市场调研机构 TechInsights 今日发布最新预测称，数据中心 AI 芯片和加速器将继续主导寰球半导体市场，从 2023 年到 2029 年，出货量将以 33% 的年复合增长率增长，达到每年 3300 万。该机构指出，生成式 AI 用例是芯片的最大驱动力，GPU 则是需求量最大的加速器。但在功率方面，“一些简单的计算”表明 AI 所需电力将在寰球电力消耗中占据相当大的份额。以英伟达 H100 为例，其峰值功耗为 700W，与一台正在工作中的微波炉功耗大致相同。而随着超等芯片更新换代，峰值功耗仍有可能增加。一个
市场调研机构 TechInsights 今日发布最新预测称，数据中心 AI 芯片和加速器将继续主导寰球半导体市场，从 2023 年到 2029 年，出货量将以 33% 的年复合增长率增长，达到每年 3300 万。
该机构指出，生成式 AI 用例是芯片的最大驱动力，GPU 则是需求量最大的加速器。但在功率方面，“一些简单的计算”表明 AI 所需电力将在寰球电力消耗中占据相当大的份额。
以英伟达 H100 为例，其峰值功耗为 700W，与一台正在工作中的微波炉功耗大致相同。而随着超等芯片更新换代，峰值功耗仍有可能增加。一个英伟达 Blackwell 超等芯片包含两个 1200 瓦的 GPU 和一个 300 瓦的 CPU。NVL72 中有 36 个超等芯片，机架总功率为 120 千瓦。
若 2025 年至 2029 年期间销售的所有数据中心加速器在 5 年的运用寿命中持续运用，在此之间的功耗保守为 700W，则寰球数据中心加速器的总功耗为 2318 太瓦时（IT之家注：1 太瓦时 =10 亿千瓦时）。该机构同时指出，考虑到对 GPU 容量的巨大需求，以及需要运用这些昂贵的资产来提供回报，这种高利用率是可行的。
而根据美国动力信息署的数据，2025 年至 2029 年间，寰球耗电量将达到 153000 太瓦时。这意味着 AI 芯片将占未来五年用电量的 1.5%，是寰球动力消耗的重要组成部分，这种动力运用也将转化为碳排放。
若根据动力研究所的数据来看，2023 年，电网的平均碳强度为每千瓦时 481 克二氧化碳。这意味着从 2025 年到 2029 年，AI 芯片将产生 11 亿吨二氧化碳，这些碳排放量每年需要约 500 亿棵成熟树木来吸收。
▲ 图源 TechInsights