参考消息网3月11日报道据阿根廷布宜诺斯艾利斯经济新闻网3月8日报道，国际货币基金组织(IMF)一项研究明确指出，人工智能(AI)数据中心的耗电量已超过法国耗电量，几乎与德国相当。IMF还警告称，人工智能的扩张已将数字竞赛变为一场围绕能源、水和关键矿产的物质资源争夺战。

人工智能与大规模数据处理的进步，已不再是单纯的算法问题，而是变为一种具有重大影响的现象。

根据IMF研究员泰斯·范德赫拉夫的一篇论文，支撑这项技术的基础设施——特别是数据中心——的能源需求规模，可与发达经济体的总耗电量相匹敌。

目前，数据中心约消耗全球电力供应的1.5%。这一数字意味着该行业用电量与整个英国相当，超过法国，仅略低于德国。

“人工智能正在吞噬电力。”论文作者在研究摘要中写道。报告强调，先进的语言模型在全球范围内的运行，正在让能源需求呈指数级增长。

当然，格洛班特公司的开发人员法昆多·阿马斯指出，得益于分析复杂系统与大型数据库、实时优化、降低不确定性和加速决策的能力，人工智能也可以提高能源系统效率，并助力节能，无论是在供应侧还是需求侧。

根据IMF的研究，尽管从全球范围来看，人工智能需求增长仅占21世纪20年代能源总增长的不到十分之一(低于电动汽车等其他行业)，但其对国家能源平衡的影响却很关键。在美国和日本等国家，预计从现在到2030年，数据中心将占新增电力需求的近50%。

美国弗吉尼亚州北部是全球最大的数据中心聚集地，这类设施消耗了该州25%的能源。这类状况在爱尔兰等国已导致其他用户的新接入申请被暂停，并迫使运营商暂停不具备自发电能力的项目。

数字技术的物质影响正延伸至其他有限的自然资源。范德赫拉夫指出，认为人工智能是无形之物的认知是错误的。他说：“每个聊天机器人或图像生成器背后，都隐藏着耗电的服务器、耗水的冷却系统、依赖脆弱供应链的芯片，以及从土地中开采的矿物。”

用水问题已成为一个核心矛盾点。运行大型服务器的冷却系统每天需要大量的水。该文章引用的数据显示，自2022年以来，美国建造的数据中心有三分之二位于已面临水资源短缺的地区。在美国的亚利桑那州等地，以及西班牙、新加坡等国，家庭用水与科技巨头用水之间的竞争已引发监管争议。

此外还有对矿业的依赖。建造一座超大规模数据中心所需的铜，可能相当于一座中型矿山一年的产量。国际能源署预测，到2030年，数据中心每年将消耗50万吨铜、7.5万吨硅以及超过全球需求10%的镓。

人工智能领导权之争，已演变为对硬件供应链控制权的角逐。对模型训练至关重要的尖端半导体是战略瓶颈所在。这种集中化带来了全球范围内的产业政策措施。这场争夺战促使日本、欧盟、韩国等在非洲和拉美寻求战略联盟，以保障原材料供应。

未来项目的规模将超出当前基础设施的承载能力。范德赫拉夫举的一个例子是美国开放人工智能研究中心(OpenAI)及其合作伙伴在阿布扎比规划的5吉瓦的综合设施。该设施的功率相当于五座核反应堆，占地面积达26平方公里。

面对这种局面，科技企业已从能源领域的消费者转变为核心参与者。微软、亚马逊和谷歌如今位列全球最大的可再生能源采购商之中。（编译/苏佳维）

参考消息网3月11日报道据阿根廷布宜诺斯艾利斯经济新闻网3月8日报道，国际货币基金组织(IMF)一项研究明确指出，人工智能(AI)数据中心的耗电量已超过法国耗电量，几乎与德国相当。IMF还警告称，人工智能的扩张已将数字竞赛变为一场围绕能源、水和关键矿产的物质资源争夺战。

人工智能与大规模数据处理的进步，已不再是单纯的算法问题，而是变为一种具有重大影响的现象。

根据IMF研究员泰斯·范德赫拉夫的一篇论文，支撑这项技术的基础设施——特别是数据中心——的能源需求规模，可与发达经济体的总耗电量相匹敌。

目前，数据中心约消耗全球电力供应的1.5%。这一数字意味着该行业用电量与整个英国相当，超过法国，仅略低于德国。

“人工智能正在吞噬电力。”论文作者在研究摘要中写道。报告强调，先进的语言模型在全球范围内的运行，正在让能源需求呈指数级增长。

当然，格洛班特公司的开发人员法昆多·阿马斯指出，得益于分析复杂系统与大型数据库、实时优化、降低不确定性和加速决策的能力，人工智能也可以提高能源系统效率，并助力节能，无论是在供应侧还是需求侧。

