随着生成式人工智能（AIGC）和大模型技术的飞速发展，其应用场景不断拓展，企业对人工智能技术的开发和投入持续增加，这也带动了对 AI 算力的需求激增。
根据 IDC 的数据，2023 年中国大模型平台及相关应用市场规模达 17.65 亿元人民币，其中百度智能云以 3.5 亿元人民币的市场规模位居第一，市场份额达 19.9%。
然而，大模型和 AIGC 应用的加速落地也带来了前所未有的能耗挑战。随着 AI 模型参数的不断扩大，其能耗问题日益突出。
据中金公司研报，预计到 2025 年，我国数据中心能耗总量将突破 4000 亿千瓦时。中国信息通信研究院发布的《中国算力中心服务商分析报告（2024 年）》显示，截至 2023 年末，我国算力总规模位居全球第二，但这也意味着未来数据中心电力需求将翻倍增长。
ChatGPT 等大型语言模型的运行需要消耗大量的电力资源。据统计，ChatGPT 每天需要处理超过 2 亿次的请求，消耗大概 50 万度电，一年就需要 1.8 亿度电。2023 年，我国大数据中心的耗电量是 3000 亿度，未来这一数字只会更高。
为了应对日益增长的电力需求，数据中心企业开始自建变电站，并积极利用可再生能源。
例如，秦淮数据集团在河北怀来、山西灵丘、江苏南通三大片区规划供电总容量为 1585 MVA，目前已投入运营 10 座变电站，供电总容量已达 1355 MVA。 截至 2023 年底，秦淮数据国内业务累计通过交易手段获得绿电约 12.62 亿度，2023 年全年交易绿电约 4.9 亿度，仅在京津冀地区，绿电使用比例接近 25%。
除了数据中心企业自身努力外，AI 企业也可以寻求与电力公司的新型合作模式，例如虚拟电厂、需求侧响应等，确保电力供应稳定高效。双方还可以联合研发节能技术，比如利用 AI 优化电网调度，开发智能能源管理系统等。
此外，政府也应发挥积极作用，出台相关政策，鼓励和支持 AI 行业的绿色发展，如提供税收减免、补贴等激励措施；加强对 AI 行业的能耗监管，推动建立能耗标准和评估体系，确保 AI 技术的发展不以牺牲环境为代价。
