微软重启宾夕法尼亚州三里岛核电站（该核电站因1979年的部分堆芯熔毁事故而臭名昭著）的协议，凸显了科技行业对电力需求的巨大且快速增长。如果该设施恢复运行，其每年产生的能源足以满足约800,000万户家庭的用电需求——但这些能源将全部用于微软的数据中心。
目前，科技行业消耗的电力约占全球总电力需求的2%。美国能源信息署（EIA）估计，到2026年，这一数字可能会翻一番，这主要得益于数据中心、人工智能和加密货币挖矿等行业日益增长的电力需求。仅这三项在未来几年内每年就可能消耗超过800太瓦时（TWh）的电力。
在本文中，我们将探讨这些动态如何影响不同的市场，以及未来可能的发展趋势。
加密货币消耗多少电力？
像比特币这样的加密货币 工作量证明算法 铸造新币需要大量的计算能力——而且每年都需要更多的计算资源才能达到同样的效果。这些高昂的成本在很多方面都造成了稀缺性，从而支撑了比特币的价格。目前，挖出一枚比特币所消耗的能量足以供61个美国家庭使用一年！
不出所料，过去几年里，加密货币挖矿所需的电力需求显著增长。据美国能源信息署（EIA）的数据显示，加密货币每年消耗约110太瓦时（TWh）的电力，约占全球年度电力需求的0.4%，相当于荷兰的能源总消耗量。
美国能源信息署 (EIA) 预计，到 2026 年，这些数字将增长 40%，达到 160 太瓦时 (TWh)——但有一个关键的前提条件。以太坊作为市值第二大的加密货币，在 2022 年通过转向权益证明 (PoS) 机制，将其电力需求惊人地降低了 99%。如果比特币也做出类似的改变，或者其受欢迎程度下降，那么这些电力需求可能会大幅降低。
加密货币挖矿的弹性也很大。如果下午能源价格上涨，矿工可以关闭矿机，并在能源价格回落时恢复挖矿。这种动态机制可以限制加密货币挖矿对消费者能源价格的影响。此外，随着可再生能源的普及，加密货币挖矿还有助于吸收原本可能被浪费的过剩产能。
人工智能消耗多少电力？
人工智能，尤其是大型语言模型（LLM），会消耗大量的计算资源。由于这些模型依赖于离散数学，因此需要资源密集型的GPU而非CPU。一次ChatGPT查询需要消耗2.9瓦时的电量，而一次谷歌搜索仅需0.3瓦时！
当然，近年来，为机器学习模型（LLM）和其他机器学习模型供电所需的电力需求也随之增长。根据美国能源信息署（EIA）基于英伟达GPU销量的评估，人工智能行业每年消耗约7.3太瓦时（TWh）的电力。其中大部分来自OpenAI和Anthropic等公司。
虽然这低于加密货币110太瓦时的能源消耗，但据最新预测，人工智能的能源消耗增长速度将远超加密货币，在2023年至2026年间至少会达到加密货币的十倍。许多新的竞争者正在涌入市场，而需要使用人工智能模型的公司也将需要更强大的计算能力。
与加密货币挖矿不同，人工智能通常需要持续不断地消耗电力，这限制了它们利用非高峰时段的能力。因此，由于人工智能和普通电力用户都在争夺电力，这些电价上涨可能会对它们造成更大的影响。这促使人工智能公司（例如微软）更广泛地寻求自有电力来源。
对能源市场的影响
电力需求增长的影响因地区而异。例如，北欧国家受益于较低的电力成本，因为寒冷的天气意味着较低的制冷需求。与欧盟相比，美国和中国等国家的批发电力成本也低得多。这些因素会影响企业选择总部所在地。
预测显示，2022年至2026年间，加密货币的电力需求将有所增长，但人工智能的能源消耗将从几乎为零跃升至相当大的份额。来源：国际能源署
好消息是，人工智能和加密货币都在降低能源消耗方面取得进展。
一旦我们拥有训练好的大型语言模型，运行该模型并生成响应所需的电力就会大大减少。这些变化为私有的、设备端的语言学习模型铺平了道路，从而可以减少对在线选项的使用。此外，硬件制造商正在开发能够降低功耗的专用处理器。
在加密货币领域，许多加密货币正在向权益证明（PoS）模型过渡。 复仇的 这项举措。通过取消工作量证明机制，这些改变实际上消除了电力需求，可能会彻底改变游戏规则。但当然，比特币本身就占据了大约一半的市场份额，而且目前没有任何放弃的迹象。
可再生能源在加密货币和加密货币市场中也可能发挥越来越重要的作用。虽然加密货币挖矿的记录不佳（约 65% 的挖矿活动发生在中国，而煤炭在中国的能源结构中占比高达 60%），但可再生能源已逐渐受到欢迎。许多人工智能公司青睐的数据中心也已采用核能、太阳能和其他替代能源。
对加密货币市场的影响
对加密货币市场的影响可能更为显著。随着人工智能争夺计算资源，许多小型加密货币矿工可能会发现他们已无法在能源和硬件方面与之竞争。另一些矿工则选择将他们的加密货币挖矿设施租赁或出售给人工智能供应商，以帮助这些供应商在无需从零开始建设设施的情况下提升其训练能力。
据eWeek报道，Bit Digital、Hive Blockchain Technologies、Hut 8 Corp和Core Scientific只是众多正在改造矿场以支持人工智能提供商的比特币矿商中的一小部分。这些升级包括用GPU驱动的机器替换ASIC服务器以支持人工智能应用，但由于人工智能领域的巨额投资，这种转型在经济上是可行的。
如果大量矿工开始放弃加密货币挖矿，市场新增挖矿供应量可能会减少，价格也可能上涨。能源成本上涨会加剧这些影响，降低加密货币挖矿的盈利能力，从而导致更多矿工放弃加密货币挖矿，转而投身人工智能市场。
最终，我们可能会发现其影响仅限于工作量证明加密货币，例如 比特币 而不是像以太坊这样的权益证明替代方案。
底线
加密货币与人工智能之间的能源争夺战正在重塑电力市场格局。尽管加密货币目前在能源消耗方面领先，但人工智能的预计需求将呈爆炸式增长，并可能在2026年之前超越加密货币。这种需求激增可能会影响全球电力价格和供应，具体影响因地区而异。
加密货币和人工智能都在努力提高能源效率，加密货币行业探索能耗更低的验证方法，而人工智能行业则开发专用硬件和设备端模型。日益增长的能源需求也在推动行业转型，一些加密货币挖矿业务正在转型以满足人工智能的计算需求。
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