AI算法越来越强，但背后的电力需求也正以惊人速度飙升。根据分析师Ray Wang公开的数据，NVIDIA几代AI服务器平台的功耗增长幅度惊人，从2020年Ampere架构的10kW到预计2028年Kyber架构的破千kW，短短八年间飙涨了超过100倍。
在各家科技巨头竞逐“AI超级算力”的同时，也带来了不容忽视的能源挑战。
从图表来看，NVIDIA的服务器产品线功耗一路增长：
Ampere（2020）：10kW
Hopper（2022）：40kW
Blackwell（2024）：120kW
Blackwell Ultra（2025）：150kW
Rubin（2026）：200kW+
Rubin Ultra（2028）：1000kW+
Kyber（2028）：尚未公开具体数据，但预期沿用Rubin Ultra级别设计
这样的增幅主要来自于几个原因：每一代GPU机架中配置的卡数更多，单一GPU的热设计功耗（TDP）也更高，加上新一代NVLink/NVSwitch架构，以及超高密度的模块化机柜设计，都导致单机架功耗惊人增加。
不只是单台机柜耗电惊人，整体数据中心的用电也已进入“吉瓦”等级。Ray Wang指出，像OpenAI、Meta等科技巨头，预计未来几年将各自扩展超过10吉瓦（GW）AI运算电力。
这代表什么？1吉瓦的电力就足以供应约100万户美国家庭使用。换句话说，一个AI数据中心的耗电量，很可能等于美国一整个中型州的用电量！
根据国际能源局（IEA）预测，到2030年，AI产业的整体能源消耗将增长两倍，几乎是全球电网扩建速度的四倍之多。如果没有针对节能、散热、再生能源等进一步优化，AI技术的发展可能将与能源与环境问题产生严重冲突。
