AI對能源的需求如何改變IT採購策略

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來自電力研究院（EPRI）的一份新白皮書，題為《驅動智慧：分析人工智慧與數據中心能源消耗》，揭示了人工智慧對電力需求的驚人預測。這份35頁的報告指出，到2030年，美國數據中心的能源消耗可能會比目前增長超過兩倍，達到現有水平的166%。

人工智慧查詢的能源消耗顯著增加

EPRI將這一增長主要歸因於生成式人工智慧，其每次查詢的能耗遠超傳統搜索引擎。特別是，人工智慧查詢每個請求約需2.9瓦時，這是典型Google搜索所消耗的能量（約0.3瓦時）的十倍。新興應用如圖片、音頻和視頻生成進一步增加了能源需求，這在歷史上無可比擬。

分析各種應用的能源消耗

報告分析了五個主要用例，包括Google搜索和ChatGPT。在這些用例中，ChatGPT是能源需求最低的人工智慧查詢。然而，研究人員警告，如果Google將類似人工智慧功能整合到其搜索中，每次搜索所需的能量可能會升高至6.9至8.9瓦時——是ChatGPT的三倍以上。

預測供應限制

EPRI對2023至2030年美國數據中心電力使用的四種預測從低（3.7%增長）到高（15%增長）。在高增長情境下，到2030年數據中心的電力使用可能激增至403.9 TWh/年，比2023年增長166%。即使在低增長情況下，亦預測將增長29%，達到196.3 TWh/年。

這一增長的地理分佈引發關注。2023年，十五個州負責全國數據中心負荷的80%，其中維吉尼亞州單獨佔25%。預測顯示，如果高增長情境成立，維吉尼亞州的用電量份額可能在2030年攀升至46%。

不同類型的數據中心對需求的貢獻差異顯著，企業中心占總負載的20-30%，而共置中心和超大規模中心則占60-70%。由Amazon和Google等雲端巨頭運營的超大規模設施在這一領域處於前沿，新的數據中心容量介於100和1000兆瓦之間，足以為多達80萬戶家庭提供電力。

數據中心採購策略的轉變

隨著企業爭相獲得來自Nvidia等主要供應商的最新GPU伺服器，挑戰不僅僅在於硬體採購。這些系統日益增長的電力需求使數據中心的容量變得更加重要，這讓人聯想到1999年的網路泡沫時期。

為了適應這一環境，企業必須調整其策略以模仿超大規模競爭對手的做法。像Amazon和Google這樣的公司通過與供電商和運營商簽訂多年合同，優先確保長期數據中心容量。

許多企業可能需要重新評估傳統的“三個報價後採購”模式。隨著數據中心容量變得越來越緊張，這種方法可能不再有效。相反，企業應考慮與數據中心供應商建立長期合作夥伴關係，以特定的容量來換取穩定的資源獲取。

一位行業高管分享了對於這一趨勢的見解：“許多數據中心設備供應商不再像以前那樣回應招標邀請，如今他們以每月或每季度保證一定的容量為運營模式。”十年前，他們的100%收入來自招標過程，而今天這一比例僅為25%。

對於企業IT領導者而言，擁抱這一變化需要在IT、設施和財務部門之間進行戰略前瞻性與協作。現在即使在可能損失短期收益的情況下投資數據中心基礎設施，將是有效應對人工智慧驅動未來的關鍵。

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