人工智能能耗激增倒逼能效提升

人工智能蓬勃发展、数据中心大规模扩建，叠加电力需求暴涨、能源开支攀升、环境负担加重，已然给全球能源体系带来挑战。

人工智能深刻重塑全球经济与社会格局；与此同时，在能源需求上涨、化石燃料供应存在不确定性、可再生能源行业遭遇通胀与供应链压力的背景下，人工智能也能破解能源行业最紧迫的难题 —— 能效提升。

近些年能效改善进展迟缓，人工智能有望成为挖掘节能潜力、提速能效升级的关键抓手。数据中心运营商为扭转自身耗费属地水电资源的负面形象，人工智能技术迭代本身也或将倒逼能效实现跨越式进步。

美国乡村地区反对落地数据中心的邻避运动愈演愈烈，民众电费负担不断增加；在此背景下，人工智能可依靠推动能效大幅升级，在一定程度上消解自身负面争议。

——人工智能赋能能效升级

国际能源署能效部门负责人布莱恩・莫瑟韦在接受《金融时报》采访时表示：“人工智能或许迎来一个契机，能够推动能效改进提速，尤其是在工业领域释放巨大节能空间。”

莫瑟韦在去年年底曾指出，能效提升步伐迟缓是巨大的机会浪费，当前全球推进节奏难以实现 2030 年前将年均能效改善幅度翻倍至 4% 的既定目标。

国际能源署最新数据显示，全球能效改善增速近年不升反降。2019 年以来年均能效提升仅 1.3%，尚且达不到翻倍目标的起步基准值 2%。

莫瑟韦分析称，部分地区电力需求快速增长，催生更多低效发电机组投产；空调普及率持续提升，但很多家庭并未选购高能效机型，制冷用电需求随之不断上涨。

他还提到，相关政策落地节奏跟不上技术迭代速度，大量节能潜力白白闲置。

提升能效本是保障能源安全、压降用能成本、削减碳排放见效最快、性价比最高的路径，但实际成效并未达到市场预期，也没能完成国际能源署设定的目标。

在识别能源浪费点位方面，人工智能的分析效率远超人类，这一点在工业场景中已形成普遍共识。
2025 年一篇发表于《能源报告》的研究显示，布局人工智能与数字孪生方案的可再生能源企业能够收获显著运营效益。将数字孪生技术与人工智能结合应用于新能源系统，可优化预测性维护效率。法、摩洛哥高校联合研究团队测算，该模式能减少 35% 非计划停机时间、发电量提升 8.5%、能源成本下降 26.2%。

研究人员同时指出，人工智能全面普及至能源生产、输配电环节仍存在诸多阻碍，包括落地成本高昂、网络安全风险、系统集成复杂度高等问题。

业内分析师表示，企业若要依托人工智能实现节能增效，往往需要投入资金对设备进行定制化改造，改造成本不菲。

非营利机构气候集团能源主管萨姆・金明斯向《金融时报》表示：“企业需要逐个工厂推进改造，添置大量定制化软硬件设备。”

——能效提升难以抵消人工智能用电激增

人工智能虽能加快能效升级步伐，却只能部分对冲全球用电总量的上涨压力。国际能源署在 4 月发布的一份报告称，去年全球数据中心用电量同比上涨 17%，聚焦人工智能业务的数据中心用电量涨幅更为迅猛，飙升 50%；人工智能拉动的用电增量，大幅高于全球整体 3% 的电力需求增速。

该机构指出，受用电量指数级增长驱动，人工智能全产业链掀起一场对电力、电网接入配额、产能、芯片与资本的争夺。

人工智能不仅消耗大量电力，还会耗费水资源、土地等各类自然资源。

联合国大学水、环境与健康研究所本月早些时候发布预警：到 2030 年，人工智能耗水量将等同于 13 亿人口的用水总需求。

该机构科研人员测算，到2030年末，全球人工智能数据中心年耗电量将达到 945 太瓦时，近乎巴基斯坦、孟加拉国、尼日利亚三国年用电量总和的三倍，上述三国总人口超 6.5 亿。

牵头本次研究的联合国大学水、环境与健康研究所负责人卡维・马达尼教授表示：“本报告并非否定人工智能 —— 这项技术变革正在改善全球数十亿人的生活。

留给我们的调整窗口期十分有限，我们必须确保这场时代科技革命的核心产业发展不突破地球环境承载上限；同时，为人工智能产业供应关键矿产、承接数据中心基建与电子废弃物处置的地区，也能共享技术发展红利。”