近年来，人工智能（AI）技术的飞速发展，推动了科技和产业的深刻变革，同时也带来了前所未有的能源消耗挑战。随着AI模型规模不断扩大和应用场景日益丰富，其对电力的需求正在迅速攀升，预计到2025年底，AI的电力消耗将逼近全球数据中心总用电量的一半，甚至可能超过曾被称为“电力巨兽”的比特币挖矿。这一趋势引发了业界和社会对如何在推动AI创新与确保可持续发展之间寻找平衡的广泛关注。
人工智能能耗的飙升已成为不可忽视的现实。阿姆斯特丹自由大学环境研究所的博士候选人Alex de Vries-Gao利用海量数据分析指出，AI的电力消耗增长速度令人震惊，当前大约占据全球数据中心用电的五分之一，预计在短短数年内将达到甚至超过五成。这主要源于训练规模庞大的生成式模型以及高频率的在线推理服务，这类任务对计算资源的需求极高。相比之下，比特币挖矿虽长期因高能耗受到诟病，但随着加密货币行业向更加节能的技术转型及矿机硬件效率的提升，其能耗增长趋于稳定甚至有所下降。更有一些比特币矿场主动转型，将空闲的矿机资源出租给AI算力需求方，形成新兴的“矿场到算力服务”的产业生态变革。例如美国CoreWeave公司的业务收入预计在今年增长十倍，其矿场的计算力已接近售罄，这凸显了AI计算资源需求的爆发性增长。
技术进步本应带来效率提升，然而现实中，AI能源消耗与效率提升之间存在明显矛盾。尽管硬件和算法的优化推动了单次计算的能效提升，如华为在2025年发布的白皮书指出，通过AI优化可使5G基站能耗降低约28%，这体现出AI在节能方面的积极潜力；但与此同时，AI系统的规模日益庞大，训练频次剧增，模型部署覆盖场景极为复杂，整体计算需求呈现爆炸式增长，远远超过效率提升所带来的节能效果。谷歌、微软等科技巨头通过多数据中心的分布式训练，不断扩展AI模型的规模以提升性能，这无疑拉高了对电力和冷却系统的需求，在这场“算力竞赛”中，能源瓶颈日益突出成为制约因素。
面对日益严峻的能源挑战，业内正在积极寻求转型路径。2025年巴黎人工智能行动峰会明确提出，要发展包容且可持续的AI，强调网络能效的提升和绿色计算的重要性。技术公司在研发更高效、节能的芯片架构以及创新冷却技术方面加快投入，如液冷技术的数据中心能够大幅降低冷却能耗，为AI算力的绿色转型提供技术支持。同时，部分原本专注于比特币挖矿的企业通过转型为AI算力服务提供商，不仅开辟了新的商业增长点，也有效缓解了加密货币挖矿带来的环境压力。这种产业生态的调整与技术革新相结合，有望促使AI走向更高能效、更可持续的发展轨迹。
可以预见，人工智能的迅猛发展将持续推高能源消耗，但与之伴随的技术进步和产业创新也为节能减排创造了条件。未来，实现AI与环境和经济的协同发展，既需要产业界加快推进绿色技术和合理的资源布局，也需要政策层面的制度引导和支持。全球对绿色计算的关注和投入日益深厚，必将驱动AI领域不断探索更高效且环保的计算模式。面对“电老虎”般的能源挑战，人类正在开辟智能科技的可持续新路径，为未来打造智慧而绿色的数字世界。
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