AI产业的快速扩张，正在带来一个越来越现实的问题：人工智能到底需要多少能源？

TechCrunch近日援引BloombergNEF预测，到2035年，美国数据中心每天的天然气消耗量可能达到约180亿立方英尺，超过德国和日本两国目前天然气消费量之和。更值得注意的是，这一预测相比9个月前几乎翻了一倍。

这背后并不只是数据中心数量增加这么简单。生成式AI、大模型训练和推理，对电力的需求远高于传统互联网业务，而美国不少数据中心又面临电网接入周期较长的问题。一些科技企业开始考虑直接建设天然气发电设施，让数据中心获得更加稳定的电力供应。

BloombergNEF预计，到2035年，仅由数据中心直接建设的天然气发电设施，就可能消耗每天约29亿至34亿立方英尺天然气。与此同时，接入电网的数据中心还将进一步推高整个电力系统对天然气的需求。

这意味着，AI竞争已经不只是芯片、服务器和算法的竞争。

谁能够获得稳定、持续且成本可控的电力，正在成为数据中心建设的重要条件。国际能源署此前也预计，数据中心相关全球发电量到2035年可能达到约1300太瓦时，美国目前数据中心用电中，天然气占比已经超过40%。

问题也随之出现。天然气需求快速增加，可能推高能源价格，并增加电力用户的成本。同时，天然气虽然比煤炭和石油排放更低，但并不意味着没有碳排放压力。TechCrunch援引相关测算称，新增数据中心天然气需求可能每天带来约100万吨额外温室气体排放。

AI正在改变能源市场，而能源也正在重新定义AI产业的成本。

过去人们谈AI，更多关注芯片算力和模型能力。接下来，电力、天然气、电网和数据中心之间的关系，可能成为AI产业必须面对的新一轮基础设施竞争。