自从ChatGPT和生成式AI的火爆，却让新能源板块意外地乘上了人工智能的浪潮。这场由人工智能引领的新能源热潮
，让人们看到了新能源与人工智能结合的巨大潜力
。未来，随着技术的不断进步和应用场景的拓宽
，新能源板块有望在人工智能的推动下实现更加快速的发展

，为人类创造更加美好的未来。

AI算力激增导致美国“能源缺口”显现

近年来，AI算力飞速提升，然而其能耗问题也愈发凸显。随着AI模型的迭代升级
，训练和推理所消耗的能量呈指数级增长
。以OpenAI发布的Sora为例，这款能够根据文本提示创建逼真视频的大模型，其制作60秒视频的耗电量超过一百度，电费成本高达90美元。若按常理生成半小时视频
，需耗费大量算力和电力
。一旦Sora正式发布，其用户基数预计将达到百万级以上

，仅一天的耗电量就可能超过300亿度，这对于美国而言几乎是不可能完成的任务
。

AI的迅猛发展确实带来了前所未有的便利和创新，但同时也带来了能源消耗的巨大挑战。如何在保证AI性能的同时，降低其能耗，已成为当前亟待解决的问题。未来，我们需要更加深入地研究AI的能耗问题
，寻找更加高效、环保的解决方案，以实现AI的可持续发展。

ChatGPT搜索一次消耗的电力是谷歌搜索的近十倍，每天响应用户请求所消耗的电力超过50万千瓦时，相当于美国家庭日常用电量的1.7万倍以上。随着各大科技公司在全美范围内增设数据中心

，电力需求飙升，导致多地面临电力短缺风险
。为应对这一挑战，一些原计划关闭的燃煤电厂不得不推迟关闭时间。AI和数据中心的发展带来的电力消耗问题，已成为当前亟待解决的难题。

特斯拉CEO马斯克说：“现在是缺芯片
，但预计接下来短缺的将是电力，明年
，大家会看到，没有足够的电力来运行所有的芯片
。”

中国新能源如何应对AI算力能耗增长
？

人工智能因其巨大的成本和能耗被称为“吞金兽”

，使得许多国家对其发展持谨慎态度。目前，美国和中国在人工智能领域进展较快，但美国的发电量已难以支撑高耗电量的需求
。

根据国家能源局发布的数据，中国2023年全社会用电量和规模以上工业发电量均实现增长，发电量是美国的两倍多。同时，中国新能源发电装机量增长迅猛，预计2024年将占全球可再生能源新增容量的近55%。这一趋势表明
，中国在可再生能源领域的发展势头强劲
，为人工智能的发展提供了有力支撑。

然而，尽管中国在发电量和新能源发展上具备优势，但两国都难以完全支撑Sora等人工智能大模型的全面运行
。解决这一问题的方案主要有两个
：一是增加发电量以满足需求，但这需要投入大量资源并可能对环境造成影响
；二是优化人工智能大模型的成本和能耗，降低其耗电量。

中国和美国在人工智能领域的发展都面临能耗挑战。中国在可再生能源方面的优势为其在人工智能领域的发展提供了有利条件，但两国仍需努力寻找平衡能耗与发展的解决方案
。未来

，通过技术创新和政策引导，或许能够找到更加可持续的人工智能发展路径。

AI将为中国企业带来哪些新能源发展机遇？

到2027年，AI行业预计每年将消耗惊人的850至1340亿千瓦时电量
，这约占全球电量的0.5%，无疑将引发电力行业巨大变革。面对如此庞大的能耗，依赖煤炭、石油等不可再生资源已不可行，AI对电力持续供给的高要求，更是加剧了这一挑战。近期，爱尔兰等国的断电案例已凸显AI时代电力网络建设的紧迫性。

随着对光伏高效利用和控制电网冲击需求的提升，储能配套需求也日益增长。这对中国的新能源+储能企业而言，是一个长期利好。预计仅在中国，2024至2026年储能需求的年复合增长率将达到24%
，到2030年
，储能需求可能从500GWh翻倍至超过900GWh。

虽然“AI将助推新能源成为印钞机”的说法略显夸张，但AI无疑将对新能源产业产生深远影响
。新能源产业
，特别是风光和储能领域
，因人类新增能源需求而拥有无比广阔的未来。

马斯克指出，AI技术不仅缺电，还缺变压器。AI芯片工作时需将高压电降至6伏工作电压，这一降压过程对变压器需求巨大
。美国商务部报告显示
，美国变压器平均使用寿命远超预期，导致“变压器荒”。美国变压器主要依赖进口，而中国和印度是其主要供应国，这对中国变压器厂商来说是一个巨大商机。AI技术的迅猛发展将深刻影响全球电力行业，推动新能源和储能产业的快速发展，同时也为中国新能源+储能和变压器厂商带来前所未有的机遇
。