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施耐德断路器 施耐德电气最近发布了一份关于人工智能(AI)数据中心未来电力消耗的报告，呼吁政策制定者需要谨慎引导 AI 数据中心的电力使用。该研究在上个月国际能源署(IEA)全球能源与 AI 大会后发布，标题为《人工智能与电力:系统动态方法》。报告探讨了与 AI 相关的电力消耗的不同前景，强调了持续增长的 AI 基础设施对电力网可能造成的压力。 随着生成式 AI 的迅速崛起，大量投资涌入高性能且耗电量大的基础设施，报告指出，现有的数据中心基础设施已需消耗大量能源，并预计随着 AI 的普及，电力需求将进一步上升，这引发了对电网可能承受的压力及环境影响的担忧。 施耐德电气模型提出了四种不同的未来情境:可持续的 AI、增长的限制、无限的丰盛和能源危机。虽然这四种情境在2025年至2030年期间都预测电力消耗将呈上升趋势，但之后的走向则因假设的不同而各异。 在可持续的 AI 情境下，施耐德预计到2035年，AI 领域的电力消耗将从2025年的100太瓦时(TWh)增至785TWh。此情境中，AI 基础设施与需求形成了相辅相成的关系，推动了资源的高效利用。而在增长的限制情境中，AI 的增长受到电力和基础设施瓶颈的制约，预计到2030年，电力消耗将达到510TWh。 无限的丰盛情境则警示，快速且不受限制的 AI 系统发展可能导致资源利用的不可持续，预计到2030年电力消耗将激增至880TWh，2035年将达到1370TWh。而能源危机情境则展现了快速增长的 AI 与其他经济部门间电力需求的冲突，可能导致经济衰退及能源短缺。 施耐德电气在报告中提出了推动可持续 AI 的三项建议:首先，优化下一代数据中心基础设施，包括采用最新的冷却技术及高效能 AI 硬件;其次，提高 AI 模型的效率，通过模型修剪和量化等技术;最后，建立健全的治理框架，制定可持续 AI 实践的认证标准，确保政策和技术相辅相成。该报告的目的是引导政府和行业领导者在推动 AI 增长的同时，兼顾环境和经济的可持续性。
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