5G、AI与数字化将如何驱动未来能源转型

数字化是推动全球迈向更清洁、更智能、更具韧性的能源体系的核心动力。然而，现行电网架构并非为可再生能源而设计，它们仍以燃煤电厂等集中式电力来源为主。如今，可再生能源多分布在不同区域，且发电量随时间波动，使预测变得更加困难。

作者

Daniel Paska

爱立信可持续发展政策总监

打造数字能源生态体系

若要实现减碳并逐步淘汰化石燃料，我们必须推动重工业和交通运输领域电气化，同时提升包括可再生能源在内的清洁电力占比，加速淘汰以化石燃料发电的能源结构。

这也凸显了推进电网及电力行业全面数字化的重要性。在建立高效控制机制、优化电网管理的基础上，更有效地支撑各项绿色能源目标。如果终端用户的数字化程度同步提升，并加强用户、配电企业与发电企业之间的数据共享，将有助于真正打造完整的数字能源生态体系。

在许多方面，这与电信行业的实践十分相似。即通过预测网络流量优化网络管理。同样的数字化原则也适用于电网，其中“数据”则是核心。若要从电网获取足够且准确的数据，就必须依赖更先进的连接能力和 AI 技术。

近年来，随着 AI 的快速应用和数据中心的加速扩建，外界普遍担忧信息通信技术行业的用电量可能大幅增长。面对这一趋势，应以科学且可验证的数据回应疑虑。基于此，爱立信针对信息通信技术行业、AI 与数据中心的用电进行了系统研究。

在巴西举行的最新联合国气候峰会上，能源、制造和交通行业的转型与减碳策略，以及可再生能源部署的重要性，将成为关键议题。各国也将提出涵盖 2025 至 2035 年的国家自主贡献目标（NDC），作为落实《巴黎协定》的延伸，并将影响未来全球气候转型的速度。

数字化

是否会加剧能源消耗？

真正理解数字化对能源系统的影响，是制定有效政策与投资决策的前提。随着数字化加速，ICT 行业，尤其是电信网络与数据中心的用电需求预计有所上升。然而，其增长幅度很可能低于许多研究报告的预测，而 AI 技术与服务的未来发展速度仍存在不确定性。

回顾以往，多数关于 ICT 行业的研究事实上都高估了未来电力需求，因为它们假设“数据越多，就需要成比例增加的电力来传输与处理”。然而，爱立信的研究显示：从 2007 年到 2023 年，全球数据流量增长约 80 倍，而行业电力使用量仅增加约 1.4 倍。可见数据传输与耗电量之间并不存在等比例关系。

爱立信也对 ICT 行业至 2030 年的用电量和潜在碳足迹进行了估算。预计行业整体用电将从 2024 年的 1,070 太瓦时（TWh）上升至约 1,245 TWh。近年来，数据中心是推高 ICT 行业能耗的主要因素，而网络设备的用电增长相对较低。

AI 的电力消耗

究竟多大？

AI 的能源需求长期受到关注。目前的系统在训练阶段需要大量电力，对硬件的要求也不断提高。然而，AI 未来的技术路线及其能源效率提升幅度仍存在高度不确定性。

尽管 AI 的能耗不可忽视，但随着能源效率不断提升，外界对 AI 用电量呈指数级增长的担忧已有所缓和。根据爱立信估算，2023 年底全球约有 1,200 万个 AI GPU 运行，其耗电约为 21 TWh，占数据中心整体用电约 8%，占整个 ICT 行业不到 1%。预计到 2028 年，AI 将占数据中心电力消耗的约 25%。这进一步凸显提升数据中心能源效率的必要性。

虽然目前及可预见的未来，AI 用电将持续增长，但由于受限于 AI 硬件供应，其能源需求不太可能出现指数型暴涨。同时，AI 芯片与能源相关设备持续提升效率，新一代网络标准也将 AI 与能源效率纳入规范。随着更节能的网络和服务器部署，企业将逐步淘汰老旧、高能耗的设备。

评估现有 AI 用电预测的可靠性也至关重要。根据国际能源署（IEA）数据，AI 芯片能源效率大约每三年提升一倍；最新型号在执行 2008 年同类芯片同等运算量时，能耗已降低近 99%。IEA 也预测，更高效的服务器与 AI GPU 将在 2030 年前陆续推出，进一步提升整体能源效率。

在能耗方面，生成式 AI（如大型语言模型 LLM，包括 ChatGPT、Google Gemini）与专用型 AI 差异明显。生成式 AI 需依赖庞大数据集进行训练，能耗极高；而专为特定任务设计的模型仅需较小规模的数据集，能源足迹较低，因而更加节能。

以欧洲能源行业为例，公用事业公司需要支持电网管理与控制的专用型、节能型 AI 方案，这类 AI 可在边缘计算或本地数据中心运行，无需生成式 AI 所需的大规模算力。类似架构与机器学习算法也广泛用于电信网络控制，其能耗远低于大型语言模型。

5G SA 的重要性

数字化投资与未来监管政策制定必须建立在准确的信息与假设基础上。ICT 行业的能耗也是公用事业与政府决策的重要考量，因此可靠预测十分关键，对能源行业的数字转型效果更是影响深远。

如前文所述，数据是能源系统优化与 AI 控制的重要基础。能源数据必须在终端用户、配电企业和发电企业之间顺畅流动，以支持预测、调度与灵活性管理，而可靠的连接能力是前提，因此 5G SA 具有关键作用。在 5G SA 架构下，基站等无线组件虽然采用 5G 技术，但核心网仍依赖旧的 4G 架构。尽管速度和带宽优于 4G，但 5G 的核心能力无法完全释放。

相比之下，5G SA 同时使用 5G 基站与完整 5G 核心网，速度、带宽与可靠性全面提升，可支持能源行业数字化所需的各类先进服务，并构建长期可演进的数字生态，包括网络切片、边缘计算、5G 语音、RedCap 终端、关键通信（TCC）、网络能力开放（Network Exposure），以及更强大的固定无线接入（FWA）等能力。

从这个意义上说，5G SA 不仅是连接能力的升级，更是全球能源转型的底层关键技术。

结论

随着第30届联合国气候变化大会（COP30）的临近，能源与 AI 已成为全球最重要的话题之一。巴西作为主办国也将其以可再生能源为主体的能源结构视为吸引科技企业投资数据中心的核心优势。发展表明连接能力数字化在公用事业、电网、交通、建筑与工业领域的绿色转型中扮演着不可替代的角色。若想成功淘汰化石燃料、推动社会减碳，数字基础设施必须成为优先投入项目。

稳定而长期的政策框架，是确保相关技术发挥最大效益的关键，同时也为大规模投资与创新提供必要的可预测性。此外，科技行业需持续提升数据中心、AI 方案与网络架构的能效水平，并在整个价值链落实净零承诺，才能真正有效降低排放。数字化与连接解决方案应当与清洁技术、电网建设和可再生能源部署同等重要。

唯有通过连接与数字化，我们才能构建真正低碳的能源系统，以高能效数据中心、负责任的 AI 用电和大规模可再生能源部署为核心驱动力。换言之，数字化不是能源转型的附属选项，而是支撑整个低碳转型的基础。

博客原文标题《5G、AI与数字化将如何驱动未来能源转型》