国际能源署发布《能源与人工智能》报告
4月10日，国际能源署(IEA)发布《能源与人工智能》报告，深入探讨了人工智能(AI)与能源之间的关系。报告指出，迄今为止，政策制定者和其他利益相关方往往因缺乏全面数据，难以对AI对能源的需求及其对能源行业的潜在变革进行分析。因此，该报告旨在通过新的全球与区域建模和数据集，以及各国政府与监管机构、科技行业、能源产业及国际专家的广泛交流，来填补这一空白。该报告的内容主要涉及未来十年内AI可能消耗的电力预测，以及满足此类需求所需的能源来源;同时分析了AI的广泛应用对能源安全、排放、创新和可负担性等方面的潜在影响。报告的主要要点如下：
1. AI的变革潜力取决于能源
在计算成本下降、数据可用性激增和技术突破的推动下，AI的功能发生了翻天覆地的变化。在过去的几年里，AI已经从学术追求变成了一个市值和风险投资规模达数万亿美元的行业。然而，没有能源就没有AI;与此同时，AI有可能改变能源行业。负担得起、可靠和可持续的电力供应将是AI发展的关键决定因素，能够快速、大规模地提供所需能源的国家将最有可能受益。AI模型的训练和部署在大型且耗电的数据中心进行。一个典型的以AI为中心的数据中心消耗的电力相当于10万户家庭的用电量，但目前在建的最大数据中心将消耗20倍于此的电力。因此，能源行业正处于当今最重要的技术革命之一的核心位置。
2. 数据中心目前在全球电力消耗中所占比例较小，但它们对当地的影响却更加显著
自2022年以来，全球对数据中心的投资几乎翻了一番，2024年总额已达到5000亿美元。这种投资热潮导致人们对电力需求飙升的担忧日益增加。2024年，数据中心约占全球电力消耗的1.5%，即415太瓦时(TWh)。2024年，美国占据全球数据中心用电量的最大份额(45%)，其次是中国(25%)和欧洲(15%)。自2017年以来，全球数据中心的电力消耗年均增长约12%，是全球总电力消耗增长率的四倍多。专注于AI的数据中心消耗的电力可与铝冶炼厂等电力密集型工厂相当，但它们在地理上更为集中。在美国，近一半的数据中心容量集中在五个区域集群中。该行业在当地电力市场中占据了相当大的用电份额。
3. 到2030年，数据中心的电力需求将增加一倍以上
到2030年，数据中心的电力消耗预计将增加一倍以上，达到约945 TWh。这比日本目前的总电力消耗略高。AI是这一增长的最重要驱动因素，同时其他数字服务的需求攀升也起到助推作用。美国将占据预计增量的最大份额，中国紧随其后。在美国，数据中心用电量将占到2030年前电力需求增量的近一半。到本世纪30年代末，美国数据中心的用电量预计将超过铝、钢、水泥、化工等所有其他高耗能产业的总和。2030年后的预测不确定性进一步增大，但根据我们的基准情景预测，全球数据中心用电量到2035年将攀升至约1200 TWh 左右。
4. 满足数据中心的电力需求将需要多种能源协同发挥作用
可再生能源和天然气在满足数据中心电力需求方面处于领先地位，但多种能源将共同发挥作用。全球一半的数据中心需求增长由可再生能源提供支持，并得到储能和更广泛的电力网络支持。预计到2035年，可再生能源的发电量将增长超过450太瓦时以满足数据中心需求，这得益于其建设周期短、经济性优势及科技企业的战略性采购。具备灵活调度能力的天然气发电占据重要地位，其装机规模将扩大175太瓦时，尤以美国需求最为显著。核能发电将贡献相当规模的增量，特别是在中国、日本和美国。首批小型模块化反应堆预计将在2030年左右投入使用。
5. 数据中心是电力时代加速电力需求增长的驱动因素之一
到 2030 年，数据中心将约占全球电力需求增长的十分之一，低于工业电机、家庭和办公室空调或电动汽车的份额。然而，数据中心在推动电力需求方面的重要性因国家而异。新兴和发展中经济体已经经历了快速的电力需求增长。在这些国家/地区，数据中心占到2030 年电力需求增长的5%左右。另一方面，发达经济体的电力需求几十年来基本上停滞不前。在这些国家，到2030年，数据中心占需求增长的 20% 以上，这提醒人们有必要让电力行业再次走上增长轨道。
6. 在将数据中心整合入电力网络时，智能化意味着更高效
许多地区电网已承压严重。据估算，若风险未缓解，约20%的规划数据中心项目可能延迟。电网接入队列(包括数据中心)冗长复杂，发达经济体新建输电线路需4~8年，变压器、电缆等关键设备等待时间在过去三年内已经翻倍。发电设备的需求量也很大。新燃气轮机交付周期长达数年，这可能导致其投入使用时间推迟到2030年以后。如果电力部门不加大力度，那么满足数据中心负荷增长的要求就有可能与电气化、制造业增长或经济承受能力等其他目标相冲突。降低这些风险的主要选择包括将新数据中心设在电力和电网可用性高的地区，以及更灵活地运行数据中心服务器或其现场发电和存储资产。这些策略仍然未得到充分探索。以AI为核心的数据中心的资本密集度是铝冶炼厂的10倍，这意味着通过削减其运营来为电网提供灵活性的成本极为高昂。但许多数据中心在运营时都有备用服务器容量。监管机构可以探索采取措施，激励数据中心运营商更灵活地使用备用服务器容量或其备用发电或存储资产。电网运营商也可以研究激励措施，将数据中心设在电网限制较少的地区。研究发现，美国正在开发的数据中心中有 50%位于已有的大型集群中，这可能会增加本地瓶颈的风险。
