谷歌AI能源需求激增致排放量五年内增长近50%

关于“需求”这个词，它指的是人们对特定资源或能力的需求，以实现某种目标，从而促进创新和增长。有效满足这些需求是当前公司面临的一项挑战，而创新是关键。

从数据来看，全球人工智能领域的投资在过去几年里增长迅速，预计到2027年将达到48%。具体来说，对人工智能需求的增长推动了相关技术和应用的发展。在过去一段时间里，尤其是在2023年，人工智能领域的风险投资总额增长了13%，达到了143亿美元。

人工智能技术已经渗透到各个行业和领域，对未来产生着深远的影响，例如2030年全球半导体行业的“非内存”需求。这意味着，诸如“更广泛、更深入的半导体专业知识”之类的需求，将是未来人工智能技术发展的重要驱动力。

提到人工智能领域，相关半导体自2019年以来获得了超过50%的回报，这主要是因为人工智能的普及大大增加了对半导体芯片的需求，推动了整个半导体行业的发展。

据能源领域分析，人工智能的需求预计将从2022年的略高于100太瓦时（TWh）增长到2026年。SemiAnalysis 的数据显示，到2030年，人工智能训练所需用电量将占全球总用电量的4.5%。

人工智能在加速各个行业发展的同时，也对数据中心提出了更高的要求。例如，为了支持 Gemini 和 OpenAI 的 GPT-4 等大型语言模型，需要大量数据中心资源。预计未来几年，数据中心对“高性能”芯片的需求将会显著增长。据预测，到2030年，数据中心对“加速计算”的需求将达到一个峰值。

整体来看，对人工智能的需求预示着一个以创新为主导的经济转型，但同时也带来了一系列的挑战，其中包括与日俱增的能源消耗。因此，需要优先考虑的是如何提高芯片的能效，实现可持续发展。例如，到2027年，人工智能可能需要消耗全球66千兆瓦的电力，这相当于荷兰全国的用电量。

核心要点：

- 全球人工智能领域的投资预计到2027年将达到48%，这反映了市场对人工智能需求的强劲增长。

- 人工智能对“专业技术”的需求，反映了人工智能技术不断发展对人才的需求，这些人才需要具备解决复杂问题的能力。

- 人工智能需求的增长带来了能源消耗的问题，因此需要优化芯片设计，同时鼓励利益相关者共同开发可持续的解决方案，从而减少碳排放。