乔治城大学、Epoch AI和兰德大学研究人员的最新联合研究表明，如果当前趋势持续，用于训练和运行人工智能的数据中心可能很快容纳数百万枚芯片，耗资数千亿美元，所需电力相当于大型城市电网的消耗量。这项追踪2019年至今全球AI数据中心发展的研究汇总了500多个项目数据，结果显示虽然数据中心算力性能每年增长超一倍，但电力需求和资本支出正以指数级速度攀升。
研究揭示了未来十年支持AI技术发展的基础设施建设挑战。近期宣布全球约10%人口正在使用其ChatGPT平台的OpenAI（开放人工智能），已与软银（SoftBank）等合作伙伴计划筹资5000亿美元在美国及其他地区建立AI数据中心网络。微软（Microsoft）、谷歌（Google）和亚马逊云服务（AWS）等科技巨头也承诺今年投入数亿美元扩建数据中心。
研究指出，类似xAI公司造价70亿美元的“巨像（Colossus）”这类AI数据中心，其硬件成本在2019至2025年间每年增长1.9倍，电力需求每年翻番（该设施耗电约300兆瓦，相当于25万户家庭用电量）。尽管过去五年数据中心能效显著提升（2019-2025年间每瓦计算性能年均提升1.34倍），仍无法抵消用电需求激增。预计到2030年6月，顶级AI数据中心可能配备200万枚AI芯片，耗资2000亿美元，需9吉瓦电力——相当于九座核反应堆的发电量。
AI数据中心对电网的压力已引发多方关注。富国银行（Wells Fargo）最新预测显示，到2030年数据中心能耗将增长20%。这可能迫使依赖不稳定天气条件的可再生能源达到供应极限，进而刺激化石燃料等不可再生能源使用增加。
此类设施还带来高耗水量、挤占土地资源及侵蚀地方税基等问题。华盛顿非营利组织“优质工作优先（Good Jobs First）”研究显示，至少10个州因过度税收优惠，每年因数据中心损失超1亿美元税收。
不过这些预测可能因市场变化而调整。近期AWS和微软等运营商已缩减数据中心项目。考恩（Cowen）公司4月报告指出，2025年初数据中心市场出现“降温”迹象，反映出行业对过度扩张的担忧。
