AI成能源黑洞？NVIDIA伺服器8年功耗激增100倍，引發用電警訊

AI 演算法越來越強，但背後的電力需求也正以驚人速度飆升。根據分析師 Ray Wang 公開的資料，NVIDIA 幾代 AI 伺服器平台的功耗成長幅度驚人，從 2020 年 Ampere 架構的 10kW 到預計 2028 年 Kyber 架構的破千 kW，短短八年間飆漲了超過 100 倍。

在各家科技巨頭競逐「AI 超級運算力」的同時，也帶來了不容忽視的能源挑戰。

從圖表來看，NVIDIA 的伺服器產品線功耗一路成長：

• Ampere（2020）：10kW

• Hopper（2022）：40kW

• Blackwell（2024）：120kW

• Blackwell Ultra（2025）：150kW

• Rubin（2026）：200kW+

• Rubin Ultra（2028）：1000kW+

• Kyber（2028）：尚未公開具體數據，但預期沿用 Rubin Ultra 級別設計

這樣的增幅主要來自於幾個原因：每一代 GPU 機架中配置的卡數更多，單一 GPU 的熱設計功耗（TDP）也更高，加上新一代 NVLink/NVSwitch 架構，以及超高密度的模組化機櫃設計，都導致單機架功耗驚人增加。

一個資料中心電力，等於一整個州在用電

不只是單台機櫃耗電驚人，整體資料中心的用電也已進入「吉瓦」等級。Ray Wang 指出，像 OpenAI、Meta 等科技巨頭，預計未來幾年將各自擴充超過 10 吉瓦（GW）AI 運算電力。

這代表什麼？1 吉瓦的電力就足以供應約 100 萬戶美國家庭使用。換句話說，一個 AI 資料中心的耗電量，很可能等於美國一整個中型州的用電量！

根據國際能源署（IEA）預測，到 2030 年，AI 產業的整體能源消耗將成長兩倍，幾乎是全球電網擴建速度的四倍之多。如果沒有針對節能、散熱、再生能源等進一步優化，AI 技術的發展可能將與能源與環境問題產生嚴重衝突。