人工生成19 太瓦
人类在持续运行中消耗这么多功率。每一秒，全年如此。本报告拆解这个数字：能源从哪里来，其中多少是电，多少进入数据中心，以及太阳在同一时刻免费提供多少。
能源消耗几乎总是按年总量给出，而年总量对谁都说不出什么。 600 艾焦艾焦 是世界核算年能源的单位。一艾焦是 10^18 焦耳。更方便的是： 1 EJ = 277,78 太瓦时，而整个德国一年大约消耗 12 EJ。 不是一个你能想象的数字。
把它除以一年的秒数，它就变得具体可感： 19 太瓦持续功率。人类是一台永久以 19 万亿瓦 运行，也就是 19.000 十亿瓦。这才是真正的关键数字，本报告中的其他一切都是它的一部分。
六个来源，其中三个占86%
总计600,45艾焦。每个部分的宽度是其占比。
数字表格
| 来源 | 艾焦 | TWh | 占比 |
|---|---|---|---|
| 石油 | 201,0 | 55.833 | 33,5 % |
| 煤炭 | 166,0 | 46.111 | 27,6 % |
| 天然气 | 151,0 | 41.944 | 25,1 % |
| 核能 | 31,0 | 8.611 | 5,2 % |
| 水力 | 16,0 | 4.444 | 2,7 % |
| 可再生能源 | 35,5 | 9.847 | 5,9 % |
| 总计 | 600,5 | 166.792 | 100 % |
有意思的数字不在图表里，而在增长里。可再生能源在2025年增加了3,3艾焦，增幅百分之十，仅太阳能就占了这一增长的71%。这是首次在非衰退时期，可再生能源成为整个能源供应中最大的增长来源。
尽管如此：化石能源板块几乎不动。86,3%。两者同时成立，只引用这两个数字中一个的人讲的是故事而不是事实。
大家都在谈的能源转型，发生在系统的19%里
讨论能源时，几乎总是指电力。但电力只是 19,0% 全球一次能源的：约31.700 TWh，共166.792 TWh。
另外81%是燃烧，从不经过线路：交通、工业过程热、供暖、水泥窑和钢铁高炉。那里的转型更难、更贵、更慢，那里才是未来二十年真正的工作。
电力在一次能源中的位置。
同一年的四个量，画在同一轴上。所有数值单位为 太瓦时一太瓦时 是十亿千瓦时。一个德国家庭每年大约消耗3.000 kWh，因此一TWh大约能供应 330.000户家庭。不要和太瓦混淆：那是功率，瓦时是电量。.
数字表格
| 规模 | TWh | 发电份额 |
|---|---|---|
| 可再生能源总计 | 10.730 | 33,8 % |
| 煤电 | 10.476 | 33,0 % |
| 太阳能总计 | 2.778 | 8,8 % |
| 2025年太阳能增长 | +636 | 比上年+30 % |
| 全球数据中心 | 485 | 1,53 % |
太阳提供九千倍
地球上持续接收约173.000 太瓦太瓦 是一万亿瓦，也就是 1.000十亿瓦。一个好的灯泡需要10瓦。 1 TW = 1.000.000.000.000 W 太阳功率。人类消耗19。
上面的图是四舍五入的，因为精确数字对谁都没帮助：比例约为1比9.000。谁需要精确的：19,0比173.000太瓦，也就是1比9.092，或0,011%。
换句话说，这是要记住的版本： 人类一整年消耗的能量，太阳在不到一小时内就能提供。
这个数字不是支持任何一种技术的论据。它是一种定位，而且是把通常辩论颠倒过来的定位。
人类的能源问题不是数量问题。它是收获、储存、运输和时机的问题。原料极其丰富，每秒钟都在抵达，不管我们取不取用。
大数字是理解断裂的地方
大约到一百，每个人都能想象出点什么。之后数字就变成了词，而词可以跟着说却不理解。
特别棘手的是语言之间的跳跃：英语的 billion 是德语的 Milliarde，不是 Billion。谁要是搞混了，就差一千倍。所以在这份报告里，每个真正的大数字旁边都有翻译。
下面的梯子是这份报告所处的整个量级。突出的那一级是人类作为整体进行计算的那一级。
每一级都是乘以一千。这听起来无害，却是再走三步后想象力就跟不上的原因：从百万到万亿的距离，和从一到百万一样。
数据中心占全球电力的 1,5%。而这是个错误的问题。
2024 和 2025 的实际值，2030 基础预测，2035 的三个情景。2030 年起的扇面不是测量的模糊，而是一个开放的决定。
数字表格
| 年份和情景 | TWh | 全球电力占比 |
|---|---|---|
| 2024 实际 | 415 | 约 1,5 % |
| 2025 实际 | 485 | 1,53 % |
| 2030 基准情景 | 945 | 近 3 % |
