10月16日資訊，隨著人工智能產業(yè)的迅猛發(fā)展，對算力的需求呈現(xiàn)爆發(fā)式增長。無論是依托先進硬件技術，還是構建超大規(guī)模ai集群，各大企業(yè)正全力增強其ai運算實力。但與此同時，這一趨勢也引發(fā)了前所未有的能源消耗挑戰(zhàn)。

根據分析師Ray Wang提供的數據，NVIDIA的AI服務器平臺在代際演進過程中，功耗顯著攀升——從Ampere架構到Kyber架構，短短八年時間，整體功耗增長高達100倍。

這種急劇上升的能耗主要源于兩個方面：一是每機架部署的GPU數量持續(xù)增加，二是單個GPU的熱設計功耗（TDP）不斷提升。

以Hopper架構為例，其典型機架運行功率為10KW；而到了Blackwell架構，由于GPU密度大幅提升，單機架功耗已接近120KW。

除了GPU本身的升級，諸如新一代NVLink/NVSwitch互聯(lián)架構、優(yōu)化后的機架設計以及更高的持續(xù)利用率，也在推動超大規(guī)模數據中心整體能耗飛速上漲。

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當前，科技巨頭之間正展開一場“AI機架規(guī)?！钡募ち腋偁帲饬坑嬎銓嵙Φ臉藴室巡辉賰H僅是FLOPS，而是轉向了“吉瓦（GW）”級別的電力消耗指標。包括OpenAI和Meta在內的多家公司，已規(guī)劃在未來數年內新增超過10吉瓦的AI算力支持。

作為參照，1吉瓦的電力足以滿足約100萬個美國家庭的日常用電需求。如今，一些頂級AI數據中心的總能耗水平，已堪比一個中等國家或數個美國大州的用電總量。

此外，國際能源署（IEA）在其2025年發(fā)布的《能源與AI》研究報告中預測，到2030年，全球AI系統(tǒng)的能耗將翻一番，增速約為電網擴容速度的四倍。

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