“电力巨兽”AI的挑战与储能新机遇
发布日期:2024.03.19

近期,随着SoraChatGPT等的人工智能应用的兴起,AI产业链的火热势头愈发明显。但与此同时,业界却发现电力消耗成为了AI发展面临的新挑战,AI已经逐渐成为新兴的“电力大户”“耗电猛虎”

根据宾夕法尼亚大学专家的分析,全球电力消耗中,计算机的占比不足2%。然而,至今这一数字已升至10%,并预计到2030年,这一比例将达到全球电力消耗的五分之一。

美国媒体的报道指出,ChatGPT的电力消耗引起了广泛关注。目前,ChatGPT每天消耗的电力可能高达50万千瓦时,这相当于1.7万个美国家庭的用电量。这一巨大的用电需求正成为openAI所在地的巨大负担,尤其是在美国电力供应本就紧张的背景下。

根据斯坦福人工智能研究所(HAI)发布的《2023年人工智能指数报告》,OpenAI的GPT-3单次训练耗电量高达1287兆瓦时(1兆瓦时=1000千瓦时)。国盛证券的估算显示,GPT-3的单次训练成本达到了140万美元,而更大的LLM(大型语言模型)训练成本介于200万美元至1200万美元之间,其中60%的成本为电费

人工智能公司运作依赖于向模型输入大量数据,并进行持续的广泛训练。随着生成式AI技术的进一步采纳,其电力消耗预计将进一步增加。AI的快速发展可能导致全球能源供应更加紧张,我们对电力的需求将呈现出几十倍的增长,毕竟未来的用电需求远不止AI。

在今年1月瑞士达沃斯举办的2024年度世界经济论坛上,“ChatGPT之父”、OpenAI首席执行官山姆·奥特曼(Sam Altman提出了一个观点,“AI的未来取决于清洁能源技术的突破”,他强调:“如果没有(技术)突破,就无法实现这一目标。我们需要(核)聚变,或者更便宜的太阳能+能大规模存储(能源)的东西”

英伟达(NVIDIA)创始人兼首席执行官黄仁勋认为,AI不仅是科技型产业,同时也是能源密集型产业,这或许打破了许多人的常规认识。

持同样观点的还有埃隆·马斯克。在2月29日举办的“博世互联世界2024”大会上,特斯拉创始人埃隆·马斯克(Elon Musk)远程接受了博世CEO斯特凡·哈同(Stefan Hartung)和董事长马库斯·海恩(Markus Heyn)的采访,就人工智能议题发表看法。马斯克表示,芯片短缺的情况可能已经过去,但人工智能和电动汽车正在以如此迅猛的速度扩张,明年全球将面临电力和变压器供应紧张的问题。

面对这一挑战,国际能源署发布的《2023年电力市场报告》指出,可再生能源电力将成为未来三年全球电力装机增长的“绝对主力”。在光储融合与光储平价的大背景下,光储系统已经从过去的补充电源,发展成为稳定能源,并且在未来三年将逐步具备作为主力电源的能力。“电力巨兽”AI的挑战与储能新机遇。

中国作为世界最大的能源生产国,已建立了多元化且清洁的能源供应系统。根据中国国家能源局最新数据显示,2023年全球可再生能源新增装机5.1亿千瓦,其中中国的贡献超过了50%。中国风电机组等关键零部件产量占到全球市场70%以上,光伏多晶硅、硅片、电池片和组件产量占全球比重均超过80%

中国的新能源产业,尤其是光伏产业的快速发展技术进步,已大幅降低了光伏发电成本,为全球能源的绿色低碳转型提供了强大动力。工信部最新数据显示,2023年中国多晶硅、硅片、电池、组件产量再创新高,行业总产值超过1.75万亿元。在此背景推动下,光伏发电成本在过去十年内降低了80%-90%,并已低于传统的燃煤发电,达到0.3元/KWh以内,未来还将持续降低。

储能本质上并非直接产能源的行业,但对于光伏风力等新能源来说,由于其发电的间歇性或波动性,需要一个中间体或关键枢纽进行能量存储,以便平衡新能源即发即用在时间和空间上的不连续性。因此,储能成为了整个新能源产业链中不可或缺的一环。

根据《2024年中国新型储能产业发展白皮书》市场篇(全球)部分中提到2023 年全球储能累计装机功率约 294.1GW,其中新型储能累计装机量约 88.2GW,占比为 30.0%。

构建以全钒液流电池和其他储能技术为核心的新型储能体系,以此为大规模和高比例的可再生能源接入提供强有力的支持,助力构建创新的电力系统

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