国际能源署（IEA）最新报告“能源和AI”指出，人工智能有望在未来十年变革能源行业——在推动全球数据中心电力需求激增的同时，也将创造降低成本、提升竞争力和减少排放的重大机遇。
报告广泛征询政策制定者、科技行业、能源产业及国际专家意见，对能源与AI日益紧密的关联开展了迄今最全面的数据驱动型全球分析。报告预测，到2030年全球数据中心电力需求将翻倍至约9450亿千瓦时（TWh），略超日本当前全国用电量。AI将成为这一增长的最主要推手，经AI优化的数据中心用电需求预计在2030年前增长逾四倍。
美国数据中心耗电量预计将占2030年前全国电力需求增量的近半数。受AI应用驱动，2030年美国经济用于数据处理的电力消耗将超过铝、钢铁、水泥和化工等所有能源密集型制造业的用电总和。在更广泛的发达经济体范围内，数据中心预计将贡献2030年前电力需求增量的20%以上，使这些经济体的电力行业在多年需求停滞或下降后重回增长轨道。
报告指出，虽然可再生能源和天然气将凭借成本优势及关键市场可获得性占据主导地位，但满足数据中心电力需求增长将依赖多元化能源组合。
报告强调了从宏观经济前景到AI应用速度等诸多重大不确定性，同时指出AI能力与生产力的发展程度、能效提升速度以及能源行业瓶颈能否解决等关键问题尚存疑问。
报告认为AI可能加剧部分能源安全压力，同时有助于缓解其他挑战。过去四年针对能源企业的网络攻击因AI技术增加两倍且更趋复杂，而AI也正成为能源公司防御此类攻击的关键工具。另一能源安全隐患来自支撑AI的数据中心设备对关键矿物的需求扩张。报告首次估算了数据中心对关键矿物的需求量——目前这些矿物的全球供应高度集中。
尽管数据中心用电增长将推升排放量，但报告指出这一增量在能源行业整体排放中占比微小，若AI技术广泛应用，其带来的减排效益可能抵消该影响。此外，随着AI日益成为科学发现的核心工具，报告发现其可加速电池、太阳能光伏等能源技术创新。
报告强调，欲从AI潜力中获益的国家需快速推进发电设施与电网的新增投资，提升数据中心能效与灵活性，并加强政策制定者、科技行业与能源产业间的对话。
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