Koliko električne energije je zapravo potrebno podatkovnom centru?
"Dajte mi besplatni jednodnevni obilazak pekinških hutonga bez vraćanja unatrag."
"Uklonite prolaznike s ove fotografije, neka bude prirodno."
"Zamijenite pirjanu patku u videu o spašavanju lisice iz Snježne planine slanom patkom."
Koji bi od ovih prijedloga umjetne inteligencije trošio više električne energije?
Prije nekoliko godina, opterećenje snage (potrebni kapacitet) jednog podatkovnog centra često se mjerilo desecima megavata (MW). Međutim, s rastom potražnje za računalnom snagom umjetne inteligencije, potražnja za energijom podatkovnih centara nastavila je rasti. Prema izvješću Međunarodne agencije za energiju (IEA), globalna potrošnja električne energije u podatkovnim centrima iznosila je približno 415 teravat-sati (TWh) u 2024. godini, a do 2030. mogla bi porasti na približno 945 teravat-sati (TWh) (ovo je podložno neizvjesnosti ovisno o scenariju).
Za usporedbu, godišnja proizvodnja energije brane Tri klanca u 2025. godini iznosila je približno 95,715 milijardi kilovat-sati (95,715 teravat-sati). Stoga je globalna potrošnja električne energije podatkovnog centra ekvivalentna otprilike četiri godišnje proizvodnje energije brane Tri klanca.
Vraćajući se na početno pitanje: potrošnja energije jednog AI zahtjeva nema fiksnu vrijednost i na nju utječu mnogi čimbenici kao što su veličina modela, duljina izlaza, lanac zaključivanja, konkurentnost, hardver i podatkovni centar. Opći trendovi su:
Običan tekst, kratki izlazi i manji broj koraka zaključivanja općenito su energetski učinkovitiji. Složeno zaključivanje, dijalozi s više poteza i dugi izlazi značajno povećavaju računalno opterećenje.
Generiranje složenih slika općenito je računalno zahtjevnije od običnog teksta.
Generiranje videa/montaža dugih videa često pokazuje najznačajnije povećanje potrošnje energije.
Planiranje napajanja mora biti usklađeno s izgradnjom podatkovnog centra umjetne inteligencije.
Tradicionalno planiranje napajanja često se temelji na vremenskom okviru od nekoliko desetljeća; međutim, ciklus razvoja hiperskalnih podatkovnih centara mnogo je kraći, što zahtijeva strogo usklađivanje između opskrbe napajanjem i tržišnih prozora. Uobičajena praktična ograničenja u implementaciji uključuju:
Izgradnja projekata podatkovnih centara može trajati godinama, ne računajući vrijeme potrebno za puštanje u rad novih izvora napajanja.
Nove plinske elektrane često podliježu ograničenjima poput dozvola, goriva i uvjeta cjevovoda, s ciklusima puštanja u pogon koji potencijalno dosežu 8-10 godina. Vrijeme isporuke kritične opreme poput velikih transformatora, prekidača, turbina i montažnih trafostanica je dugo, često zahtijevajući planiranje godinama unaprijed.
Iz perspektive elektroenergetskog sektora, kapital i osjećaj hitnosti ne mogu zaobići fizičku izgradnju i regulatorne procese. Stoga obje strane moraju prilagoditi svoje strategije: podatkovni centri trebali bi ranije signalizirati svoju stvarnu potražnju, a elektroprivredna poduzeća/komunalna poduzeća trebala bi ranije intervenirati u rješenjima za opskrbu energijom i odabiru dizajna kako bi se smanjile neusklađenosti i iteracije u procesu "planiranja i provedbe".
Ekstremni vremenski uvjeti povećavaju potražnju za energijom.
Ekstremni vremenski uvjeti postali su sve češći posljednjih godina. Čak i prije nego što se doda puno opterećenje podatkovnih centara, ekstremni vremenski uvjeti već kontinuirano testiraju granice električne mreže.
Stambena opterećenja hlađenja rastu, prisiljavajući raspoređivanje sustava na donošenje teških odluka pod velikim pritiskom. S rastom hiperskalnih podatkovnih centara, bez pažljive integracije, velika opterećenja otežat će osiguranje pouzdanosti. Također su u tijeku regulatorne i zakonodavne rasprave o tome treba li provoditi smanjenje opterećenja za velike industrijske korisnike poput podatkovnih centara u hitnim situacijama kako bi se osigurao prioritet za opterećenja kritična za život. To znači da elektroprivredne tvrtke trebaju institucionalne i tehnološke aranžmane sa "smanjivim kapacitetom" uz uravnoteženje ugovora, odnosa s kupcima i dugoročnih partnerstava.
Suočeni sa sljedećim valom rasta potražnje, elektroenergetske mreže i podatkovni centri zahtijevaju „bržu i stabilniju“ infrastrukturu.
Kako potražnja za energijom iz podatkovnih centara i umjetne inteligencije nastavlja rasti, komunalna poduzeća moraju pronaći delikatniju ravnotežu između širenja i pouzdanosti.
U ovom procesu,Belden HirschmannMogućnosti povezivanja i umrežavanja mogu podržati kritične scenarije u podatkovnim centrima i elektroenergetskom sektoru, uključujući pouzdane veze s kritičnim izvorima energije i distribucijom, komunikaciju i prikupljanje podataka putem industrijskih mreža te mogućnosti vizualizacije i upravljanja za rad i održavanje, pomažući korisnicima da poboljšaju implementaciju, održivost i operativnu sigurnost tijekom širenja.
Izvor vijesti: Službeni WeChat račun Belden Hessmann
Citirani izvor: Energija i umjetna inteligencija - Analiza - IEA: https://www.iea.org/reports/energy-and-ai/
Bilten projekta Tri klanca za 2025.: http://www.mwr.gov.cn/sj/tjgb/sxgcgb/202606/t20260629_2131904.html
Vrijeme objave: 10. kolovoza 2026.