预计到2030年，人工智能产业的电力消耗将猛增8050%，达到652太瓦时。
编辑日期：2024年07月10日
据富国银行透露，人工智能领域的电力消耗主要集中在训练模型上，预计到2026年将达到40 TWh，而到2030年将攀升至402 TWh。同时，AI推理过程的能耗预计将在本世纪20年代末期显著增加。
单凭这个数字可能难以形成具体印象，不妨参考以下对比：2023年，中国全年的电力消耗达到了9224.1太瓦时，而上海市的年用电量为184.9太瓦时，深圳市则为112.8太瓦时。
人工智能领域目前正遭遇严峻的电力短缺问题。以英伟达的H100人工智能GPU为例，这款采用SXM架构的设备功率消耗竟高达700瓦。更甚者，英伟达即将推出的B200 AI GPU更是惊人，单个芯片的功率预计将达到1200瓦。
AMD 的新款MI300X AI加速器也展现了相似的趋势，其最高功率消耗达到了750瓦，相较于前代MI250型号的560瓦峰值功耗，增长了整整50%。
英特尔也积极进取，其新推出的Gaudi 2 AI加速器达到了600W的峰值功率，而最新的Gaudi 3 AI加速器更是将峰值功率提升至900W，相较于前代增长了50%。
英特尔即将推出的Falcon Shore混合AI处理器展现出更高的功率消耗，树立了业界的新巅峰，单片芯片的最大功率损耗竟高达1500W，令人惊叹。
仅考虑GPU就已经相当惊人了，如果再算上CPU以及其他附加部件，其能耗更是令人咋舌。以英伟达的GB200系统（包含2个B200 GPU和1个Grace CPU）为例，其功率消耗可高达2700W。
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