根据IMF的研究，尽管从全球范围来看，人工智能需求增长仅占21世纪20年代能源总增长的不到十分之一(低于电动汽车等其他行业)，但其对国家能源平衡的影响却很关键。在美国和日本等国家，预计从现在到2030年，数据中心将占新增电力需求的近50%。

美国弗吉尼亚州北部是全球最大的数据中心聚集地，这类设施消耗了该州25%的能源。这类状况在爱尔兰等国已导致其他用户的新接入申请被暂停，并迫使运营商暂停不具备自发电能力的项目。

数字技术的物质影响正延伸至其他有限的自然资源。范德赫拉夫指出，认为人工智能是无形之物的认知是错误的。他说：“每个聊天机器人或图像生成器背后，都隐藏着耗电的服务器、耗水的冷却系统、依赖脆弱供应链的芯片，以及从土地中开采的矿物。”

用水问题已成为一个核心矛盾点。运行大型服务器的冷却系统每天需要大量的水。该文章引用的数据显示，自2022年以来，美国建造的数据中心有三分之二位于已面临水资源短缺的地区。在美国的亚利桑那州等地，以及西班牙、新加坡等国，家庭用水与科技巨头用水之间的竞争已引发监管争议。

此外还有对矿业的依赖。建造一座超大规模数据中心所需的铜，可能相当于一座中型矿山一年的产量。国际能源署预测，到2030年，数据中心每年将消耗50万吨铜、7.5万吨硅以及超过全球需求10%的镓。

人工智能领导权之争，已演变为对硬件供应链控制权的角逐。对模型训练至关重要的尖端半导体是战略瓶颈所在。这种集中化带来了全球范围内的产业政策措施。这场争夺战促使日本、欧盟、韩国等在非洲和拉美寻求战略联盟，以保障原材料供应。

未来项目的规模将超出当前基础设施的承载能力。范德赫拉夫举的一个例子是美国开放人工智能研究中心(OpenAI)及其合作伙伴在阿布扎比规划的5吉瓦的综合设施。该设施的功率相当于五座核反应堆，占地面积达26平方公里。

面对这种局面，科技企业已从能源领域的消费者转变为核心参与者。微软、亚马逊和谷歌如今位列全球最大的可再生能源采购商之中。（编译/苏佳维）

参考消息网3月11日报道据阿根廷布宜诺斯艾利斯经济新闻网3月8日报道，国际货币基金组织(IMF)一项研究明确指出，人工智能(AI)数据中心的耗电量已超过法国耗电量，几乎与德国相当。IMF还警告称，人工智能的扩张已将数字竞赛变为一场围绕能源、水和关键矿产的物质资源争夺战。

人工智能与大规模数据处理的进步，已不再是单纯的算法问题，而是变为一种具有重大影响的现象。

根据IMF研究员泰斯·范德赫拉夫的一篇论文，支撑这项技术的基础设施——特别是数据中心——的能源需求规模，可与发达经济体的总耗电量相匹敌。

目前，数据中心约消耗全球电力供应的1.5%。这一数字意味着该行业用电量与整个英国相当，超过法国，仅略低于德国。

“人工智能正在吞噬电力。”论文作者在研究摘要中写道。报告强调，先进的语言模型在全球范围内的运行，正在让能源需求呈指数级增长。

当然，格洛班特公司的开发人员法昆多·阿马斯指出，得益于分析复杂系统与大型数据库、实时优化、降低不确定性和加速决策的能力，人工智能也可以提高能源系统效率，并助力节能，无论是在供应侧还是需求侧。

根据IMF的研究，尽管从全球范围来看，人工智能需求增长仅占21世纪20年代能源总增长的不到十分之一(低于电动汽车等其他行业)，但其对国家能源平衡的影响却很关键。在美国和日本等国家，预计从现在到2030年，数据中心将占新增电力需求的近50%。

美国弗吉尼亚州北部是全球最大的数据中心聚集地，这类设施消耗了该州25%的能源。这类状况在爱尔兰等国已导致其他用户的新接入申请被暂停，并迫使运营商暂停不具备自发电能力的项目。

