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目前，随着人工智能技术的深入发展，大模型、AI芯片、AI算力成为业界关注的焦点。然而，人工智能面临的能源需求是一个很大的挑战。训练大规模模型和运行复杂算法需要大量的计算资源和能源支持，开发高效的AI芯片和优化算法，降低能耗，提高计算效率，成为人工智能领域亟待解决的问题。

2024年7月4日，世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议(WAIC2024)在上海世博中心开幕。会上，中国工程院院士、阿里云创始人王坚在回答计算能力和电力是否是AI发展的瓶颈时表示，在电力方面，美国人工智能发展的瓶颈是电力，这对于中国来说不是问题，也是最不让人担心的。

美国最大的风力和太阳能发电场开发商NextEra Energy的首席执行官约翰·凯彻姆(John Ketchum)表示，美国的电力需求多年来一直相对稳定。随着人工智能的蓬勃发展，美国的电力需求增长率将飙升，每年将加速至1.8%左右，预计未来5年美国的电力需求增长率将快速增长81%，以跟上人工智能、电气化、云计算能力和芯片的发展。

特斯拉首席执行官埃隆·马斯克(elon musk)也指出，生殖式人工智能的快速发展将导致电力和变压器的短缺成为技术发展的瓶颈。他预测，这种电力短缺最早可能在2025年出现。

王坚指出，能源问题不是人工智能行业目前需要担心的事情。相对于人类现有的电力，现在的计算能力还不够。王坚举例说，上世纪80年代，全世界都在担心石油很快就没了，现在却变得更便宜了。随着时间的发展，新能源和新形式的计算能力会产生，我们不需要用现在的状态去解决十年后的问题。

王坚还说，在空这个维度上，中国目前的年发电量比美日俄加起来还多，所以中国是世界上现阶段最不需要担心能源问题的国家。

从“AI发展瓶颈问题”回望中国人工智能产业发展；

-人工智能产业加速发展

得益于算法、数据和计算能力的共同发展，人工智能的应用逐渐成熟，不仅催生了新的市场，也为传统行业的发展注入了活力。预计2024年中国人工智能市场规模将超过6000亿元，2029年有望突破万亿大关。人工智能将帮助传统行业降低成本，提高效率，从而实现行业的智能化升级。

-AI宏模型是智能计算的新范式。

超大规模智能模型，简称大模型，是近年来兴起的人工智能计算新范式。与传统的AI模型相比，大模型的训练使用了更多的数据，具有更好的泛化能力，可以应用于更广泛的下游任务。按照应用场景的划分，AI大模型主要包括语言大模型、视觉大模型和多模态大模型。业界典型的自然语言模型有GPT-3、源、悟、文心。视觉大模型在自动驾驶、智能安防、医学成像等领域也得到了广泛的应用。随着基于多模态大模型技术的快速发展，人工智能生成内容(AIGC)已经成为人工智能发展的下一个关键领域。

——国内10亿参数以上大型模型数量已超过100个。

生成式人工智能的快速发展，对计算能力提出了更高、更迫切的需求，建设国家综合计算能力体系的必要性日益凸显。到2024年3月，国内10亿参数以上大规模模型数量突破100个，行业大规模模型深度赋能电子信息、医疗、交通等领域，形成数百个应用模型，赋能数千个行业。

-中国生成式人工智能的市场规模

2023年以来，ChatGPT掀起的人工智能热潮席卷全球，带动了AI行业实现空预发展。其中，生成式AI(又称AIGC)分支受到投资人和科技巨头的青睐，各种大型AIGC模型相继问世，获得上亿用户，其影响力、应用范围和迭代速度尤为引人注目。因此，2023年被业内外誉为“生成式人工智能元年”。根据工信部测算数据，2023年中国生成式人工智能市场规模约为14.4万亿元；同时，预计到2035年将超过30万亿元，占全球总市场规模的35%以上，成为全球AI产业链的重要一环。

根据美国银行美林证券股票策略师Thomas(T.J.)Thornton的最新研究报告，预计到2030年，全球数据中心的电力需求可能达到126-152 GW，在此期间，电力需求将增加约250 TWh，相当于2030年美国电力需求总量的8%。

国际能源署最近发布的报告预测，未来三年，全球对数据中心、加密货币和人工智能的电力需求将增加一倍以上，相当于一个德国的电力需求总量。到2026年，全球整体电力需求预计将增长3.4%。根据国际能源署的数据，数据中心和传输网络的能耗已分别占全球总量的1.5%。他们每年的碳排放总量相当于巴西。

中国数据中心工作组(CDCC)专家委员会副主任曲海峰表示，相关行业应该重视提高数据中心的能效，而不是抑制其规模。数据中心不是降低能耗，而是提高能耗质量。未来需要通过技术创新和设备升级，进一步提高发电效率，提高电网输送能力和稳定性，优化电力资源配置，提高供电灵活性，普及分布式能源系统，降低能源传输损耗，以应对计算能力发展带来的能源需求挑战。

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更多该行业的研究分析，请参考前瞻产业研究院《中国人工智能产业发展前景预测及投资战略规划分析报告》。

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