Аналитики Morgan Stanley предупредили о вызове для промышленности электромобилей (ЭВ) в снижении выбросов CO2: резком увеличении потребления энергии центрами обработки данных.
“Общее прогнозируемое потребление энергии центрами обработки данных США (базовая энергия центра + энергия GenAI) достигнет 337 тераватт-часов к 2027 году,” – отмечают они, добавляя, что это соответствует среднегодовой ставке роста 20,5% (CAGR).
Это включает 105% CAGR для энергии, используемой Генеративным Искусственным Интеллектом (GenAI) с 2023 по 2027 год. Экстраполируя этот рост, Morgan Stanley оценивает, что центры обработки данных в США могут потреблять почти 450 тераватт-часов к 2030 году, что составит значительную долю (10,6%) от общей энергетической сети США.
“Потребление энергии центрами обработки данных в США к 2030 году может быть эквивалентно энергии, используемой 150 миллионами электромобилей,” – добавляет Morgan Stanley. Их анализ предполагает, что типичная эффективность дальности ЭВ к 2030 году составляет 4 мили/кВт-ч и годовой пробег 12 000 миль, что приводит к потреблению примерно 3 мегаватт-часов в год.
Это имеет значительное ближнесрочное воздействие. Morgan Stanley оценивает, что увеличение потребления энергии центрами обработки данных в США с 2023 по 2027 год эквивалентно добавлению 59 миллионов ЭВ – 21% увеличение общего количества транспортных средств в США.
Аналитики указывают на разрыв с сроками производства ЭВ. “За последние 16 лет в автопарк США было добавлено 59 миллионов автомобилей,” – говорит Morgan Stanley. “По текущей скорости производства Tesla на FY24, потребовалось бы почти 35 лет, чтобы поставить дополнительно 59 миллионов единиц.”
Отчет также подчеркивает энергопотребляющую природу чипов искусственного интеллекта. “Чип NVIDIA H100 Hopper, потребляющий 700 Вт и использующийся на 70%, потребляет примерно 4,3 МВт-ч энергии ежегодно,” – рассчитывает Morgan Stanley, подчеркивая необходимость улучшения эффективности.