数字技术的物质影响正延伸至其他有限的自然资源。范德赫拉夫指出，认为人工智能是无形之物的认知是错误的。他说：“每个聊天机器人或图像生成器背后，都隐藏着耗电的服务器、耗水的冷却系统、依赖脆弱供应链的芯片，以及从土地中开采的矿物。”

用水问题已成为一个核心矛盾点。运行大型服务器的冷却系统每天需要大量的水。该文章引用的数据显示，自2022年以来，美国建造的数据中心有三分之二位于已面临水资源短缺的地区。在美国的亚利桑那州等地，以及西班牙、新加坡等国，家庭用水与科技巨头用水之间的竞争已引发监管争议。

此外还有对矿业的依赖。建造一座超大规模数据中心所需的铜，可能相当于一座中型矿山一年的产量。国际能源署预测，到2030年，数据中心每年将消耗50万吨铜、7.5万吨硅以及超过全球需求10%的镓。

人工智能领导权之争，已演变为对硬件供应链控制权的角逐。对模型训练至关重要的尖端半导体是战略瓶颈所在。这种集中化带来了全球范围内的产业政策措施。这场争夺战促使日本、欧盟、韩国等在非洲和拉美寻求战略联盟，以保障原材料供应。

未来项目的规模将超出当前基础设施的承载能力。范德赫拉夫举的一个例子是美国开放人工智能研究中心(OpenAI)及其合作伙伴在阿布扎比规划的5吉瓦的综合设施。该设施的功率相当于五座核反应堆，占地面积达26平方公里。

面对这种局面，科技企业已从能源领域的消费者转变为核心参与者。微软、亚马逊和谷歌如今位列全球最大的可再生能源采购商之中。（编译/苏佳维）

参考消息网3月11日报道据阿根廷布宜诺斯艾利斯经济新闻网3月8日报道，国际货币基金组织(IMF)一项研究明确指出，人工智能(AI)数据中心的耗电量已超过法国耗电量，几乎与德国相当。IMF还警告称，人工智能的扩张已将数字竞赛变为一场围绕能源、水和关键矿产的物质资源争夺战。

人工智能与大规模数据处理的进步，已不再是单纯的算法问题，而是变为一种具有重大影响的现象。

根据IMF研究员泰斯·范德赫拉夫的一篇论文，支撑这项技术的基础设施——特别是数据中心——的能源需求规模，可与发达经济体的总耗电量相匹敌。

目前，数据中心约消耗全球电力供应的1.5%。这一数字意味着该行业用电量与整个英国相当，超过法国，仅略低于德国。

“人工智能正在吞噬电力。”论文作者在研究摘要中写道。报告强调，先进的语言模型在全球范围内的运行，正在让能源需求呈指数级增长。

当然，格洛班特公司的开发人员法昆多·阿马斯指出，得益于分析复杂系统与大型数据库、实时优化、降低不确定性和加速决策的能力，人工智能也可以提高能源系统效率，并助力节能，无论是在供应侧还是需求侧。

根据IMF的研究，尽管从全球范围来看，人工智能需求增长仅占21世纪20年代能源总增长的不到十分之一(低于电动汽车等其他行业)，但其对国家能源平衡的影响却很关键。在美国和日本等国家，预计从现在到2030年，数据中心将占新增电力需求的近50%。

美国弗吉尼亚州北部是全球最大的数据中心聚集地，这类设施消耗了该州25%的能源。这类状况在爱尔兰等国已导致其他用户的新接入申请被暂停，并迫使运营商暂停不具备自发电能力的项目。

数字技术的物质影响正延伸至其他有限的自然资源。范德赫拉夫指出，认为人工智能是无形之物的认知是错误的。他说：“每个聊天机器人或图像生成器背后，都隐藏着耗电的服务器、耗水的冷却系统、依赖脆弱供应链的芯片，以及从土地中开采的矿物。”

用水问题已成为一个核心矛盾点。运行大型服务器的冷却系统每天需要大量的水。该文章引用的数据显示，自2022年以来，美国建造的数据中心有三分之二位于已面临水资源短缺的地区。在美国的亚利桑那州等地，以及西班牙、新加坡等国，家庭用水与科技巨头用水之间的竞争已引发监管争议。

此外还有对矿业的依赖。建造一座超大规模数据中心所需的铜，可能相当于一座中型矿山一年的产量。国际能源署预测，到2030年，数据中心每年将消耗50万吨铜、7.5万吨硅以及超过全球需求10%的镓。

