圖說：Gartner：到2027年，40%的AI資料中心將因電力短缺而受限
Gartner預測，人工智慧（AI）和生成式人工智慧（GenAI）正在導致用電量飆升，未來兩年資料中心的用電量預計將成長高達160%。 Gartner預測，到2027年，40%的現有AI資料中心將因電力供應不足而導致營運受限。
Gartner研究副總裁鮑伯·約翰遜表示：「為實施生成式AI而新建的超大規模資料中心數量正在倍增，令電力供不應求，即使公用事業公司快速擴大自己的發電量，也不足以滿足這一需求。這進而可能破壞能源供應並導致能源短缺，限制2026年及以後為生成式AI 和其他用途新建的資料中心數量。 」
Gartner預測，到2027年，資料中心運行新增AI優化伺服器所需的用電量將達到每年500太瓦時（TWh），是2023年的2.6倍（見圖一）。
圖說：2022-2027年AI資料中心用電量增加狀況預測（資料來源：Gartner）
Johnson表示：「大語言模型（LLM）是生成式AI應用的基礎。為了處理訓練和實施快速擴展的LLM所需的海量數據，目前正計劃擬建新的大型數據中心。但由於新的輸電、配電和發電能力可能需要數年才能上線，無法解決燃眉之急，因此短期電力短缺問題可能會持續數年。
在不久的將來，新資料中心的數量和GenAI的成長將受到電力供應的約束。 Gartner建議企業確定潛在電力短缺將對所有產品和服務造成的風險。
電價將上漲
Gartner預測即將出現的電力短缺必將導致電價上漲，也將增加LLM的營運成本。
Johnson表示：「用電大戶正在與各大電力生產商合作，以便長期保障自己的電力來源並且不受其他電網需求的影響。同時，隨著營運商利用經濟槓桿保證電力需求，資料中心的營運電力成本將大幅增加。
Gartner建議企業評估預測電力成本上升的未來計劃，並以合理的電價談判長期資料中心服務合約。企業在製定新的產品和服務計畫時，也應將成本的大幅增加考慮在內，同時尋找耗電更少的替代方案。
永續發展目標將受到影響
由於激增的電力需求迫使供應商採取一切手段提高發電量，增加供電的短期解決方案也將對零碳永續發展目標產生負面影響。在某些情況下，甚至要讓原本計劃退役的化石燃料發電廠在擬定的關閉日期之後繼續運作。
Johnson表示：「現實情況是，在短期內產生滿足資料中心更大用電需求所需的電力將導致二氧化碳排放量的增加。這反過來又會使資料中心營運商及其客戶更加難以實現與二氧化碳排放有關的積極永續發展目標。
Gartner認為資料中心需要24/7全天候的電力供應，而風能或太陽能等再生能源在不發電期間如果沒有某種形式的替代供電，就無法滿足這一電力供應需求。只有水力發電廠、化石燃料發電廠或核電廠才能提供可靠的全天候供電。從長遠來看，將會出現改進電池儲存（如鈉離子電池）或提供清潔能源（如小型核反應器）的新技術，這些技術將幫助企業實現永續發展目標。
Gartner建議企業根據未來幾年資料中心的需求和電力來源，重新評估與二氧化碳排放相關的永續發展目標。在開發GenAI應用時，企業應將重點放在盡可能減少算力的消耗上，並研究邊緣運算、更小的語言模型等其他選項的可行性。
