施耐德電氣最近發布了一份關于人工智能(AI)數據中心未來電力消耗的報告，呼吁政策制定者需要謹慎引導 AI 數據中心的電力使用。該研究在上個月國際能源署(IEA)全球能源與 AI 大會后發布，標題為《人工智能與電力:系統動態方法》。報告探討了與 AI 相關的電力消耗的不同前景，強調了持續增長的 AI 基礎設施對電力網可能造成的壓力。

　　隨著生成式 AI 的迅速崛起，大量投資涌入高性能且耗電量大的基礎設施，報告指出，現有的數據中心基礎設施已需消耗大量能源，并預計隨著 AI 的普及，電力需求將進一步上升，這引發了對電網可能承受的壓力及環境影響的擔憂。

　　施耐德電氣模型提出了四種不同的未來情境:可持續的 AI、增長的限制、無限的豐盛和能源危機。雖然這四種情境在2025年至2030年期間都預測電力消耗將呈上升趨勢，但之后的走向則因假設的不同而各異。

　　在可持續的 AI 情境下，施耐德預計到2035年，AI 領域的電力消耗將從2025年的100太瓦時(TWh)增至785TWh。此情境中，AI 基礎設施與需求形成了相輔相成的關系，推動了資源的高效利用。而在增長的限制情境中，AI 的增長受到電力和基礎設施瓶頸的制約，預計到2030年，電力消耗將達到510TWh。

　　無限的豐盛情境則警示，快速且不受限制的 AI 系統發展可能導致資源利用的不可持續，預計到2030年電力消耗將激增至880TWh，2035年將達到1370TWh。而能源危機情境則展現了快速增長的 AI 與其他經濟部門間電力需求的沖突，可能導致經濟衰退及能源短缺。

　　施耐德電氣在報告中提出了推動可持續 AI 的三項建議:首先，優化下一代數據中心基礎設施，包括采用最新的冷卻技術及高效能 AI 硬件;其次，提高 AI 模型的效率，通過模型修剪和量化等技術;最后，建立健全的治理框架，制定可持續 AI 實踐的認證標準，確保政策和技術相輔相成。該報告的目的是引導政府和行業領導者在推動 AI 增長的同時，兼顧環境和經濟的可持續性。