英国AI雄心与清洁能源目标显现显著分歧
英国政府在力推人工智能（AI）产业蓬勃发展的同时，也面临着实现清洁能源转型的严峻挑战。然而，负责这两项关键议程的政府部门在未来 AI 数据中心的电力需求预测上，却出现了惊人的巨大差异，这不仅引发了外界对政府宏观规划能力的质疑，也暴露了部门间协调的不足。
科学、创新与技术部（DSIT）和能源安全与净零排放部（DESNZ）在 AI 数据中心未来电力消耗上的预测存在“天壤之别”。DSIT 预估，到 2030 年，AI 数据中心的电力需求将高达 6 吉瓦，而 DESNZ 的数字却远低于此，不足其十分之一。如此悬殊的差距，已引起了非政府组织 Foxglove 的高度关注。该组织战略主管 Tim Squirrell 坦言，政府对于数据中心环境影响的认知不足令人震惊，这可能源于部门间的能力缺失，或是对科技巨头发展潜力过于乐观的判断。
作为负责英国碳预算规划和实现气候目标的部门，DESNZ 在回应 Foxglove 关于将 AI 数据中心增长纳入碳排放预测的询问时，仅建议参考整个商业服务行业的能源消耗预测，并未对数据中心本身进行单独量化。该行业整体能源消耗预测显示，到 2025 年至 2030 年间，增长将为 528 兆瓦，相当于约 170 万户家庭的年用电量。这一数字与 DSIT 在“英国计算路线图”中提到的 AI 数据中心容量需求量相去甚远，后者明确指出，到 2030 年，英国至少需要 6 吉瓦的 AI 数据中心容量。
值得注意的是，DSIT 此前发布的 AI 数据中心碳排放预测，在同期内也经历了大幅修正，排放数字增加了超过百倍。最初，DSIT 预测的额外 AI 计算能力碳排放范围为 0.025 至 0.142 万吨，随后更新至 34 至 123 万吨，占英国预计总排放量的 0.9% 至 3.4% 不等。这种前后不一的预测，进一步加剧了人们对政府预测准确性和政策一致性的担忧。
AI 数据中心的能源需求与环境影响
AI 数据中心的迅猛发展，尤其是在图形处理器（GPU）等算力密集型硬件驱动下，对电力资源的需求日益增长。这些数据中心通常需要大量的电力来运行服务器、冷却系统以及网络设备。其输入形式主要为海量数据和计算指令，输出则为分析结果、模型训练成果或AI服务。鉴于英国政府设定的清洁能源目标，如何平衡 AI 产业扩张与碳排放限制，将是其面临的长期挑战。目前，DESNZ 表示已将数据中心排放纳入模型考量，并有专门的 AI 能源委员会在探索发展方向，预计其第七个碳预算将在今年夏天公布，届时将进一步明确相关规划。
此次能源需求预测的巨大分歧，反映出英国在规划 AI 产业发展与实现零碳排放目标之间，存在着亟待解决的协调与信息不对称问题。