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電子發燒友網報道（文/黃山明）近日，英偉達CEO黃仁勛在一次公開演講中表示，AI未來的發展將與光伏和儲能緊密相連。另一位科技大佬OpenAI創始人山姆·奧特曼也提出了類似的看法，認為未來的AI取決于能源，社會需要更多的光伏與儲能。

日消耗50萬度電，美國普通家庭用電的1.7萬倍

AI的發展日新月異，從文字到圖片再到視頻，其進步速度令人矚目。但這些發展的背后都有著代價，而發展AI的代價便是能源的巨大消耗。

特斯拉創始人馬斯克曾公開表示，AI發展的速度前所未見，幾乎每過6個月，AI的算力就會增加10倍。而集成電路中的摩爾定律，也“僅僅”是每18個月性能翻一倍，與如今AI的成長速度相比，實在不值一提。

不過高速的成長速度下，是海量的能源需求，馬斯克預計，兩年內就會由“缺硅”變為“缺電”，這將阻礙AI的發展。馬斯克認為，當前算力的增長已經面臨瓶頸，接下來變壓器將會陷入短缺，緊接著就是電力的短缺。到2025年，甚至會面臨沒有足夠電力來運行所有芯片的局面。

而AI將成為電力消耗的大戶，據美國《紐約客》雜志報道，ChatGPT的日均耗電量達到50萬度，相當于美國普通家庭用電量的1.7萬倍，以此應對其用戶的約2億個請求。

國際能源署（IEA）此前表示，未來三年，全球電力需求將加速增長，預計每年增長3.4%。美國Uptime Institute預測，到2025年，人工智能業務在全球數據中心用電量中占比將從2%猛增至10%。

如果生成式AI進一步發展，其耗電量可能會更多。有荷蘭的科學家亞歷克斯·德弗里斯在其論文中提到，到2027年，整個AI行業每年將消耗85-134太瓦時（TWh）的電力，1太瓦時等于10億千瓦時。

舉個直觀一點的例子，我國的三峽水電站年發電量剛剛突破1000億千瓦時，意味著未來整個AI行業的耗電量由三峽電站來供應可能將將夠，而三峽電站可是能供應華中和華南多個省份地區的。

比如國內的臺灣地區即將在4月份調漲電價，預計產業用電價格將上調3成，而4月份電價方案平均也將漲10%-15%。

英偉達CEO黃仁勛更是在一次公開演講中指出，AI未來的發展與光伏和儲能緊密相連，他表示，未來人們不能只想著算力，如果只考慮計算機，那么需要消耗掉14個地球的能源。

儲能的發展將關乎AI的進步

之所以如今的AI需要消耗這么大的能源，在于當前大模型的性能提升方式。其中算法的優化固然重要，但更多的卻是依賴于“暴力”算力的提升，也就是通過添加更多的算力卡來增加大模型的性能，也就是所謂的“力大磚飛”。

這也意味著，未來AI競爭的核心門檻將不再是單純的算力創新，而是海量算力所需要的電力與儲能水平及成本。尤其是電力作為智算中心最主要的能源供給，其穩定性與可持續性對于算力產業的健康發展至關重要。

隨著智算中心性能的不斷提升，電力和儲能將成為這一行業壁壘的關鍵，如何高效利用電力、降低能耗、提高儲能水平，將成為未來相關企業能否占據優勢的重要因素。

從儲能的作用來看，比如AI的研發、訓練和應用都需要大量的電能支持。儲能系統可以有效地儲存并按需釋放電力，避免電網波動帶來的影響，確保AI設施的穩定運行。同時AI訓練過程中的計算量可能瞬間達到峰值，導致電力需求激增。儲能系統可以在非高峰時段存儲電能，在高峰時段釋放，緩解電網壓力，滿足AI計算對電力的彈性需求。

不僅如此，儲能技術也能幫助推動AI在邊緣計算場景的應用，比如無人機、自動駕駛汽車、物聯網設備等，通過儲能裝置保證設備在無外部供電情況下仍能高效運行AI算法。

而在能量來源上，越來越多的數據中心都開始采用風電光伏等可再生能源，不過可再生能源存在間歇性和不穩定性的問題，儲能技術能夠將它們產生的多余電能儲存起來，在沒有光照或風力不足時使用，使得AI行業更加綠色可持續。

當然，面對AI所帶來的巨大能源需求，對于儲能技術而言本身也是一種挑戰。比如儲能系統需要具備高效能量密度，即單位體積或質量內能夠儲存更多的電能，以滿足AI系統持續、高負荷運行的需求。

此外，還包括快速充放電能力、長循環壽命、高安全性與穩定性、智能化管理以及可持續性等多方面都需要加強。目前市場中所應用及研發的鋰電池、固態電池、鈉電池、全釩液流電池等等，都這些方面進行綜合考慮，以應對未來AI時代的需求。

具體來看，比如針對儲能產品中的逆變器、DC/AC 轉換器，需要研發更高轉換效率的功率半導體器件（如新型IGBT、SiC MOSFET、GaN等寬禁帶半導體材料器件），能夠減少電力轉換過程中的損耗，提高整體儲能系統的能源利用率。

利用先進的半導體芯片和傳感器技術，構建高度智能化的儲能管理系統，實時監測電池狀態、預測剩余壽命，并通過機器學習和AI算法優化充放電策略，有效調度和分配電力資源。

近期，深圳市工信局發布的《深圳市算力基礎設施高質量發展行動計劃（2024-2025）》為行業發展制定了一個清晰的規劃方向。配合電網升級，將儲能電站與智算中心協同發展，通過儲能電站來平抑電力波動，支持AI大模型技術的發展，將成為未來的主流。也可以看到，儲能技術的發展，已經關乎到未來AI發展的上限。

總結

儲能技術是支撐AI行業健康發展的重要基礎之一，它既能解決AI領域對能源的大量需求，又能助力其實現低碳、環保的目標。并且為了滿足AI發展帶來的電力需求，儲能技術需要在安全性、經濟性、系統集成、算法支持、數字化與智能化、適配性、技術創新以及政策與市場機制等方面進行深入的研究和創新。通過這些努力，儲能技術將能夠更好地支持AI的發展，同時促進整個能源行業的轉型和升級。

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AI的盡頭真是儲能？

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