2022年出現的ChatGPT驚艷全球，今年，主角咖位被Sora取代。業界預測，快則2年，慢則8年，真正意義上的人工通用智能（AGI）就會實現。
隨著AI浪頭揚起，其所帶來的能源壓力也受到關注。OpenAI首席執行官薩姆?奧爾特曼日前公開表示，人工智能行業正在走向能源危機。他警告說：“下一波生成式人工智能系統消耗的電力將遠遠超出預期，現有能源系統將難以應對。”
AI的“盡頭”是能源嗎？
眾所周知，AI拼的是算力。而要提高算力水平有兩個途徑，其一是提高芯片等硬科技水平，其二便是以大量數據“喂養”算法，助其快快長大。而要實現后者，穩定持續的電力供應必不可少。
事實上，現階段就開始擔憂AI能源供給并不是杞人憂天。
今年以來，僅ChatGPT每月消耗的電力就相當于約30萬中國家庭一個月的用電量，而且這一數據隨著ChatGPT的迭代還在迅速上升。
賓夕法尼亞大學的研究也顯示，2018年，計算機只用掉了全球不到2%的電力；但今天，這個比重已增長至10%；預計到2030年，計算機將會消耗全球五分之一的電力。
那么，未來的算力會需要多少能源呢？多位業內專家預測，至少需要消耗“地球已知化石能源儲量的兩倍”。據美媒報道，有專家甚至表示，它會“燒掉14個地球”。
就此，專家紛紛建言獻策。大家共同的觀點是，鑒于化石能源根本不可能滿足AI的需求，“新能源能力”將成為除科技以外另一把“掌握未來算力的關鍵鑰匙”。
目前最具可行性的能源“鑰匙”有望出現在兩個領域。
第一個是核能。福島核事故后，全球核能何去何從成為各方關注的焦點。盡管多國政府事實上仍在發展核能，但面對公眾的時候普遍表現得比較低調。原因無他，怕引發公眾的恐慌情緒。
事實上，最近半個多世紀以來，核能一直作為一種便宜清潔的能源在全球范圍內發展。目前，核能提供了全球13.8%的電力供應，大多數核電站都分布在發達國家。同時，因為核電站不產生二氧化碳，發展核能也被視為應對氣候變化的一種有效方法。
最近核能領域還傳來了一個好消息，即有“人造太陽”之稱的可控核聚變技術取得了新進展。此前，核電的技術原理基本都基于核裂變。該技術很早就取得了突破，但安全性不高，歷史上幾次核災難本質上都是核裂變惹的禍。核聚變則不然，可控二字就是其本質特征，只不過目前其研究尚處于實驗室階段，成本和效率問題都亟待破解，距離商用尚有不小的距離。不過，從去年以來，海內外核聚變研究紛紛取得突破，“人造太陽”離照亮人類未來越來越近。
第二個是光伏。從產業規模角度看，2022年全球新增光伏裝機量預計為230吉瓦，同比增長35.3%，拉動光伏產業鏈制造端產能進一步擴大。從生產布局角度看，中國大陸依然是產能最大聚集地，硅片產能占全球硅片總產能的比重高達98%，電池片產能占比超過85%，組件產能占比約為77%。從國別（地區）角度看，歐洲的發展前景比較樂觀。2022年，歐盟新增光伏裝機量41.4吉瓦，同比漲幅接近50%，預計2026年光伏年新增裝機量將接近120吉瓦。此外巴西光伏裝機量達到22吉瓦，新增9.0吉瓦，新增裝機量同比大幅增長73.3%；印度新增裝機量達到13.96吉瓦，同比增長近40%。比較“掉鏈子”的是美國。美國光伏市場是為數不多出現衰退的市場，由于對華貿易限制阻礙了光伏設備中關鍵的低成本零配件和材料進口，2022年美國光伏新增裝機量同比降低23%。
當然，談論光伏產業就不能不談儲能。對于天然具有發電間歇性特點的新能源來說，找到一個中間體或關鍵樞紐完成能量存儲至關重要。如果沒有儲能系統的參與，新能源就會陷入供應與使用不“合拍”、時間與空間不連續的尷尬境地，自然也無法發揮最大效能。從這個意義上講，發展儲能的重要性不亞于發展新能源產業本身。
來源：經濟日報
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