人工智能数据中心对电力的需求正迅速逼近电网承载极限，这已非新发现。
乔治城大学、Epoch AI 和兰德公司研究人员一项新研究的结论，该研究考察了 2019 年至今年全球 AI 数据中心的增长轨迹。合著者汇编并分析了超过 500 个 AI 数据中心项目的数据集，发现虽然数据中心的计算性能每年翻倍以上，电力需求和资本支出同样在成倍增长。
如果当前趋势持续下去，用于训练和运行人工智能的数据中心可能很快将容纳数百万芯片，耗资数千亿美元，并需要相当于大型城市电网的电力供应。
研究结果凸显了未来十年建设支持AI 技术发展所需基础设施的挑战。
近期宣称全球约10%人口使用其 ChatGPT 平台的 OpenAI，与软银等合作伙伴计划筹集高达 5000 亿美元资金，在美国（可能还包括其他地区）建立 AI 数据中心网络。微软、谷歌和 AWS 等其他科技巨头也已承诺，仅今年就将共同投入数亿美元扩大其数据中心规模。
根据乔治城大学、Epoch 和兰德公司的研究，像 xAI 的 Colossus 这样造价约 70 亿美元的人工智能数据中心，其硬件成本在 2019 年至 2025 年间每年增长 1.9 倍，同期电力需求每年攀升 2 倍。
Colossus 估计消耗 300 兆瓦电力，相当于 25 万户家庭的用电量。
图片来源：Epoch AI
研究还发现，过去五年间数据中心的能效显著提升，关键指标——每瓦计算性能从 2019 年到 2025 年每年提高 1.34 倍。
然而，这些改进仍不足以抵消日益增长的电力需求。
到 2030 年 6 月，领先的人工智能数据中心可能配备 200 万颗 AI 芯片，耗资 2000 亿美元，并需要 9 吉瓦电力——大约相当于九座核反应堆的输出功率。
富国银行最新分析预测，到2030 年，数据中心的能耗将增长 20%。这可能迫使依赖不稳定天气的可再生能源达到供应极限，进而刺激化石燃料等不可再生、破坏环境的电力来源加速扩张。
人工智能数据中心还带来其他环境威胁，如高耗水量、占用宝贵土地资源及侵蚀州税基。华盛顿特区非营利组织“优质工作优先“研究显示，至少 10 个州因过度税收优惠，每年损失超 1 亿美元的税收收入。
当然，这些预测或许不会成真，或时间线存在偏差。近期亚马逊云科技、微软等超大规模运营商已暂缓数据中心项目。考恩证券分析师4 月中旬给投资者的报告中指出，2025 年初数据中心市场出现“降温“，表明行业对不可持续扩张的担忧。
参考资料
https://techcrunch.com/2025/04/24/within-six-years-building-the-leading-ai-data-center-may-cost-200b/
编译：ChatGPT
（文：Z Potentials）