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到2027年,40%的AI數(shù)據(jù)中心將面臨電力短缺

2024-11-27 來源:國際電子商情
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關(guān)鍵詞: AI GenAI 數(shù)據(jù)中心 電力短缺 可持續(xù)發(fā)展

GenAI能源消耗快速增長,將超出電力公司的產(chǎn)能。

根據(jù)Gartner公司的數(shù)據(jù),人工智能(AI)和生成式人工智能(GenAI)正在推動電力消耗的快速增長,預(yù)計未來兩年數(shù)據(jù)中心的增長率將高達(dá)160%。因此Gartner預(yù)測,到2027年,40%的現(xiàn)有人工智能數(shù)據(jù)中心的運(yùn)營將受到電力供應(yīng)的限制。

Gartner副總裁分析師Bob Johnson表示:“為了實現(xiàn)GenAI,超大規(guī)模的新的數(shù)據(jù)中心數(shù)量呈爆炸式增長,這導(dǎo)致對電力的需求無止境,超出了公用事業(yè)供應(yīng)商快速擴(kuò)容的能力。反過來,這可能會擾亂能源供應(yīng)并導(dǎo)致短缺,從而限制2026年以后用于GenAI和其他用途的新數(shù)據(jù)中心的增長。”

Gartner估計,數(shù)據(jù)中心運(yùn)行增量AI優(yōu)化服務(wù)器所需的電力將在2027年達(dá)到每年500太瓦時(TWh),是2023年水平的2.6倍(見圖1)。

圖1:人工智能數(shù)據(jù)中心預(yù)計增量功耗,2022-2027

來源:Gartner(2024年11月)

Johnson說:“新的更大的數(shù)據(jù)中心正在計劃中,以處理訓(xùn)練和實現(xiàn)支撐GenAI應(yīng)用程序的快速擴(kuò)展的大型語言模型(LLM)所需的大量數(shù)據(jù)。”“然而,短期電力短缺可能會持續(xù)數(shù)年,因為新的輸電、配電和發(fā)電能力可能需要數(shù)年才能投入使用,而且不會緩解當(dāng)前的問題。”

在不久的將來,新數(shù)據(jù)中心的數(shù)量和GenAI的增長將取決于運(yùn)行它們的電力的可用性。Gartner建議企業(yè)組織確定潛在的電力短缺將對所有產(chǎn)品和服務(wù)造成的風(fēng)險。

電價將上漲

Gartner表示,即將來臨的電力短缺的必然結(jié)果是電價上漲,這也將增加LLM的運(yùn)營成本。

Johnson說:“重要的電力用戶正在與主要生產(chǎn)商合作,以確保長期有保障的電力來源,不受其他電網(wǎng)需求的影響。”“與此同時,運(yùn)營數(shù)據(jù)中心的電力成本將顯著增加,因為運(yùn)營商使用經(jīng)濟(jì)杠桿來確保所需的電力。這些成本也將轉(zhuǎn)嫁給人工智能/GenAI產(chǎn)品和服務(wù)提供商。”

Gartner建議組織評估未來的計劃,預(yù)計更高的電力成本,并以合理的電力價格談判數(shù)據(jù)中心服務(wù)的長期合同。在開發(fā)新產(chǎn)品和服務(wù)的計劃時,企業(yè)組織還應(yīng)該考慮到顯著的成本增加,同時也要尋找需要更少電力的替代方法。

可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)將受到影響

短期解決方案也會對零碳可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)產(chǎn)生負(fù)面影響,因為需求激增迫使供應(yīng)商不擇手段地增加產(chǎn)量。在某些情況下,這意味著讓原本計劃退役的化石燃料電廠在計劃關(guān)閉后繼續(xù)運(yùn)行。

Johnson說:“現(xiàn)實情況是,短期內(nèi),數(shù)據(jù)中心使用量的增加將導(dǎo)致二氧化碳排放量增加,以產(chǎn)生所需的電力。反過來,這將使數(shù)據(jù)中心運(yùn)營商及其客戶更難實現(xiàn)與二氧化碳排放相關(guān)的積極可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)。”

Gartner稱,數(shù)據(jù)中心需要全天候供電,而風(fēng)能或太陽能等可再生能源無法提供全天候供電,除非在停電期間有某種替代供電。只有水力發(fā)電、化石燃料或核電站才能提供可靠的全天候供電。從長遠(yuǎn)來看,改進(jìn)電池存儲的新技術(shù)(例如鈉離子電池)或清潔能源(例如小型核反應(yīng)堆)將會出現(xiàn),并有助于實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)。

Gartner建議各企業(yè)組織根據(jù)未來幾年的數(shù)據(jù)中心需求和電源情況,重新評估與二氧化碳排放相關(guān)的可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)。在開發(fā)GenAI應(yīng)用程序時,他們應(yīng)該專注于使用最少的計算能力,并考慮其他選項的可行性,例如邊緣計算和更小的語言模型。



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