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周四发表在《焦耳》杂志上的研究表明，人工智能的能源使用量已占全球数据中心电力需求的 20%。研究称，到今年年底，人工智能的需求可能会翻倍，占全球所有数据中心电力消耗的近一半，不包括用于比特币挖矿的电力。
这项新研究发表在 Digiconomist 创始人亚历克斯·德·弗里斯 - 高（Alex de Vries-Gao）的一篇评论中，Digiconomist 是一家评估技术环境影响的研究公司。德·弗里斯 - 高在 2010 年代后期创立了 Digiconomist，以探索比特币挖矿这一另一个能源密集型活动对环境的影响。
他表示，由于 ChatGPT 等大型语言模型的广泛采用，过去几年中关注人工智能变得更加紧迫，这些模型使用大量能源。根据他的研究，到今年年底，全球人工智能能源需求将超过比特币挖矿的需求。
他说：“与谷歌、微软和所有这些大型科技公司投入到人工智能的资金相比，比特币矿工必须达到目前的水平所花费的资金微不足道。这只是在更快地升级，而且是一个更大的威胁。”
人工智能的发展已经对大型科技公司的气候目标产生了影响。科技巨头在最近的可持续发展报告中承认，人工智能是导致其能源使用增加的主要原因。例如，谷歌的温室气体排放量自 2019 年以来增加了 48%，使该公司到 2030 年实现净零排放的目标变得复杂。
上个月，国际能源署发布了一份报告，发现 2024 年数据中心占全球能源使用的 1.5%，约为 415 太瓦时，略低于沙特阿拉伯的年能源需求。这个数字只会变得更大：近年来，数据中心的电力消耗增长速度是总体消耗的四倍，而自 2022 年以来，数据中心的投资几乎翻了一番，这主要是由于为满足新的人工智能能力而进行的大规模扩张。总体而言，国际能源署预测，到本十年末，数据中心的电力消耗将增长到 900 太瓦时以上。
但对于人工智能在当前数据中心用电配置中所占的份额，仍有很多未知数。数据中心为各种服务提供动力，如托管云服务和提供在线基础设施，这些服务不一定与人工智能的能源密集型活动相关。与此同时，科技公司在很大程度上将其软件和硬件的能源支出保密。
一些试图量化人工智能能源消耗的尝试是从用户端开始的，例如计算单次 ChatGPT 搜索所消耗的电量。德·弗里斯 - 高则决定从供应链的生产端入手，以获得更全面的全球图景。
德·弗里斯 - 高表示，人工智能的高计算需求在当前全球人工智能硬件供应链中造成了一个自然的“瓶颈”，特别是在台积电（TSMC）周围，台积电是生产能够满足这些需求的关键硬件的无可争议的领导者。英伟达等公司将其芯片生产外包给台积电，台积电也为谷歌和 AMD 等其他公司生产芯片。（台积电和英伟达均拒绝就本文发表评论。）
德·弗里斯 - 高利用分析师估计、收益电话记录和设备细节，拼凑出台积电生产能力的大致估计。然后，他查看了公开的人工智能硬件用电量概况和该硬件利用率的估计。