在最近的一份主题投资报告中，巴克莱(Barclays)分析师讨论了人工智能(AI)技术崛起所带来的能源需求，并特别关注了英伟达(NASDAQ:NVDA)在这一领域的角色。
分析师表示，与人工智能进步相关的预计能源需求凸显了英伟达市场前景的一个关键方面。
巴克莱的分析表明，到2030年，数据中心将消耗目前美国电力需求的9%以上，主要受人工智能电力需求的推动。分析师指出，“NVIDIA共识中蕴含的人工智能力量”是这一重大能源预测背后的关键因素之一。
该报告还指出，虽然随着每一代新gpu的出现，人工智能的效率不断提高，但人工智能模型的规模和复杂性正在快速增长。例如，大型语言模型(llm)的规模每年增长约3.5倍。
尽管有这些改进，但由于人工智能应用范围的扩大，总体能源需求将会上升。每一代新一代的gpu，如NVIDIA的Hopper和Blackwell系列，都更加节能。然而，更大、更复杂的人工智能模型需要强大的计算能力。
报告写道:“大型语言模型(llm)需要巨大的计算能力来实现实时性能。”“法学硕士的计算需求也转化为更高的能耗，因为需要越来越多的内存、加速器和服务器来适应、训练和推断这些模型。”
巴克莱补充说:“旨在部署法学硕士进行实时推理的组织必须应对这些挑战。”
为了说明这种能源需求的规模，巴克莱预计，为大约800万个gpu供电将需要大约14.5吉瓦的电力，换算成大约110太瓦时(TWh)的能源。该预测假设平均载客率为85%。
预计到2027年底，这些gpu中约有70%将部署在美国，这相当于在未来三年内仅在美国就有超过10吉瓦和75太瓦时的人工智能电力和能源需求。
分析师表示:“英伟达的市值表明，这只是人工智能电力需求部署的开始。”该芯片制造商正在进行的gpu开发和部署将推动数据中心能耗的显著增加。
此外，数据中心对电网电力的依赖强调了解决峰值电力需求的重要性。数据中心持续运行，需要均衡的供电。
该报告引用了OpenAI首席执行官萨姆·奥特曼在达沃斯世界经济论坛上发表的一段引人注目的言论:“我们需要的能源确实比我们以前认为的要多得多……我认为我们仍然没有意识到这项技术的能源需求。”
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