人工智能领导权之争，已演变为对硬件供应链控制权的角逐。对模型训练至关重要的尖端半导体是战略瓶颈所在。这种集中化带来了全球范围内的产业政策措施。这场争夺战促使日本、欧盟、韩国等在非洲和拉美寻求战略联盟，以保障原材料供应。

未来项目的规模将超出当前基础设施的承载能力。范德赫拉夫举的一个例子是美国开放人工智能研究中心(OpenAI)及其合作伙伴在阿布扎比规划的5吉瓦的综合设施。该设施的功率相当于五座核反应堆，占地面积达26平方公里。

面对这种局面，科技企业已从能源领域的消费者转变为核心参与者。微软、亚马逊和谷歌如今位列全球最大的可再生能源采购商之中。（编译/苏佳维）

参考消息网3月11日报道据阿根廷布宜诺斯艾利斯经济新闻网3月8日报道，国际货币基金组织(IMF)一项研究明确指出，人工智能(AI)数据中心的耗电量已超过法国耗电量，几乎与德国相当。IMF还警告称，人工智能的扩张已将数字竞赛变为一场围绕能源、水和关键矿产的物质资源争夺战。

人工智能与大规模数据处理的进步，已不再是单纯的算法问题，而是变为一种具有重大影响的现象。

根据IMF研究员泰斯·范德赫拉夫的一篇论文，支撑这项技术的基础设施——特别是数据中心——的能源需求规模，可与发达经济体的总耗电量相匹敌。

目前，数据中心约消耗全球电力供应的1.5%。这一数字意味着该行业用电量与整个英国相当，超过法国，仅略低于德国。

“人工智能正在吞噬电力。”论文作者在研究摘要中写道。报告强调，先进的语言模型在全球范围内的运行，正在让能源需求呈指数级增长。

当然，格洛班特公司的开发人员法昆多·阿马斯指出，得益于分析复杂系统与大型数据库、实时优化、降低不确定性和加速决策的能力，人工智能也可以提高能源系统效率，并助力节能，无论是在供应侧还是需求侧。

根据IMF的研究，尽管从全球范围来看，人工智能需求增长仅占21世纪20年代能源总增长的不到十分之一(低于电动汽车等其他行业)，但其对国家能源平衡的影响却很关键。在美国和日本等国家，预计从现在到2030年，数据中心将占新增电力需求的近50%。

美国弗吉尼亚州北部是全球最大的数据中心聚集地，这类设施消耗了该州25%的能源。这类状况在爱尔兰等国已导致其他用户的新接入申请被暂停，并迫使运营商暂停不具备自发电能力的项目。

数字技术的物质影响正延伸至其他有限的自然资源。范德赫拉夫指出，认为人工智能是无形之物的认知是错误的。他说：“每个聊天机器人或图像生成器背后，都隐藏着耗电的服务器、耗水的冷却系统、依赖脆弱供应链的芯片，以及从土地中开采的矿物。”

用水问题已成为一个核心矛盾点。运行大型服务器的冷却系统每天需要大量的水。该文章引用的数据显示，自2022年以来，美国建造的数据中心有三分之二位于已面临水资源短缺的地区。在美国的亚利桑那州等地，以及西班牙、新加坡等国，家庭用水与科技巨头用水之间的竞争已引发监管争议。

此外还有对矿业的依赖。建造一座超大规模数据中心所需的铜，可能相当于一座中型矿山一年的产量。国际能源署预测，到2030年，数据中心每年将消耗50万吨铜、7.5万吨硅以及超过全球需求10%的镓。

人工智能领导权之争，已演变为对硬件供应链控制权的角逐。对模型训练至关重要的尖端半导体是战略瓶颈所在。这种集中化带来了全球范围内的产业政策措施。这场争夺战促使日本、欧盟、韩国等在非洲和拉美寻求战略联盟，以保障原材料供应。

未来项目的规模将超出当前基础设施的承载能力。范德赫拉夫举的一个例子是美国开放人工智能研究中心(OpenAI)及其合作伙伴在阿布扎比规划的5吉瓦的综合设施。该设施的功率相当于五座核反应堆，占地面积达26平方公里。

面对这种局面，科技企业已从能源领域的消费者转变为核心参与者。微软、亚马逊和谷歌如今位列全球最大的可再生能源采购商之中。（编译/苏佳维）