AI 疯狂“吸粉”更“吸电”？英国电网：救命，我的负荷要翻倍了！

TL;DR：

AI 还没进化成天网，可能先要把电网给整“炸”了。英国监管机构 Ofgem 报警称，140 多个 AI 数据中心正排队等着“插电”，总需求高达 50GW，这胃口大到能直接吞掉全英国的电力峰值。

当我们在用 ChatGPT 写周报、用 Midjourney 画猫片时，远在大洋彼岸的英国电网工人们可能正看着仪表盘流冷汗。

根据英国能源监管机构 Ofgem 的最新警告，受人工智能热潮驱动，英国目前有约 140 个处于提案阶段的数据中心项目。这些项目的总电力需求预计将达到惊人的 50 吉瓦（GW）。¹

这是一个什么概念？目前英国全国的最高用电需求峰值也才 45GW 左右。换句话说，光是这些还没落地的“新邻居”，就打算把整个英国的电网负荷再翻一倍。

140 个“电老虎”排队：电网直呼“我太难了”

现在的 AI 数据中心，早已不是当年那个只要吹吹风扇就能干活的“乖宝宝”了。由于 AI 模型训练需要成千上万块 GPU 并行运转，这些机器不仅贵，而且极其“口渴”。

“这哪是数据中心，这简直是插在电网上的超级‘抽电器’。” —— 某不愿透露姓名的电网工程师（调侃点评）

Ofgem 的数据显示，这 50GW 的电力缺口如果全部兑现，将对英国的能源基础设施构成前所未有的挑战。¹ 实际上，这不仅仅是英国的烦恼。国际能源署（IEA）此前就预测，到 2030 年，全球数据中心的电力需求将翻一番，达到约 945 太瓦时，相当于日本全国的用电量。²

目前在英国，排队等待接入电网的申请已经排到了十年后。像 Segro 这样的地产巨头，其数据中心扩建计划就因为拿不到电力配额而陷入僵局；甚至连微软这样“财大气粗”的主儿，其 32 亿美元的投资计划也得看电网的脸色。³

技术大揭秘：AI 到底是怎么把电“吃”掉的？

为什么 AI 比传统计算更费电？答案藏在功率密度里。

传统的服务器机架功率通常在 150W 到 300W 之间，但现在的 AI 训练服务器，单机功耗已经飙升到了 2000W 以上。⁴

• 算力即电力： 每一枚英伟达 H100 芯片都是一个微型发热体。
• 冷却“死循环”： 机器运行产生热量，为了不让它们烧坏，必须消耗更多的电力去运行空调或液冷系统。
• 24/7 全天候： 不同于办公室用电有高峰低谷，AI 训练是全天候“拉满”运行，对电网的基荷压力巨大。⁵

这种“暴力美学”式的算力增长，让电网就像一个被强行接上了 140 个工业级大功率吹风机的老旧插线板，随时面临跳闸的风险。

未来预测：一边是“碳中和”，一边是“算力荒”

现在的问题很尴尬：一方面，英国政府正雄心勃勃地推进减排目标；另一方面，AI 产业却像个贪婪的“大胃王”，张嘴就要掉翻倍的电力供应。

为了破局，科技公司和能源厂商正在各显神通。英飞凌等半导体巨头正试图通过更高效的电源管理芯片来“节流”，⁴ 而一些数据中心干脆考虑直接搬到核电站旁边，或者自建小型模块化反应堆（SMR）来“开源”。

如果电网升级的速度跟不上大模型进化的速度，未来我们可能真的要面临一个终极选择：是保住家里的热水壶和暖气，还是保住那个能帮你写代码的 AI 助手？

毕竟，当电网负荷翻倍时，最先“断气”的可能不只是算力，还有投资者的信心。

引用

• AI
• 数据中心
• 电网危机
• 英国
• 算力焦虑