新研究表明，到2027年，數據中心人工智能的用電量將與荷蘭或瑞典等小國的用電量相當。

預計到2027年，全球每年與人工智能相關的用電量可能會增加85.4-134.0太瓦時。這代表了全球用電量的0.5%左右，數據中心用電量的大幅增長，目前估計佔全球用電量的1%到2%。

近年來，數據中心的用電量相對穩定地佔全球用電量的1%，不包括加密貨幣挖礦。2010年至2018年間，全球數據中心電力消耗可能僅增加了6%。人們越來越擔心开發和維護人工智能模型、應用所需的計算資源，可能會導致數據中心對全球電力消耗的貢獻激增。

在短短幾年的時間內，人工智能所消耗的電力可能會與比特幣現在的消耗量一樣多。雖然人工智能服務器的供應鏈在不久的將來面臨一些瓶頸，這將抑制人工智能相關的電力消耗，但這些瓶頸可能用不了多久就會得到解決，預計到2027年，全球新制造的服務器與人工智能相關的電力消耗可能會增加85.4至134.0太瓦時。這個數字與荷蘭、阿根廷和瑞典等國家的年用電量相當。

加密貨幣估值直线下降，導致採礦量減半。但在氣候緊急情況下，比特幣的耗電量仍然相當於整個國家的耗電量。雖然大多數注意力都集中在訓練人工智能系統所使用的能源上，但其使用的應用或“推理”階段可能同樣耗能。

像百度搜索這樣的應用中，人工智能可能會被頻繁使用，以至於低功耗推理階段使用的能量會成倍增加，與訓練中使用的能量一樣大。

在最壞的情況下，將人工智能應用到百度的搜索中是可能的。將其能源消耗提高到大約愛爾蘭的水平，即每年29太瓦時，但指出這樣做的巨大成本可能會阻止百度實施它。

人工智能和之前的區塊鏈等新興技術，都伴隨着大量的炒作和對錯過的恐懼。這通常會導致創建的應用對終端用戶幾乎沒有任何好處。

然而，由於人工智能是一種能源密集型技術，這也可能導致大量資源浪費。通過退後一步，嘗試構建最適合最終用戶需求的解決方案(避免強制使用特定技術)，可以減少這種浪費的很大一部分。

人工智能不會成爲包治百病的靈丹妙藥，因爲它最終有各種局限性。這些限制包括幻覺、歧視效應和隱私問題等因素。

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標題：到2027年，人工智能數據中心的用電量將超過荷蘭｜報告

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