經濟日報記者 王寶錕

近年來，人工智能快速發(fā)展，不僅在能源領域的應用越來越廣泛，也有望在未來10年給全球能源行業(yè)帶來巨大變革。一方面，隨著支撐人工智能基礎架構的全球數據中心不斷建設，全球電力需求將進一步增加；另一方面，人工智能的快速發(fā)展也將為降低生產成本、提升產品競爭力以及減少溫室氣體排放創(chuàng)造機遇。可負擔、可持續(xù)的電力供應是人工智能發(fā)展的關鍵因素，也讓能源行業(yè)處于當今最重要的技術革命前沿。

人工智能的研發(fā)應用需要大量高耗能的數據中心支撐。2022年以來，各個國家和地區(qū)對數據中心的投資幾乎翻了一番，2024年投資總額已達5000億美元。國際能源署近日發(fā)布《能源與人工智能》特別報告顯示，大規(guī)模數據中心建設推動全球電力需求大增。2024年，數據中心約占全球電力消耗的1.5%，達到約415太瓦時。其中，美國在全球數據中心電力消耗中占比最大，達到45%，歐洲約占15%。報告顯示，在過去5年，全球數據中心占全球電力消耗量的比例以每年12%遞增，按照現有速度，到2030年，全球數據中心的電力需求將增加一倍以上，達到約945太瓦時。到2030年，服務人工智能的數據中心用電需求增幅在4倍以上。2035年，全球數據中心電力消耗將攀升至約1200太瓦時。

全球發(fā)達經濟體數據中心用電增量在其電力需求增量中的占比將大幅提升。2025年初，美國政府宣布斥資至少200億美元在本國建設數據中心，歐盟也宣布啟動“Invest AI計劃”，提供200億歐元專項基金支持，日本積極與谷歌、微軟、OpenAI等跨國科技企業(yè)合作，擴大本國數據中心建設規(guī)模。與之相應，2024年至2030年，美國數據中心用電增量將占該國總用電需求增量的近50%。到2030年，美國用于人工智能數據處理的電耗將超過鋁、鋼鐵、水泥及化工等傳統能源密集型產業(yè)用電量總和；日本數據中心用電增量在其全國電力需求增長總量中的占比將超過50%；歐盟數據中心電力消耗到2030年將達到150太瓦時，較目前規(guī)模增長約3倍。相較而言，到2030年，發(fā)展中國家和新興經濟體數據中心用電增量僅占總增幅的約5%。

當前，各國都在結合本國實際，采取多元化的能源方式滿足數據中心激增的用電需求。其中，可再生能源和天然氣有望憑借成本優(yōu)勢和成熟的供應體系，成為滿足數據中心電力需求的主力。預計到2035年，可再生能源發(fā)電量將增加超過450太瓦時，天然氣發(fā)電量將增加175太瓦時，全球數據中心超過50%的新增用電需求可以通過以上兩種能源滿足。此外，隨著首批小型模塊化核反應堆預計于2030年前后投入運行，核能也將成為滿足數據中心電力需求的重要支撐。

如此快速且大幅度的需求增長，也對全球能源領域提出了挑戰(zhàn)。首先，多個國家和地區(qū)的電網系統已接近承載極限。據國際能源署評估，若不加速升級電力行業(yè)，全球約20%規(guī)劃中的數據中心項目或將面臨延期風險。其次，人工智能的普及速度、效能提升幅度也存在眾多不確定性。全球僅有12%的油氣田完成了數字化改造、發(fā)展中國家智能電網覆蓋率低于40%，以及復合型人才缺口大等因素，導致能源行業(yè)人工智能技術普及率低于其他行業(yè)。再次，人工智能與能源產業(yè)欠缺融合。能源領域的新技術商業(yè)化往往需要數十年，需要加大研發(fā)投資以縮短商業(yè)轉化周期，但在當前能源科創(chuàng)企業(yè)中，僅2%的股權融資流向人工智能公司。同時，大多數能源企業(yè)還面臨著數字安全、供應鏈安全與物理安全風險的多重掣肘，特別是當前美國政府肆意妄為的關稅政策，也將與人工智能密切相關的關鍵礦物供應鏈推向危險境地。

人工智能在能源領域的應用對氣候變化的影響也是全球關注的焦點之一。國際能源署預計，到2035年，全球數據中心碳排放量將從當前的1.8億噸攀升至3億噸。雖然排放總量不足能源行業(yè)總排放量的1.5%，但數據中心已成為增速最快的排放源之一。值得注意的是，人工智能技術的規(guī)模化應用可產生的減排效益遠超數據中心自身排放，到2035年，如果現有人工智能解決方案能夠得到推廣應用，減排潛力約相當于日本目前年排放量的2倍。數據中心建設還能夠成為能源轉型的杠桿，單個超大規(guī)模數據中心能撬動周邊300兆瓦級低碳電源集群建設。

國際能源署署長法提赫·比羅爾表示，“隨著人工智能的崛起，能源行業(yè)正站在我們這個時代最重要的技術革命前沿。”盡管前路仍充滿不確定性，但在各國政府的政策支持和大力推動下，兩大產業(yè)的技術共研和戰(zhàn)略協同已經展開，全球能源格局和全球能源行業(yè)正在重塑。