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Gartner:到2027年,40%的AI數(shù)據(jù)中心將因電力短缺而受限
2024-11-20   網(wǎng)絡(luò)安全和運維

  Gartner預(yù)測,人工智能(AI)和生成式人工智能(GenAI)正在導(dǎo)致用電量飆升,未來兩年數(shù)據(jù)中心的用電量預(yù)計將增長高達160%。Gartner預(yù)測,到2027年,40%的現(xiàn)有AI數(shù)據(jù)中心將因電力供應(yīng)不足而導(dǎo)致運營受限。

  Gartner研究副總裁Bob Johnson表示:“為實施生成式AI而新建的超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心數(shù)量正在成倍增加,令電力供不應(yīng)求,而且即使公用事業(yè)公司快速擴大自己的發(fā)電量,也不足以滿足這一需求。這進而可能破壞能源供應(yīng)并導(dǎo)致能源短缺,限制2026年及以后為生成式AI 和其他用途新建的數(shù)據(jù)中心數(shù)量。”

  Gartner預(yù)測,到2027年,數(shù)據(jù)中心運行新增AI優(yōu)化服務(wù)器所需的用電量將達到每年500太瓦時(TWh),是2023年的2.6倍(見圖一)。

  圖一、2022-2027年AI數(shù)據(jù)中心用電量增加情況預(yù)測

  來源:Gartner(2024年11月)

  Johnson表示:“大語言模型(LLM)是生成式AI應(yīng)用的基礎(chǔ)。為了處理訓(xùn)練和實施快速擴展的LLM所需的海量數(shù)據(jù),目前正計劃擬建新的大型數(shù)據(jù)中心。但由于新的輸電、配電和發(fā)電能力可能需要數(shù)年才能上線,無法解決燃眉之急,因此短期電力短缺問題可能會持續(xù)數(shù)年。”

  在不久的將來,新數(shù)據(jù)中心的數(shù)量和GenAI的增長將受到電力供應(yīng)的約束。Gartner建議企業(yè)確定潛在電力短缺將對所有產(chǎn)品和服務(wù)造成的風(fēng)險。

  電價將上漲

  Gartner預(yù)測即將出現(xiàn)的電力短缺必將導(dǎo)致電價上漲,這也將增加LLM的運行成本。

  Johnson表示:“用電大戶正在與各大電力生產(chǎn)商合作,以便長期保障自己的電力來源并且不受其他電網(wǎng)需求的影響。與此同時,隨著運營商利用經(jīng)濟杠桿保證電力需求,數(shù)據(jù)中心的運營電力成本將大幅增加。這些成本也將轉(zhuǎn)嫁給AI/GenAI 產(chǎn)品和服務(wù)提供商。”

  Gartner建議企業(yè)評估預(yù)測電力成本上升的未來計劃,并以合理的電價談判長期數(shù)據(jù)中心服務(wù)合約。企業(yè)在制定新的產(chǎn)品和服務(wù)計劃時,也應(yīng)將成本的大幅增加考慮在內(nèi),同時尋找耗電更少的替代方案。

  可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)將受到影響

  由于激增的電力需求迫使供應(yīng)商采取一切手段提高發(fā)電量,增加供電的短期解決方案還將對零碳可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)產(chǎn)生負(fù)面影響。在某些情況下,甚至要讓原本計劃退役的化石燃料發(fā)電廠在擬定的關(guān)閉日期之后繼續(xù)運行。

  Johnson表示:“現(xiàn)實情況是,在短期內(nèi)產(chǎn)生滿足數(shù)據(jù)中心更大用電需求所需的電力將導(dǎo)致二氧化碳排放量的增加。這反過來又會使數(shù)據(jù)中心運營商及其客戶更加難以實現(xiàn)與二氧化碳排放有關(guān)的積極可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)。”

  Gartner認(rèn)為數(shù)據(jù)中心需要24/7全天候的電力供應(yīng),而風(fēng)能或太陽能等可再生能源在不發(fā)電期間如果沒有某種形式的替代供電,就無法滿足這一電力供應(yīng)需求。只有水力發(fā)電廠、化石燃料發(fā)電廠或核電廠才能提供可靠的全天候供電。從長遠(yuǎn)來看,將會出現(xiàn)改進電池存儲(如鈉離子電池)或提供清潔能源(如小型核反應(yīng)堆)的新技術(shù),這些技術(shù)將幫助企業(yè)實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)。

  Gartner建議企業(yè)根據(jù)未來幾年數(shù)據(jù)中心的需求和電力來源,重新評估與二氧化碳排放相關(guān)的可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)。在開發(fā)GenAI應(yīng)用時,企業(yè)應(yīng)將重點放在盡可能減少算力的消耗上,并研究邊緣計算、更小的語言模型等其他選項的可行性。

  Gartner客戶可以在“新興技術(shù):電力短缺將限制GenAI的增長和實施”中了解更多信息。

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