根据Gartner的预测，AI和生成式AI（GenAI）正在推动电力消费的快速增长，未来两年数据中心的电力需求预计将增长高达160%。
因此，Gartner预测，到2027年，40%的现有AI数据中心将在电力供应方面受到操作性限制。
Gartner的副总裁分析师Bob Johnson表示：“新兴超大规模数据中心的爆炸性增长，尤其是为了实现GenAI，正在创造一种对电力的巨大需求，这种需求将超出公用事业供应商扩展其容量的能力。”
“反过来，这可能会扰乱能源供应，并导致短缺，从而限制2026年后GenAI和其他用途的新数据中心的增长。”
Gartner估计，到2027年，数据中心为运行AI优化服务器所需的电力将达到500太瓦时（TWh）每年，是2023年水平的2.6倍。
AI数据中心增量电力消耗预测，2022-2027（图：Gartner）
Johnson表示：“正在规划新的更大型数据中心，以处理训练和实施快速扩展的大型语言模型（LLMs）所需的海量数据，而这些模型是GenAI应用的基础。”
“然而，由于新的电力传输、分配和发电能力可能需要数年时间才能投入使用，短期电力短缺可能会持续多年，且这些新增能力无法缓解当前的问题。”
在不久的将来，新数据中心的数量和GenAI的增长将受到可用电力的制约。Gartner建议各组织评估潜在电力短缺对所有产品和服务的风险影响。
电价将上涨
根据Gartner的分析，电力短缺的不可避免结果将是电价上涨，这也将增加运行大型语言模型（LLMs）的成本。
Johnson表示：“主要电力用户正在与主要电力生产商合作，确保获得长期稳定的电力来源，不受其他电网需求的影响。”
“与此同时，运营商将利用经济杠杆来确保所需的电力，数据中心的电力成本将大幅上涨。这些成本最终将转嫁给AI/GenAI产品和服务提供商。”
Gartner建议各组织评估未来的计划，预测更高的电力成本，并为数据中心服务谈判长期合同，确保以合理的电力价格提供服务。组织还应在制定新产品和服务的计划时，考虑到成本的大幅上涨，并探索需要更少电力的替代方案。
可持续发展目标将受到影响
短期解决方案为提供更多电力而采取的措施，也将对零碳可持续发展目标产生负面影响，因为激增的需求迫使供应商通过任何可能的方式增加产量。在某些情况下，这意味着继续运行原本计划退役的化石燃料发电厂，超出其原定停运时间。
Johnson表示：“现实情况是，数据中心使用量的增加将导致短期内所需电力的CO2排放量增加。”
“这反过来会使数据中心运营商及其客户更难以实现与CO2排放相关的激进可持续发展目标。”
根据Gartner的说法，数据中心需要24/7的电力供应，而可再生能源如风能或太阳能在没有其他替代供应的情况下，无法在不发电的时期提供持续的电力。
只有水力发电、化石燃料或核能发电厂能够提供可靠的24/7电力。在长期内，改善电池储能（例如钠离子电池）或清洁能源（例如小型核反应堆）的新技术将逐步投入使用，帮助实现可持续发展目标。
Gartner建议各组织重新评估与CO2排放相关的可持续发展目标，考虑未来几年数据中心需求和电力来源的变化。在开发GenAI应用时，组织应注重使用最少的计算能力，并评估其他选项的可行性，如边缘计算和更小型的语言模型。