7. AI相关的电力需求前景存在很大不确定性
AI的普及速度、能力和生产力、效率提高的速度以及能源行业的瓶颈能否得到解决，都存在不确定性。该报告分析了“起飞情景”、“逆风情景”和“高效情景”三种情景下的情形[1]。到2035年，各情景下数据中心用电量跨度为700~1700太瓦时，燃气发电增量在起飞与逆风情景中相差四倍，核电增量差异更甚。在“高效情景”下，数据中心的电力需求到2035年将比基准情景低20%。
8. AI可为能源行业带来巨大的效率和运营收益
能源公司已经在部署AI以转型和优化能源及矿产供应、电力生产和传输以及能源消耗等。石油和天然气行业是AI的早期采用者，利用AI来优化勘探、生产、维护和安全。AI还可以帮助平衡日益复杂、分散和数字化的电网。未来的产业将越来越数字化和自动化，率先将 AI 集成到制造业中的国家和公司将领先一步。AI在交通领域的应用可以提高效率并节省成本，但也可能增加个人出行的需求。AI在建筑行业主导的优化具有巨大的潜力，可以提高供暖和制冷系统的效率，以及用电灵活性。
9. 加速创新可能是AI对能源行业最重要的长期效应之一
AI 正在成为一种强大的科学发现工具，帮助研究人员更快地发现、测试和商业化创新。新能源技术的创新周期通常长达几十年，缩短这一周期将是实现能源行业目标(如可持续性和竞争力)的关键。然而，能源初创公司筹集的资金中，只有2%流向了具有与AI相关价值主张的公司。能源创新面临的问题正是AI擅长解决的那类问题。例如，只有 0.01% 的下一代太阳能光伏材料是实验生产的，还有大量可能的材料有待探索。AI可以帮助科学家大幅加速寻找和测试有前途的材料、电池化学和碳捕集分子的过程。需要制定政策来支持AI主导的发明，同时加快商业化进程，因为商业化往往比发现阶段对新产品的阻碍更大。
10. 能源部门尚未充分利用AI
能源是当今世界最复杂和最关键的行业之一，但它完全有能力并且应该做更多工作以充分利用AI的潜在优势。能源行业在实现广泛采用AI方面面临着各种障碍，包括数据和数字基础设施及技能的缺失或不足，以及持续存在的数字和物理安全问题，这些问题往往压倒了潜在的效率收益。与其他行业相比，能源行业AI相关技能的普及率要低得多。要使能源部门能够抓住AI的好处，就需要对政策和监管进行改革。
11. AI可能会加剧一些能源安全问题，但有助于解决其他问题
AI加剧了一些能源安全风险，但也在网络和物理领域提供了解决方案。随着AI能力的提高，其被各种行为者利用和滥用的能力也在提高。在过去四年里，针对能源公用事业的网络攻击增加了两倍，而且由于AI的存在，攻击变得更加复杂。与此同时，AI正成为抵御网络攻击的重要工具。在物理领域，配备了AI的卫星和传感器能够以高空间分辨率探测关键能源基础设施中发生的事件，其速度比传统的地面方法快 500 倍。随着能源安全性质的演变，国际能源署将继续监测这一关键问题。
12. 新兴和发展中经济体可跨越式发展AI解决方案
除中国外，新兴和发展中经济体的互联网用户占全球的 50%，但其数据中心容量却不到全球的 10%。拥有可靠、可负担得起的电力供应记录的国家将处于最有利的位置，能够释放数据中心的增长潜力，将对本土AI发展至关重要的计算能力本地化，并在更大范围内刺激信息技术产业的发展。数据中心还可以成为新的低排放电力项目的锚点。然而，在经常停电或存在电能质量问题的地区，维护数据中心可能会面临风险或成本高昂，因此海外托管对企业来说更具吸引力。在发展中经济体，AI的应用案例也很有前景，有助于释放新的效率和优化流程。克服数字化的障碍可以帮助这些经济体跃升为AI解决方案提供商，从而节省成本和时间。
13. 对AI可能加剧气候变化的担忧似乎被夸大了，同样，仅靠AI解决这一问题的期望也过于乐观
到 2035 年，数据中心用电产生的排放量将从现在的1.8亿吨增长到基础案例中的3亿吨，而在起飞情景中将达到5亿吨。虽然在此期间这些排放量仍低于能源行业总排放量的1.5%，但数据中心是增长最快的排放源之一。广泛采用现有的AI应用可带来远大于数据中心排放的减排量，但也远小于应对气候变化所需的减排量。我们估计，广泛应用现有AI主导的解决方案所带来的减排量相当于2035年能源相关排放的5%左右。要释放这些收益，需要克服采用AI的各种障碍。AI可以成为减排的工具，但它不是灵丹妙药，无法替代前瞻性政策干预的必要性。
14. 能源与科技齐头并进，合作是关键
科技行业和能源行业比以往任何时候都更加紧密地交织在一起。前进的道路上存在着巨大的不确定性，但这些不应该妨碍我们采取协调一致的行动。要为AI提供能源，并抓住AI为能源带来的好处，就需要科技界与能源行业之间进行更深入的对话与合作。在此过程中，将有风险需要管理。国际能源署将继续提供数据和可靠的分析，为决策提供依据，并帮助能源和技术部门在采用AI的过程中做好更充分的准备。
