AI与能源：一场迫在眉睫的挑战
春节期间，深度求索（DeepSeek）引发了广泛关注。AI发展与能源消耗的矛盾日益突出，已成为制约行业发展的关键瓶颈。
生成式AI的兴起加剧了能源危机。研究显示，到2027年，全球AI产业的年电力消耗将达到85.4至134太瓦时，相当于一个中等发达国家的年用电量。ChatGPT等应用的普及，更使得AI能耗问题备受瞩目。
埃隆·马斯克和OpenAI的萨姆·奥尔特曼等业界领袖都曾公开警告AI行业的能源危机。然而，DeepSeek的出现，似乎为解决这一难题带来了一线曙光，其高效的计算能力有望大幅降低算力需求。
虽然目前缺乏DeepSeek与竞争对手能耗的直接对比研究，但毋庸置疑的是，能源依然是影响AI发展的重要因素。
DeepSeek的潜力与挑战
麻省理工学院技术评论的文章指出，DeepSeek在能源效率上与Meta模型相似，但由于其倾向于生成更长的回答，因此能耗略高。
业内人士透露，数据中心建设选址正向电价低廉的地区转移，但DeepSeek的算力消耗依然不容忽视，电价直接影响其成本。
大型AI模型依赖于高性能处理器，例如GPU、TPU和ASIC芯片，这些处理器需要大量电力。生成式预训练大模型的计算需求与参数量和token数密切相关，导致能耗迅速增长。与传统服务器相比，AI服务器的功率需求高出数倍。
中国国际工程咨询有限公司的研究预测，到2030年，仅人工智能大模型领域的算力能耗就预计将达到全国1.93%～5.25%的电力消耗量。这意味着未来人工智能的能耗影响将持续增长，且呈现季节性和地域性的不平衡。
从时间上看，人工智能能耗呈现“夏冬高，春秋低”的规律。夏季高温和冬季严寒都会增加数据中心的能源消耗。
从空间上看，“东数西算”工程正在重塑人工智能能耗的地理布局。人工智能的能耗压力将主要转移至京津冀、长三角等东部地区，以及甘肃、内蒙古等西部省份。
这种分布可能导致能源供应“东部吃紧，西部过剩”的局面，影响能源利用效率和区域经济协调发展。
严峻的节能形势与人工智能的季节性、局部性能耗压力形成冲突，部分地区可能加强对数据中心类项目的审批管理，甚至采取限制措施。例如，北京、上海等地对于新建数据中心PUE的审批要求已经提升至1.15，远高于欧美国家平均水平。
破解AI能耗难题的路径
解决AI能耗问题，优化大模型是关键。这包括简化模型复杂度，减少不必要的层和结构，或者通过参数共享减少模型的总参数量。选择更高效的神经网络架构也是一种有效途径。
优化电源管理方案、改进电路设计也是很好的节能思路。新型电源管理技术能够根据实际需求动态调整电源供电策略。电路设计上，减少功耗消耗点、降低开关频率、优化排布等方式也能显著减少设备在运行时的电路能耗。
政策层面，需要强化人工智能战略产业发展的要素保障。推动人工智能相关项目列入国家重大项目能耗单列范围，加强对算力枢纽节点、数据中心集群等人工智能算力集中部署地区的能源供给保障。
相关机构应尽快摸排人工智能产业情况，开展针对国内重点地区的人工智能产业调研工作，为精准研判产业能源消费形势、科学引导人工智能产业发展提供坚实的数据基础。
在给予充足要素保障的同时，紧抓人工智能产业发展战略窗口期，积极引导其产业向绿色低碳方向转型升级，加快探索建立适用于我国人工智能产业发展的绿色低碳管理机制。
数据中心未来更倾向于部署在相对凉快的地方，以减少空调负荷消耗。随着国内对绿电消费的要求逐步提高，水（储）、风、光一体化或核电将成为其优选。
AI驱动的协同优化，将是电算协同的技术支撑和创新方向之一。这包括任务迁移，将高耗能计算任务迁移至绿电充足时段；动态降频，在电力紧张时降低服务器频率以减少能耗等。
当前需要广泛调研国内外人工智能产业先进能效水平和绿色低碳管理体制机制，探索建立覆盖人工智能全生命周期的绿色低碳管理机制，选取具有代表性的地区作为试点，以高标准推动人工智能产业绿色低碳发展。
最后，需要优化人工智能产业的空间格局。统筹算力电力协同布局，引导人工智能项目所依托地对延时要求不高的算力基础设施优先布局于西部地区，充分利用西部丰富的算力资源，支撑东部人工智能项目的运算需求。
“我觉得2025年将是一个全面整合的一年，能源和科技将你中有我，我中有你。”
人工智能正逐渐成为能源密集型行业，电力与算力的协同不仅是技术问题，更是涉及经济、政策、生态的系统工程，业界必须采取积极的措施，未雨绸缪。
目前由于访问人数较多导致DeepSeek服务器超负荷，大家可以从另外2个渠道去使用，不会卡：
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