AI数据中心到2030年可能耗资2000亿美元，压力电网

AI训练和运营数据中心可能很快容纳数百万芯片，耗资数千亿美元，若趋势持续，电力需求相当于一个主要城市的电网。

乔治城大学、Epoch AI和兰德研究人员的一项新研究分析了2019年至2025年间全球500多个AI数据中心项目。数据显示，计算性能每年翻倍，同时电力需求和资本成本飙升。

这些发现凸显了未来十年支持AI进步的基础设施建设挑战。

OpenAI，全球10%人口使用ChatGPT，已与软银等合作，为美国AI数据中心网络筹集高达5000亿美元资金，并有国际扩展潜力。微软、谷歌和AWS等科技巨头今年也投资数亿美元扩展数据中心基础设施。

研究指出，xAI的Colossus等项目硬件成本从2019年至2025年每年增长1.9倍，电力需求每年翻倍。（Colossus消耗约300兆瓦，相当于25万户家庭。）

虽然数据中心的能源效率有所提高——2019年至2025年每瓦计算性能每年提升1.34倍——但这些进步无法抵消不断增长的电力需求。到2030年6月，一个领先的AI数据中心可能需要200万芯片，耗资2000亿美元，需9吉瓦电力，相当于九座核反应堆。

AI数据中心不断增长的能源需求可能显著压力电网。威尔斯法戈分析预测，到2030年数据中心能源使用量将增长20%，可能压倒可再生能源，增加对化石燃料的依赖。

除能源外，AI数据中心还引发高用水量、占用宝贵土地和减少州税收等环境问题。好工作优先组织估计，10个州因数据中心税收优惠每年损失超1亿美元。

这些预测可能不会完全实现，或时间线可能变化。最近，AWS和微软等超大规模运营商已缩减数据中心计划。Cowen分析师指出，2025年初数据中心市场出现“降温”，反映了对不可持续增长的担忧。