近年来，人工智能（AI）技术以惊人的速度发展，推动着各行各业的数字化转型和创新应用。与此同时，AI对算力的巨大需求也带来了前所未有的能耗挑战，引发了全球社会对其能源消耗和环境影响的广泛关注。最新研究预测，到2025年底，人工智能所需的电力消耗有望首次超过长期被关注的比特币挖矿能耗，这一趋势不仅反映了数字经济中新旧技术能耗结构的剧烈变动，也提出了能源管理与可持续发展的重大课题。
荷兰阿姆斯特丹自由大学环境研究所博士生Alex de Vries-Gao领导的研究团队，采用“多角度三角测量”方法，结合硬件生产数据、行业报告和企业财务信息，推算出2025年全球数据中心因AI应用而消耗的电力可能达到23GW，这一数值约当英国全国的总用电量。目前，AI技术已消耗全球数据中心约20%的电力，其占比预计将在未来两年中迅速接近50%。这一急剧增长不仅远远超过当前比特币挖矿的电力使用水平，也预示着AI技术快速普及和规模扩大对电力基础设施的巨大压力。与此同时，随着AI计算需求的爆发式增长，数据存储和传输带来的能源开销也同步攀升，进一步加剧了能源负荷。
从技术发展轨迹和市场动态来看，AI能耗迅速攀升的原因主要体现在几个方面。比特币挖矿依赖极高并行度的算力密集型硬件，长期高能耗备受争议，促使部分加密货币转向如“权益证明”这样更节能的共识机制。相比之下，AI训练与推理尤其是大型语言模型（如GPT系列）、无监督学习和深度神经网络等算法，需持续大量算力支持。这些应用通常依赖高密度GPU、TPU集群等计算资源，令能耗不断攀升且难以逆转。除此之外，AI的功能多样，从自然语言处理到图像识别，再到复杂数据分析，每项应用均需要强大的数据处理能力，进而推动数据中心负载和耗电量同步扩大。
能源需求的激增对能源结构和环境保护提出了严苛挑战。尽管部分5G基站和数据中心通过算法优化、硬件升级等技术手段实现了能效提升，比如据华为2025年白皮书，5G基站能耗降低约28%，但整体来看，AI庞大的电力需求仍对电网构成极大压力，同时加速了碳排放增长。在全球推进碳中和、减少温室气体排放的大背景下，如果AI能耗持续呈爆炸式增长，难免会对环境可持续发展带来负面影响。此外，随着AI与比特币挖矿两个领域的能耗竞赛加剧，电力资源的分配紧张有可能导致能源价格波动和产业链生态受损，进而影响数字经济的整体健康发展。
面对这一系列问题，业界和政策层面均积极推动解决方案。加密货币行业不断探索低能耗挖矿技术和绿色矿场建设，减少对传统高耗电模式的依赖。人工智能领域则致力于实现算力平台能效升级，采用先进冷却技术、边缘计算和实时能耗监控等手段优化电力使用效率。同时，部分矿场和云计算公司正在从传统比特币挖矿转向提供AI计算资源租赁，拓展新的商业模式。以Core Scientific为例，该公司积极调整业务结构，推动AI算力服务发展，相关收益显著增长。与此同时，各国政府和国际组织也在制定更严格的监管政策，鼓励绿色技术研发和应用，努力在能源利用与环境保护之间寻求协调。
随着人工智能技术不断深化社会的数字化革命，其带来的能耗问题已从边缘话题成为全球关注的焦点。相比比特币挖矿，AI不仅耗电规模更大，而且因应用复杂性和算力需求的多样性，能源管理难度亦显著增加。未来几年，促进技术创新、完善电力管理、强化政策引导，将成为推动AI产业高质量、可持续发展的关键。唯有在保障算力满足不断增长需求的同时，平衡环境影响，才能确保人工智能能够支持人类社会的长远生态安全和数字经济繁荣。
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