人工智能是一个可以想象的热门话题。从更好的搜索结果到更高效的能源消耗管理，人工智能都能做到。然而，来自人工智能数据中心的能源需求本身已成为一个热门话题。调整人工智能圈子变得越来越具有挑战性。
早在 2023 年，荷兰研究人员 Alex de Vries 就计算了人工智能在全球的潜在能源使用量，这使得该技术成为能源领域的焦点。“你会谈论像荷兰这样的国家的电力消耗规模。你谈论的是我们全球总电力消耗的 0.5%，”德弗里斯当时告诉 BBC。
现在看来，德弗里斯可能过于乐观了。《华尔街日报》最近报道称，在俄亥俄州，仅一家电力公司就面临着“2028 年之后，相当于纽约市三个数据中心要求连接电网的情况”，届时该地区的电力需求将翻一番，因为同样的原因数据中心。
急于将人工智能用于多种目的，在某种程度上类似于美国第一次页岩油热潮，当时公司只是因为他们可以钻探，需求见鬼。公平地说，人工智能正在被宣传为一种解决方案，可以解决企业可能遇到的几乎所有效率问题，无论哪个行业。然而，当谈到能源时，人工智能的故事却颇具讽刺意味。人工智能可以帮助提高能源消耗效率，同时耗尽可用供应。
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今年 8 月，德克萨斯大学奥斯汀分校的一位研究人员在《对话》的一篇文章中写道，他的团队开发了一种人工智能系统，可以将建筑物的能源消耗转移到电网上有更多风能和太阳能的时候.
“该系统可以对一组建筑物和居住者进行学习，并可用于具有不同控制和能源使用模式的建筑物，”Zoltan Nagy 的工作获得了电力研究所和另一家非政府组织气候变化人工智能的资助，写道。他解释说，人工智能系统会寻找给家庭电池充电的最佳时间，使家庭能够根据需要继续用电，而不管电网状况如何。
如果它不仅限于拥有家用电池的家庭，这听起来确实非常有用。然而，大多数家庭没有电池存储，因此他们实际上正在与人工智能开发商（例如 Nagy 的团队和服务器提供商）争夺有限的电力。
《华尔街日报》援引菲尼克斯的案例写道，这正成为电力公司真正头疼的问题，菲尼克斯正在经历制造业繁荣，也已成为人工智能数据中心枢纽。当地公用事业公司亚利桑那州公共服务公司计算出，到 2030 年，该市的输电能力将耗尽，因此迫切需要在未来十年内建设和升级约 800 英里的管道。
公用事业公司对电力需求激增的预期推高了其库存，促使人们对新发电能力建设（尤其是天然气和核能）的乐观预测，并导致一些人发出产能过剩的警告。最后一项来自惠誉评级，据《华尔街日报》报道，惠誉评级表示，“鉴于该行业计算未来需求的方式不一致”，公用事业公司可能高估了数据中心的未来需求。当前处理人工智能的数据中心的需求激增远非不一致，或者至少看起来如此。据《华尔街日报》报道，随着电动汽车充电提供商和新制造设施的建设是根据《通货膨胀减少法案》提供资金建设的，数据中心开发商之间的竞争日趋激烈，他们对未来的电力供应上下了很大的兴趣。
对于人工智能和能源转型来说，这或许是更大的讽刺。前者的支持者认为，随着电网变得更加依赖风能和太阳能，这将通过调整电力需求来适应供应变化，从而有助于转型。
然而，人工智能数据中心本身需要大量电力，以至于风能和太阳能无法处理负载，因此开发商正在寻求锁定天然气和核能等基本负荷来源的未来供应。微软上周成为头条新闻，称其已达成协议，重新开放三哩岛核电站，为其数据中心供电。
人工智能被列为今年美国电力需求增长以及随之而来的天然气和煤炭电力供应增加的一大原因。另一个重要原因是人口增长。
目前，上述人口似乎并未受到电力供求之间日益不平衡的负面影响，至少是固定价格长期合同的电力供需失衡。然而，如果电力公司根据目前的情况预测需求激增成为现实，那么迟早会影响到每个用电的人。尽管人们努力限制天然气和煤炭发电以支持风能和太阳能，但它可能会确保天然气和煤炭发电的长期生存。
作者：Irina Slav，Oilprice.com
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