Скільки електроенергії насправді потрібно центру обробки даних?
«Дайте мені безкоштовну одноденну екскурсію пекінськими хутунами без жодних повертань назад».
"Приберіть людей, які проходять повз на цьому фото, збережіть природність."
"Замініть тушковану качку у відео про порятунок лисиць у Сніговій горі на солону качку."
Яка з цих пропозицій щодо штучного інтелекту споживатиме більше електроенергії?
Кілька років тому потужність (потреба в потужності) одного центру обробки даних часто становила десятки мегават (МВт). Однак зі зростанням попиту на обчислювальну потужність штучного інтелекту, попит на електроенергію центрів обробки даних продовжує зростати. Згідно зі звітом Міжнародного енергетичного агентства (МЕА), світове споживання електроенергії центрами обробки даних у 2024 році становило приблизно 415 терават-годин (ТВт-год) і може зрости приблизно до 945 терават-годин (ТВт-год) до 2030 року (це залежить від невизначеності залежно від сценарію).
Для порівняння, річне виробництво електроенергії греблею «Три ущелини» у 2025 році становило приблизно 95,715 мільярда кіловат-годин (95,715 терават-годин). Таким чином, споживання електроенергії глобальним центром обробки даних еквівалентне приблизно чотирьом річним виробництвам електроенергії греблею «Три ущелини».
Повертаючись до початкового питання: споживання енергії одним запитом штучного інтелекту не має фіксованого значення та залежить від багатьох факторів, таких як розмір моделі, довжина виводу, ланцюжок виводу, паралельність, апаратне забезпечення та центр обробки даних. Загальні тенденції такі:
Звичайний текст, короткі виводи та менше кроків виводу, як правило, є більш енергоефективними. Складний висновок, багатоходові діалоги та довгі виводи значно збільшують обчислювальне навантаження.
Генерація складних зображень, як правило, вимагає більших обчислювальних ресурсів, ніж генерація звичайного тексту.
Завдання зі створення відео/монтажування довгих відео часто демонструють найбільше збільшення споживання енергії.
Планування енергопостачання має бути узгоджено з будівництвом центру обробки даних зі штучним інтелектом.
Традиційне планування енергоспоживання часто розраховане на десятиліття; однак цикл розвитку гіпермасштабних центрів обробки даних набагато коротший, що вимагає суворого узгодження між енергопостачанням та ринковими вікнами. Загальні практичні обмеження впровадження включають:
Будівництво проєктів центрів обробки даних може тривати роками, не враховуючи час, необхідний для введення в експлуатацію нових джерел живлення.
Нові газові електростанції часто підлягають обмеженням, таким як дозволи, паливо та умови трубопроводів, а цикли введення в експлуатацію можуть сягати 8-10 років. Термін постачання критично важливого обладнання, такого як великі трансформатори, автоматичні вимикачі, турбіни та збірні підстанції, є тривалим і часто вимагає планування за роки вперед.
З точки зору енергетичного сектору, капітал та відчуття терміновості не можуть обійти фізичне будівництво та регуляторні процеси. Тому обом сторонам необхідно скоригувати свої стратегії: центри обробки даних повинні раніше сигналізувати про свій фактичний попит, а енергетичні компанії/комунальні підприємства повинні раніше втручатися у рішення щодо енергопостачання та вибір проектів, щоб зменшити невідповідності та ітерації в процесі «планування-впровадження».
Екстремальні погодні умови посилюють попит на електроенергію.
Екстремальні погодні явища стали дедалі частішими в останні роки. Навіть до того, як буде додано повне навантаження на центри обробки даних, екстремальні погодні умови вже постійно випробовують межі енергосистеми.
Навантаження на охолодження житлових приміщень різко зростають, що змушує системне планування приймати складний вибір під високим тиском. Зі зростанням гіпермасштабних центрів обробки даних, без ретельної інтеграції, великі навантаження ускладнять забезпечення надійності. Також тривають регуляторні та законодавчі дискусії щодо того, чи слід забезпечувати зниження навантаження для великих промислових користувачів, таких як центри обробки даних, у надзвичайних ситуаціях, щоб забезпечити пріоритет для життєво важливих навантажень. Це означає, що енергетичним компаніям потрібні інституційні та технологічні домовленості зі «зменшуваною потужністю», одночасно балансуючи контракти, відносини з клієнтами та довгострокові партнерські відносини.
Зіткнувшись із наступною хвилею зростання попиту, енергетичні мережі та центри обробки даних потребують «швидшої та стабільнішої» інфраструктури.
Оскільки попит на енергію з боку центрів обробки даних та штучного інтелекту продовжує зростати, комунальні підприємства повинні знаходити делікатніший баланс між розширенням та надійністю.
У цьому процесі,Белден ГіршманнМожливості підключення та мережевого забезпечення можуть підтримувати критично важливі сценарії в центрах обробки даних та енергетичному секторі, включаючи надійне підключення до критично важливих джерел живлення та розподілу, зв'язок та збір даних у промислових мережах, а також можливості візуалізації та управління для експлуатації та технічного обслуговування, допомагаючи клієнтам покращити розгортання, ремонтопридатність та безпеку експлуатації під час розширення.
Джерело новин: Офіційний обліковий запис Belden Hessmann у WeChat
Джерело посилань: Енергетика та штучний інтелект – Аналіз – МЕА: https://www.iea.org/reports/energy-and-ai/
Бюлетень проєкту «Три ущелини» за 2025 рік: http://www.mwr.gov.cn/sj/tjgb/sxgcgb/202606/t20260629_2131904.html
Час публікації: 10 серпня 2026 р.