北京
训练前沿模型所需的电力，正在以每年翻倍的速度增长。与此同时，AI硬件的能效每年大约提升40%。两者放在一起，算力需求的增长仍然快于能效的提升。
这是Epoch AI追踪的一组内容。它关注的不只是单个模型的耗电，而是前沿AI的电力需求：训练需要多少电、能效提升能抵消多少、算力增长又吃掉了多少。
数据中心正在给电网带来显著压力
到2025年第四季度，AI数据中心的总电力容量已达到约30吉瓦，与纽约州的峰值用电量相当，并超过了许多发达国家的用电规模。
单个数据中心的体量也在快速膨胀。自2024年年中以来，按IT电力容量计算的最大AI数据中心纪录，每10个月就翻一倍。Epoch AI对前沿数据中心电力趋势的分析，一直延伸到2028年。
这些设施对电网提出的要求，已经不是"多接几根线"能解决的。新建数据中心正在给电力系统带来显著压力，而AI公司规划的扩建规模，将跻身人类历史上最大的基础设施项目之列。
一次对话很省，但架不住量级
把视角拉到单次使用，画面会完全不同。全球AI算力消耗达到数十吉瓦级别，但一次聊天机器人查询的耗电，还不到微波炉运行10秒的用电量。
Epoch AI的这份指南把AI能耗拆成了几层：训练、推理，以及对本地电网的影响。真正把总量推高的，不是某一次对话，而是训练环节的持续加码和推理请求的规模化。
前沿AI数据中心的电力分配也值得拆开看——不同组件各自吃掉多少电，直接决定了优化空间在哪里。Epoch AI在2025年12月做过一次专门的拆解。
5000亿美元计划与9吉瓦目标
一个规模达5000亿美元的AI数据中心计划，预计到2029年将超过9吉瓦容量。目前已有0.3吉瓦在Abilene投入运营，另有六个美国站点正在积极建设中。
Epoch AI还推演过一种更激进的形态：把一次10吉瓦的训练运行分散到十几个站点、跨越数千公里。不过它的判断是，开发者更可能在采用去中心化训练之前，先把单个数据中心扩展到多吉瓦级别。
地缘因素也被纳入考量。一场持续的霍尔木兹危机大概率不会让算力建设脱轨，但可能拖慢数据中心的扩张节奏，并扰乱海湾地区流向AI的投资。
关于电力到底是不是瓶颈，Epoch AI在2025年12月的一期通讯里给出了一个反直觉的结论：电力没有你想的那么卡脖子。但这并不意味着账单会变便宜——需求曲线和供给曲线谁跑得更快，才是接下来几年真正要盯的事。
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