| 2035 逆风 | 700 | 低于 2 % |
| 2035 高效率 | 970 | 2,6 % |
| 2035 Lift-Off | 1.700 | 4,4 % |
636 对 485 太瓦时。太阳能在 2025 年十二个月内新增的发电量，超过了全球所有数据中心同年的总消耗。这是现有最站得住的尺度，用来衡量人工智能会不会撑爆电网。
全球层面的答案是：不会。到 2030 年，数据中心占全球电力需求增长不到百分之十。空调、电动汽车和普遍电气化要多得多。
地方层面的答案是：会，而且很会。到 2030 年全部增量约 80% 落在美国和中国。要是弗吉尼亚某个县或贵州某个省一下子多出工业国级别的负荷，全球平均那点安慰对当地人毫无用处。 问题不在量。问题在分布和接入。
只有当这工具开发出的能源多于它消耗的，这笔账才算得过来
人工智能的消耗侧已经测得很清楚。收益侧则不然，而恰恰在那里决定人工智能在能源系统中是成本项还是杠杆。
今天能证实的，和所宣布的差别鲜明。两者必须分开来看。
已证实
托卡马克中的等离子体调控。 DeepMind和EPFL已经证明，深度强化学习能控制聚变反应堆的磁线圈，使复杂等离子体形状保持稳定。自2025年10月起，与Commonwealth Fusion Systems的合作已启动，旨在将同一方法应用到一个要向电网供电的反应堆上。
材料搜索。 机器学习把新晶体结构的搜索空间扩大了几个数量级。对电池、催化剂和太阳能电池来说，这才是瓶颈，不是制造。
预测。 天气和负荷预测是最不起眼也最有效的应用。风电和太阳能，如果其并网量能提前几小时更准确知道，在交易中就更值钱，也需要更少的备用容量。
已宣布
电网自身的秒级优化、电厂的自主运营、人工智能设计的反应堆方案。这些是认真的项目，但没有可靠的收益数字。我们在这里把它们当作未决项，而不是证据。
钢铁、水泥、化工：艾焦耳背后的物理
能源是抽象。下面是物质层，这就是81%非电力部分如此顽固的原因。
Potsdam-Institut für Klimafolgenforschung精确建模这一层面于 REMIND，它的综合评估模型。自版本3.1起，四个工业分支被单独建模：水泥、化工、钢铁和其他工业。对钢铁，里面有一个基于过程的模型，跟踪各条生产路线的成本、能源和材料投入，而不是把钢铁当成一个数字。
对能源报告来说，这是关键分辨率：不是工业抽多少艾焦耳，而是哪个物理过程在抽，以及它能不能电气化。
三个分支合计几乎占工业能源投入的一半。
水泥是其中的硬骨头。大约29%的直接工业排放来自它，其中很大一部分不是在加热时产生的，而是在石灰石煅烧时化学产生的。即使有百分之百的绿色电力，你也消除不了这部分。它需要另一种工艺或捕集。
数量不是问题
在1比9.092相对于太阳辐射的情况下，可用能源不是硬性界限。收获、储存、电网和时机才是。
人工智能在能源上规模小，在局部却很大
全球一次能源的0,29%，但增长的80%在两个国家。谁谈论人工智能和能源，必须说清楚是在哪个层面。
收益端在辩论中缺失
人工智能消耗的能源被测量。它开辟的能源被声称。填补这一空白是最有趣的开放工作。
电力是五分之一
电网之外81%的燃烧只得到了它们应得关注的一小部分。
- Energy Institute, Statistical Review of World Energy 2026, 第75版，2026年6月。2025年一次能源按来源。 energyinst.org/statistical-review
- Ember, Global Electricity Review 2026, 2026年4月。2025年全球发电，可再生能源和煤炭份额，太阳能增长。 ember-energy.org
- IEA, Energy and AI. 数据中心的电力消耗，2030年基准情形和2035年情景。 iea.org/reports/energy-and-ai
- Potsdam-Institut für Klimafolgenforschung, REMIND 3.1.0, Geoscientific Model Development 17-2024。工业分支，终端能源份额，电气化路径。 gmd.copernicus.org
- Google Cloud, 一次Gemini请求的能源需求测量，2025年8月。 cloud.google.com
- Fraunhofer ISE, Energy-Charts. 高分辨率电网数据的参考。 energy-charts.info
McGrinsey换算：1 EJ = 277,78 TWh。持续功率超过31.557.600秒。人均值基于8,23十亿人。百分比值已四舍五入，总和可能偏差0,1。
