人工智能技术的发展和应用正在深刻改变电力行业，尤其是在电力需求方面的变化尤为明显。随着人工智能技术的不断渗透，电力行业真正的风口就要到了。
一、人工智能需要什么
人工智能领域中，最耗电的部分主要集中在大规模的机器学习模型训练和推理过程中，特别是深度学习相关的应用。以下几点详细解释了AI的哪些部分最耗电：
模型训练：这是AI最耗电的环节之一。训练复杂的深度学习模型，如大型语言模型（如ChatGPT）、图像识别模型等，需要使用高性能的图形处理器（GPUs）、张量处理单元（TPUs）或其他专用集成电路（ASICs），如英伟达的A100或H100 GPU。这些硬件在运行时消耗大量电力。例如，据报道，某些大型模型的一次训练可能消耗数百万甚至上亿度电。
数据中心冷却：由于高性能计算硬件在运行时产生大量热量，数据中心必须配备高效的冷却系统以维持适宜的工作温度。这些冷却系统本身也是电力消耗的大户。
持续运行的推理服务：虽然相比训练，推理（即使用训练好的模型进行预测或生成内容）的能耗较低，但考虑到许多AI应用需要7x24小时不间断运行，如聊天机器人、推荐系统等，其总体能耗依然可观。特别是像ChatGPT这样每天处理数亿用户请求的服务，其每日耗电量可达数十万千瓦时。
数据存储与处理：AI应用依赖于庞大的数据集，数据的存储、传输和预处理同样消耗大量电力。随着数据量的爆炸性增长，这部分能耗也在不断增加。
硬件基础设施：除了直接的计算硬件，支持这些硬件运行的服务器、网络设备以及备用电源系统等，都是电力消耗的来源。
综上所述，AI的能耗主要集中在其训练阶段，尤其是使用大规模计算资源的深度学习模型训练，其次是持续运行的推理服务以及支持这些操作所需的整个数据中心基础设施。随着技术进步和对能效的重视，业界正在探索和实施更节能的硬件、优化的算法和冷却技术，以减轻人工智能对电力的高需求。
人工智能领域中，最耗电的部分主要集中在大规模的机器学习模型训练和推理过程中，特别是深度学习相关的应用。以下几点详细解释了AI的哪些部分最耗电：
模型训练：这是AI最耗电的环节之一。训练复杂的深度学习模型，如大型语言模型（如ChatGPT）、图像识别模型等，需要使用高性能的图形处理器（GPUs）、张量处理单元（TPUs）或其他专用集成电路（ASICs），如英伟达的A100或H100 GPU。这些硬件在运行时消耗大量电力。例如，据报道，某些大型模型的一次训练可能消耗数百万甚至上亿度电。
数据中心冷却：由于高性能计算硬件在运行时产生大量热量，数据中心必须配备高效的冷却系统以维持适宜的工作温度。这些冷却系统本身也是电力消耗的大户。
持续运行的推理服务：虽然相比训练，推理（即使用训练好的模型进行预测或生成内容）的能耗较低，但考虑到许多AI应用需要7x24小时不间断运行，如聊天机器人、推荐系统等，其总体能耗依然可观。特别是像ChatGPT这样每天处理数亿用户请求的服务，其每日耗电量可达数十万千瓦时。
数据存储与处理：AI应用依赖于庞大的数据集，数据的存储、传输和预处理同样消耗大量电力。随着数据量的爆炸性增长，这部分能耗也在不断增加。
硬件基础设施：除了直接的计算硬件，支持这些硬件运行的服务器、网络设备以及备用电源系统等，都是电力消耗的来源。
我们可以看到，AI的能耗主要集中在其训练阶段，尤其是使用大规模计算资源的深度学习模型训练，其次是持续运行的推理服务以及支持这些操作所需的整个数据中心基础设施。随着技术进步和对能效的重视，业界正在探索和实施更节能的硬件、优化的算法和冷却技术，以减轻人工智能对电力的高需求。
二、电力消耗数据：
电力消费量：据统计，2023年全国全社会用电量为9.22万亿千瓦时，同比增长6.7%。
发电装机容量：预计到2024年底，全国发电装机容量将达到32.5亿千瓦，其中新能源发电装机将超过2亿千瓦。
新能源发电占比：预计到2024年底，新能源发电累计装机规模将达到13亿千瓦左右，占总装机容量比重上升至40%左右。
电力供需形势：2024年预计全国电力供需形势总体紧平衡，部分地区新能源消纳压力凸显。