https://andy1314chen.github.io/tags/energy/Recent content in Energy on John Chen's blogHugozh-cn转载请注明出处Sat, 25 Apr 2026 00:00:00 +0000https://andy1314chen.github.io/posts/2026/04/%E6%8A%8A%E7%AE%97%E5%8A%9B%E9%80%81%E4%B8%8A%E5%A4%A9%E4%B8%80%E7%94%B5%E5%8A%9B%E7%93%B6%E9%A2%88/Sat, 25 Apr 2026 00:00:00 +0000https://andy1314chen.github.io/posts/2026/04/%E6%8A%8A%E7%AE%97%E5%8A%9B%E9%80%81%E4%B8%8A%E5%A4%A9%E4%B8%80%E7%94%B5%E5%8A%9B%E7%93%B6%E9%A2%88/<h2 id="从一个反常的数字说起">从一个反常的数字说起</h2> <p>2025 年 11 月，国际能源署（IEA）发布了当年的《世界能源展望》。报告里有一行字：</p> <blockquote> <p>2025 年全球在<strong>数据中心</strong>上的投资预计达到 <strong>5,800 亿美元</strong>，<strong>首次超过</strong>全球<strong>石油供应</strong>投资的 5,400 亿美元。[1]</p> </blockquote> <p>IEA 执行主任 Fatih Birol 在发布会上说了一句挺有画面感的话：&ldquo;那些说&rsquo;数据是新石油&rsquo;的人会注意到，这个数字已经超过了花在石油供应上的 5,400 亿——这是现代经济正在变化的生动一例。&quot;[1]</p> <p>我不是 AI 信徒。我也不太相信&quot;每一轮技术革命都会改变世界&quot;这种话，类似的话过去十年我听过很多次。但这个数字摆在那儿不好绕过去：人类第一次在<strong>让机器算东西</strong>这件事上花的钱，超过了在<strong>把石油从地下抽出来</strong>这件事上花的钱。</p> <p>大模型正在真正成为和水电煤气石油一样的基础设施。</p> <p>石油供应链是上个世纪工业文明的主动脉。数据中心超过它，不是说石油不重要了，而是说有另一条动脉在以肉眼可见的速度胀粗。这条动脉的血液，叫做电。</p> <p>这篇文章想把这件事讲清楚：<strong>AI 不是在消耗算力，AI 在消耗电</strong>。而地球上的电，正在以各种你想不到的方式告急。</p> <h2 id="ai-吃电到底多凶">AI 吃电到底多凶</h2> <p>先给几个数字建立地基。</p> <p>2024 年，全球数据中心消耗的电量约为 <strong>415 TWh（太瓦时）</strong>，占全球总用电量的约 1.5%。听起来不多。但 IEA 在 2025 年的电力专题报告里预测，到 <strong>2030 年这个数字会翻倍到 945 TWh</strong> 左右，其中<strong>加速器类数据中心</strong>（也就是跑 AI 的那种）的用电量将增长约 <strong>四倍</strong>。[2]</p> <p>945 TWh 是什么概念？大致相当于<strong>日本全国一年的用电量</strong>。</p> <p>把镜头拉到单次交互的尺度会更直观。Epoch AI 在 2025 年 2 月的一份测算里给出：一次<strong>短输入</strong>的 GPT-4o 查询大约消耗 <strong>0.3 Wh</strong>。[3] 这点电量相当于一个 LED 灯泡亮几分钟，单独看完全可以忽略。</p> <p>问题出在量上。OpenAI 2025 年 7 月披露 ChatGPT 每天处理 <strong>25 亿次查询</strong>，按单次 0.3 Wh 折算，光这一家产品的推理侧平均功率就在 <strong>31 MW</strong> 左右——相当于一座小城一天的用电负荷。[4] 而这只是一次&quot;短输入&quot;的估算；如果算上长上下文（10k token 以上会升到 2.5 Wh）和推理模型（o1、o3 这类，token 量约是普通模型的 2.5 倍），实际数字只多不少。（注：以上为基于短输入的保守估算，真实单次能耗因多轮对话、长上下文等因素普遍更高）</p>