主页（http://www.cnwulian.net）：AI算力需求爆发，物联网面临能源挑战
随着人工智能技术，特别是生成式AI的迅猛发展，全球对算力的需求正经历一场前所未有的爆发。据贝恩公司预测，到2030年，全球AI计算需求或将达到惊人的200吉瓦，仅美国一地就将占据其中100吉瓦。这一庞大的能源需求，对全球的电力供给与数据中心基础设施建设构成了空前的压力与挑战。
这股算力需求的浪潮，其根源在于大模型训练和复杂AI应用对计算资源的极度渴求。有分析指出，计算需求的增长速度已远超芯片效率的提升速度，二者之间形成的剪刀差正在不断扩大。即便将AI技术本身带来的效率提升所节省的成本进行再投资，依然存在巨大的资金缺口。这揭示了一个核心矛盾：AI在赋能千行百业的同时，其自身的“胃口”也成为了能源系统的巨大负担。
正当AI算力问题备受瞩目之时，另一个同样依赖庞大节点和数据处理的技术领域——物联网，也正面临着自身的能源困境。物联网被定义为互联网基础上的延伸和扩展网络，它通过各类信息传感设备与网络的结合，构建起一个实现任何时间、任何地点，人、机、物互联互通的巨大网络。随着数十亿乃至数百亿设备接入网络，其总体的能源消耗与能效管理已成为行业无法回避的课题。
在此背景下，低功耗广域网技术，特别是其向LPWAN2.0阶段的演进，被视为物联网应对能源挑战的关键路径之一。行业专家在相关技术论坛上指出，LPWAN技术的融合与创新，正致力于在确保远距离、广覆盖通信的同时，将终端设备的功耗降至最低，从而显著延长电池寿命，减少维护需求。例如，在某些应用场景中，采用先进LPWAN技术的传感器节点，其电池续航能力可达数年甚至十年以上，这对于大规模部署的物联网应用至关重要。
无线连接技术的领先厂商，如Silicon Labs，也在其行业论坛中强调，推动物联网领域的技术标准统一与优化无线连接方案，对于提升整个生态系统的能效发挥着关键作用。更高效的通信协议、更智能的休眠唤醒机制以及芯片级的功耗控制，共同构成了物联网设备节能降耗的技术基石。
然而，挑战依然严峻。一方面，AI算力中心因其单体能耗巨大而成为“用电大户”，其选址和运营越来越受制于当地的能源政策与电力供应能力。另一方面，物联网设备虽单体功耗极低，但其数量呈指数级增长，海量设备汇聚的总能耗以及对电池的依赖，同样带来了巨大的环境压力和回收挑战。这两种趋势共同指向了一个核心问题：数字经济的蓬勃发展，必须建立在可持续的能源基础之上。
业内人士分析认为，未来破局的关键在于“双向赋能”。一方面，AI技术可以用于优化物联网设备的能耗管理，通过智能算法预测设备活动周期，实现更精细化的功率控制。另一方面，物联网收集的海量数据，正是AI模型训练和迭代所必需的“燃料”，高效、低功耗的物联网网络是确保AI数据供应链可持续的前提。
综上，AI算力的爆发式增长与物联网设备的广泛普及，正将能源效率提升至数字技术演进的核心战略位置。无论是构建更绿色的超大规模数据中心，还是研发寿命更长的分布式物联网节点，技术创新都必须与能源约束达成新的平衡。这场关乎效率的竞赛，不仅决定着技术本身的发展边界，也将深刻影响全球数字基础设施的未来图景。
