Колко електричество всъщност се нуждае един център за данни?
„Дай ми безплатна еднодневна обиколка на хутунгите в Пекин, без да се връщам назад.“
Премахнете преминаващите хора от тази снимка, запазете естествения вид.
„Заменете задушената патица във видеото за спасяване на лисици от Снежната планина със солена патица.“
Кое от тези предложения за изкуствен интелект би консумирало повече електроенергия?
Преди няколко години, натоварването на мощността (изисквания за капацитет) на един център за данни често беше в диапазона от десетки мегавати (MW). С нарастването на търсенето на изчислителна мощност, свързана с изкуствен интелект, обаче, търсенето на енергия от центровете за данни продължи да се увеличава. Според доклад на Международната агенция по енергетика (IEA), глобалното потребление на електроенергия в центровете за данни е било приблизително 415 тераватчаса (TWh) през 2024 г. и може да се увеличи до приблизително 945 тераватчаса (TWh) до 2030 г. (това е предмет на несигурност в зависимост от сценария).
За сравнение, годишното производство на електроенергия от язовир „Три клисури“ през 2025 г. е било приблизително 95,715 милиарда киловатчаса (95,715 тераватчаса). Следователно, консумацията на електроенергия на глобалния център за данни е еквивалентна на около четири годишното производство на електроенергия от язовир „Три клисури“.
Връщайки се към първоначалния въпрос: консумацията на енергия на една заявка за изкуствен интелект няма фиксирана стойност и се влияе от много фактори, като размер на модела, дължина на изхода, верига на извод, паралелизъм, хардуер и център за данни. Общите тенденции са:
Обикновеният текст, кратките изходи и по-малкото стъпки за извод обикновено са по-енергийно ефективни. Сложният извод, многократните диалози и дългите изходи значително увеличават изчислителното натоварване.
Генерирането на сложни изображения обикновено е по-интензивно откъм изчисления, отколкото генерирането на обикновен текст.
Задачите за генериране на видео/редактиране на дълги видеоклипове често показват най-значително увеличение на консумацията на енергия.
Планирането на захранването трябва да бъде съобразено с изграждането на центрове за данни с изкуствен интелект.
Традиционното планиране на захранването често работи в рамките на десетилетия; цикълът на разработване на хипермащабни центрове за данни обаче е много по-кратък, което изисква стриктно съгласуване между захранването и пазарните прозорци. Често срещани практически ограничения при внедряването включват:
Само изграждането на проектите за центрове за данни може да отнеме години, без да се брои времето, необходимо за въвеждане в експлоатация на нови източници на захранване.
Новите газови електроцентрали често са обект на ограничения, като например разрешителни, гориво и условия на тръбопроводите, като циклите на въвеждане в експлоатация потенциално достигат 8-10 години. Срокът за доставка на критично оборудване, като големи трансформатори, прекъсвачи, турбини и сглобяеми подстанции, е дълъг и често изисква планиране години предварително.
От гледна точка на енергийния сектор, капиталът и чувството за неотложност не могат да заобиколят физическото строителство и регулаторните процеси. Следователно и двете страни трябва да коригират стратегиите си: центровете за данни трябва да сигнализират за действителното си търсене по-рано, а енергийните компании/компаниите за комунални услуги трябва да се намесват по-рано в решенията за електрозахранване и избора на дизайн, за да намалят несъответствията и итерациите в процеса „планиране-внедряване“.
Екстремните метеорологични условия изострят търсенето на енергия.
Екстремните метеорологични условия стават все по-чести през последните години. Дори преди пълното натоварване на центровете за данни, екстремните метеорологични условия вече непрекъснато тестват границите на електропреносната мрежа.
Натоварванията на охладителните системи в жилищните помещения се увеличават рязко, което принуждава системните графици да вземат трудни решения под високо напрежение. С разрастването на хипермащабните центрове за данни, без внимателна интеграция, големите товари ще затруднят осигуряването на надеждност. Водят се и регулаторни и законодателни дискусии относно това дали да се наложи намаляване на натоварването за големи промишлени потребители, като например центрове за данни, в извънредни ситуации, за да се осигури приоритет за жизненоважни товари. Това означава, че енергийните компании се нуждаят от институционални и технологични договорености с „намалителен капацитет“, като същевременно балансират договорите, взаимоотношенията с клиентите и дългосрочните партньорства.
Изправени пред следващата вълна на растеж на търсенето, електрическите мрежи и центровете за данни изискват „по-бърза и по-стабилна“ инфраструктура.
Тъй като енергийните нужди от центрове за данни и изкуствен интелект продължават да нарастват, комуналните услуги трябва да постигнат по-деликатен баланс между разширяване и надеждност.
В този процес,Белдън ХиршманВъзможностите за свързаност и работа в мрежа могат да поддържат критични сценарии в центрове за данни и енергийния сектор, включително надеждни връзки с критични източници на енергия и разпределение, комуникация и събиране на данни в индустриални мрежи, както и възможности за визуализация и управление на операции и поддръжка, помагайки на клиентите да подобрят внедряването, поддръжката и оперативната сигурност по време на разширяване.
Източник на новините: Официален акаунт на Belden Hessmann в WeChat
Цитиран източник: Енергия и изкуствен интелект - Анализ - МАЕ: https://www.iea.org/reports/energy-and-ai/
Бюлетин на проекта „Трите клисури“ за 2025 г.: http://www.mwr.gov.cn/sj/tjgb/sxgcgb/202606/t20260629_2131904.html
Време на публикуване: 10 август 2026 г.