新制造的服务器相关的电力消耗可能会增加85.4 至134.0 太瓦时。这个数字与荷兰、阿根廷和瑞典等国家的年用电量相当。

加密货币估值暴跌，导致挖矿量减半。但在气候紧急情况下，比特币消耗的电力仍然与整个国家一样多。虽然大多数注意力都集中在用于训练人工智能系统的能源上，但它们使用的应用或“推理”阶段也同样是能源密集型的。

在像百度搜索这样的应用中，AI可能会被频繁使用，以至于低功耗推理阶段使用的能量与训练时使用的能量成倍增加。

在最坏的情况下，人工智能可以应用到百度的搜索中。它将把能源消耗增加到大约爱尔兰的水平，即每年29太瓦时，但指出这样做的巨大成本可能会阻止百度实施它。

人工智能和之前的区块链等新兴技术伴随着大量的炒作和对错过的恐惧。这通常会导致创建的应用程序对最终用户几乎没有任何好处。

然而，由于人工智能是一项能源密集型技术，这也会导致资源的巨大浪费。通过退后一步并尝试构建最适合最终用户需求的解决方案（避免强制采用特定技术），可以减少很大一部分浪费。

人工智能不会是包治百病的灵丹妙药，它最终也会有各种局限性。这些限制包括幻觉、歧视效应和隐私问题等因素。

这篇文章给大家聊聊关于数据中心能源需求飙升：未来挑战不容忽视，以及对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站哦。