能源的可用性和成本正在成为技术使用的制约因素，随着企业AI应用程序增加计算需求，IT经理必须计划解决这一问题。

在Gartner IT Symposium/Xpo 2024会议上，主要讨论了为不断扩大的IT工作负载提供动力所需的电力，特别是考虑到AI能源使用量的上升。该年度活动还讨论了新兴技术（例如代理AI），以及IT的未来会看到量子计算和神经形态计算等多种发展在同一时间段内到来，这些发展预计将推动需要协调更深入的技术资源。

但会议发言人指出，能源消耗是现在面临的问题，而且不太可能很快得到解决。

英伟达总裁兼首席执行官黄仁勋表示，违反摩尔定律（该定律认为，CPU性能实际上每两年翻一番，且成本降低）的进展远远落后于如今的数据企业处理量。黄仁勋在主旨演讲中表示，性能增长速度放缓始于十年前，现在已经“到了不存在的地步”。其结果是计算成本和能源使用螺旋式上升。

黄说：“如果你的计算需求继续呈指数级增长，但通用计算性能没有，那么你应该会经历计算成本通胀，最重要的是，计算能源通胀。事实上，能源消耗正在呈指数级增长。”

英伟达是GPU的领先供应商，他表示，加速计算可解决能源效率问题，“你必须尽可能使用加速。”

Gartner公司分析师Daryl Plummer在讨论这家咨询和市场研究公司对2025年的战略预测时指出了一种不同的方法。他说，到2027年，财富500强公司将把5000亿美元从能源运营转移到微电网，以应对“慢性能源风险和AI需求”。微电网提供独立的能源系统，以满足公司或公司集团的需求。

Plummer说：“从本质上讲，我们所说的是，我们没有产生足够的能源，我们所产生的能源无法通过我们脆弱的分配基础设施提供，而这些基础设施尚未实现足够的现代化。”

他补充说，大量使用电力的企业开始“自己发电”，并通过微电网与亲密的企业合作伙伴共享电力。“如果你是能源的大量消费者，这是今天值得考虑的事情。”

Plummer说，云数据中心运营商已经在购买“迷你核电站”，并指出微软计划从宾夕法尼亚州的三英里岛核电站购买电力。随着生成型AI的电力需求不断扩大，核能是它和其他超大规模者希望利用的能源之一。

在看到缓解之前，企业可能不得不追求几年的能源风险缓解战略。Gartner分析师Frank Buytendijk预测，实现“节能计算的承诺”需要五到十年的时间。

Buytendijk在研讨会上谈到了计算的未来，表示，在这段时间里，可能会出现几种仍然处于初期阶段的技术。

Buytendijk说：“量子、神经形态和光学或光子计算的能源效率明显更高，在很多情况下，速度也非常快。这需要一些时间，但我们会到达那里的。节能计算的想法只是稍微远一点。”