AI到2030年，真要吃掉七倍电？

法国Green IT最新估算，全球AI基础设施的年用电量，可能从2025年的174太瓦时增至2030年的1169太瓦时，接近七倍。

这个数字不是已经发生的事实，而是根据GPU销量、服务器数量和现有电力结构推演出的情景。

为什么涨得这么快？首先是机器变多。

报告预计，AI数据中心里的GPU会从约1300万块增至2500万块，服务器从190万台增至620万台。更麻烦的是，单块GPU的平均功率可能从约700瓦升到2000瓦以上。

训练大模型很耗电，聊天、画图和AI代理的大规模日常调用同样需要长期运行；机器越密集，散热、内存和网络设备也会一起耗电。

1169太瓦时是什么概念？平均下来，相当于全年持续约133吉瓦的用电负荷。

2025年全球用电约31779太瓦时，中国发电约10575太瓦时，美国约4430太瓦时。这一预测相当于全球用电的3.7%、中国年发电量的11%，或美国的26%。

目前没有哪家公司能独自供应这么多电。

按国家电力系统的体量，只有中国、美国这类超大电网能在总量上承接；国际能源署预计，到2030年，中美将占全球数据中心新增用电的近八成。但“总量够大”不等于有这么多闲电。

数据中心集中在少数地区，需要24小时稳定供电，当地电网、输电线路和变电站可能先扛不住。

现实方案只能是混合供电：风电和光伏扩容快，却需要储能或调峰；核电稳定，但建设慢；天然气见效较快，却会增加排放。

问题不只是能不能发出这些电。谁来新建电源和电网、谁承担成本，以及为了无处不在的AI，我们愿意接受怎样的能源代价，才是接下来真正的争议。