Koliko električne energije dejansko potrebuje podatkovni center?
"Dajte mi brezplačen enodnevni ogled pekinških hutongov brez vračanja nazaj."
"Na tej fotografiji odstranite mimoidoče ljudi, naj bo naravno."
"V videu o reševanju lisice v Snežni gori zamenjajte dušeno raco s soljeno raco."
Kateri od teh predlogov za umetno inteligenco bi porabil več elektrike?
Pred nekaj leti je bila obremenitev (zahteva po zmogljivosti) enega samega podatkovnega centra pogosto v območju več deset megavatov (MW). Vendar pa se je z naraščajočim povpraševanjem po računalniški moči umetne inteligence povpraševanje po energiji v podatkovnih centrih še naprej povečevalo. Glede na poročilo Mednarodne agencije za energijo (IEA) je bila svetovna poraba električne energije v podatkovnih centrih leta 2024 približno 415 teravatnih ur (TWh) in se lahko do leta 2030 poveča na približno 945 teravatnih ur (TWh) (to je odvisno od scenarija).
Za primerjavo, letna proizvodnja električne energije jezu Tri soteske je bila leta 2025 približno 95,715 milijarde kilovatnih ur (95,715 teravatnih ur). Poraba električne energije svetovnega podatkovnega centra je torej enakovredna približno štirim letnim proizvodnim količinam električne energije jezu Tri soteske.
Če se vrnemo k začetnemu vprašanju: poraba energije posamezne zahteve umetne inteligence nima fiksne vrednosti in je odvisna od številnih dejavnikov, kot so velikost modela, dolžina izhoda, veriga sklepanja, sočasnost, strojna oprema in podatkovni center. Splošni trendi so:
Navadno besedilo, kratki izhodi in manj korakov sklepanja so na splošno energetsko učinkovitejši. Kompleksno sklepanje, večobratni dialogi in dolgi izhodi znatno povečajo računsko obremenitev.
Generiranje kompleksnih slik je običajno računsko bolj intenzivno kot generiranje navadnega besedila.
Največje povečanje porabe energije se pogosto kaže pri ustvarjanju videoposnetkov/montaži dolgih videoposnetkov.
Načrtovanje porabe energije mora biti usklajeno z gradnjo podatkovnih centrov z umetno inteligenco.
Tradicionalno načrtovanje porabe energije pogosto deluje na desetletja dolgem časovnem okviru; vendar je razvojni cikel hiperskalnih podatkovnih centrov veliko krajši, kar zahteva strogo usklajenost med dobavo energije in tržnimi okni. Pogoste praktične omejitve pri izvajanju vključujejo:
Gradnja projektov podatkovnih centrov lahko traja leta, brez upoštevanja časa, potrebnega za zagon novih virov energije.
Nove plinske elektrarne so pogosto predmet omejitev, kot so dovoljenja, gorivo in pogoji cevovodov, pri čemer lahko cikli zagona dosežejo 8–10 let. Dobavni rok za kritično opremo, kot so veliki transformatorji, odklopniki, turbine in montažne podstanice, je dolg in pogosto zahteva načrtovanje več let vnaprej.
Z vidika elektroenergetskega sektorja kapital in občutek nujnosti ne moreta zaobiti fizične gradnje in regulativnih postopkov. Zato morata obe strani prilagoditi svoji strategiji: podatkovni centri bi morali prej sporočiti dejansko povpraševanje, elektroenergetska podjetja/podjetja za komunalne storitve pa bi morala prej posredovati pri rešitvah za oskrbo z električno energijo in izbiri zasnove, da bi zmanjšali neskladja in ponovitve v procesu "načrtovanja in izvedbe".
Ekstremno vreme povečuje povpraševanje po energiji.
Ekstremno vreme je v zadnjih letih postalo vse pogostejše. Še preden se doda polna obremenitev podatkovnih centrov, ekstremno vreme že nenehno preizkuša meje električnega omrežja.
Obremenitve hlajenja stanovanjskih objektov naraščajo, zaradi česar so sistemi pri načrtovanju sistema prisiljeni sprejemati težke odločitve pod velikim pritiskom. Z rastjo hiperskalnih podatkovnih centrov bodo velike obremenitve brez skrbne integracije otežile zagotavljanje zanesljivosti. Potekajo tudi regulativne in zakonodajne razprave o tem, ali naj se v izrednih razmerah uvede zmanjšanje obremenitve za velike industrijske uporabnike, kot so podatkovni centri, da se zagotovi prednost za življenjsko kritične obremenitve. To pomeni, da elektroenergetska podjetja potrebujejo institucionalne in tehnološke ureditve z "zmanjšljivo zmogljivostjo", hkrati pa uravnotežijo pogodbe, odnose s strankami in dolgoročna partnerstva.
Zaradi naslednjega vala rasti povpraševanja elektroenergetska omrežja in podatkovni centri potrebujejo "hitrejšo in stabilnejšo" infrastrukturo.
Ker povpraševanje po energiji v podatkovnih centrih in umetni inteligenci še naprej narašča, morajo podjetja za komunalne storitve najti bolj občutljivo ravnovesje med širitvijo in zanesljivostjo.
V tem procesu,Belden HirschmannZmogljivosti povezljivosti in omrežja lahko podpirajo kritične scenarije v podatkovnih centrih in energetskem sektorju, vključno z zanesljivimi povezavami s kritičnimi viri energije in distribucijo, komunikacijo v industrijskih omrežjih in pridobivanjem podatkov ter zmogljivostmi vizualizacije in upravljanja za delovanje in vzdrževanje, kar strankam pomaga izboljšati uvedbo, vzdrževanje in operativno varnost med širitvijo.
Vir novic: Uradni račun Belden Hessmann na WeChatu
Navedeni vir: Energija in umetna inteligenca - Analiza - IEA: https://www.iea.org/reports/energy-and-ai/
Bilten projekta Tri soteske 2025: http://www.mwr.gov.cn/sj/tjgb/sxgcgb/202606/t20260629_2131904.html
Čas objave: 10. avg. 2026