目前無人真正知曉人工智能究竟消耗多少能源。由於尚無法律強制要求AI企業披露能耗及環境影響數據，多數公司選擇將這一爭議性信息嚴格保密。加之大型語言模型持續演進，複雜性與能效同步提升，使得外部機構難以精准量化該領域的能源足跡。
儘管無法得到確定的數字，但可以確定的是，AI的能耗確實相當龐大，並且增長迅速。高盛預測，到2030年，AI數據中心將推動全球電力需求較2023年水平增長165%。國際能源署 (IEA) 預測，到2030年數據中心的電力消耗將增長一倍以上，達到945太瓦時，大致相當於日本目前的用電量。
AI技術正全面融入從客服呼叫、算法主管到作戰系統等幾乎所有領域。儘管能效顯著提升，但將這些成果投入更龐大、更耗能的模型，將會催生出我們想像中的“能源怪獸”。這一能源危機已引起全球政策制定者的高度關注。多國領導人正緊急研判AI對能源安全的潛在衝擊，特別是在愛爾蘭、沙特和馬來西亞等計劃中數據中心建設速度遠超能源規劃的國家。
AI是一把強大的“雙刃劍”。它無疑是加速全球減排的關鍵賦能者，但AI本身（尤其是大型數據中心和模型訓練）是巨大的“電老虎”，激增的能耗需求可能短期內會依賴化石能源來滿足，這與減排目標存在矛盾。
去年谷歌曾坦言，因AI技術整合，公司五年間碳排放量激增48%。該科技巨頭曾承諾到2030年實現溫室氣體淨零排放，但AI驅動服務所需的算力及電力遠超常規網絡活動，隨著AI更深融入產品，減排目標將面臨重大挑戰。
為應對迫在眉睫的能源短缺，科技與能源領域的公私機構正竭力通過各種方式提升產能。科技巨頭的首要任務已轉變為獲取能源的速度，而在多數情況下，傳統能源是最快速的解決方案。多國競相建設新發電廠，並推遲現有能源項目的關停時間，其中多數為化石燃料電廠。
據全球能源監測組織數據顯示，為滿足AI能源需求，全球當前正在建設的燃氣電廠超過85座。煤電在美國已持續衰退多年，大量廢棄電廠仍遍佈各地，其中多數電廠將改造成燃氣電廠重新投運。雖然天然氣較煤炭清潔，但這種煤改氣路徑可能擠佔清潔能源項目。
