咨询公司警告，随着AI采用扩散和成本下降，尽管效率提升，AI数据中心的电力需求可能持续上升。

AI成本下降，需求压力上升

AI变得越来越便宜，但随着公司使用AI，电网面临越来越大的压力。在本周发布的两份新报告中，麦肯锡和波士顿咨询集团发现，随着公司超越聊天机器人实验阶段，在更多业务中部署AI，更便宜的模型和下降的token价格可能会使公司更频繁、更大规模地使用AI——这种动态威胁到电网稳定。

公司通常基于token向AI提供商付费，token是模型读取和生成的小型文本单位。麦肯锡表示，在短期内，更便宜的token将使AI应用更广泛并增加电力需求，尽管公司正在努力提高模型、芯片和数据中心的效率。

这很重要，因为数据中心已经消耗了大量电力。麦肯锡称数据中心电力需求为"经合组织电力市场中增长最快的负载部分"，指出在多个市场中，数据中心已是2030年前预期电力增长的最大驱动力。麦肯锡预测全球数据中心电力需求将在2030年前以24%的年增长率增长，然后在2030年至2040年间放缓至5%的年增长率。

然而，大规模部署AI的公司并不是简单地让token支出不受控制地上升。波士顿咨询集团发现，在其"未来构建型"公司中——这是一项涉及20多个行业的1300名C级高管和高级管理人员的调查中最成熟的AI群体——四分之三的公司建立了明确的token支出目标，并管理这些支出以交付具体回报。这些先进公司中有一半积极鼓励员工使用付费AI工具以最大化采用率，而落后公司中仅有25%。与此同时，22%的未来构建型公司对使用施加了限制或控制以管理成本。

但这存在权衡。随着公司使每项AI任务更便宜和更省电，AI在更多应用中变得有用，总功率需求上升。麦肯锡表示，2030年后数据中心增长的更广泛图景仍然不确定，因为公司仍在确定AI是否能提供足够的价值。这些报告表明，更便宜的AI不会自动减少能耗；相反，它可能会促使企业寻找更多方式来部署它。