美国能源部（DOE）与数据中心行业专家合作，发布了一份关于数据中心能源使用的报告，主要是为解决人工智能和数字基础设施不断增长的能源需求。其中讲述数据中心的电力需求正因人工智能应用的普及而迅速增长，预计到2028年，数据中心的电力消耗将从2023年的176太瓦时（TWh）增加至325至580TWh，占美国总用电量的6.7%到12%。

报告指出AI服务器是这一增长的主要驱动力，其电力需求预计在2023年至2028年间增长4至8倍。为应对这一挑战，DOE提出了“组合方案”，包括提高能效、发展清洁能源、优化电网、推进液冷技术等创新措施。此外，报告还呼吁加强与公用事业公司的合作，推动可扩展核能和实时可再生能源技术的发展，以平衡能源需求与环境可持续性。

在亚马逊、谷歌、Meta、OpenAI等数事假行业利益相关者沟通协商后，美国能源部提出了发现和建议。美国能源部内创建数据中心人工智能测试平台，促进国家实验室、学术界和工业界在开发节能人工智能算法方面合作。

能源公用事业、数据中心开发商和运营商及其他主要利益者的合作，讨论如何应对当前电力供应瓶颈。对发电、储能和电网技术面临成本、性能和供应链调整进行评估和支持区域数据中心扩展。鼓励开发和部署先进核能、增强型地热能和长时储能等新兴清洁能源技术。

人工智能会为电力和信息技术行业带来巨大潜在增长规模，预计电力需求增长的前沿。即便这份报告中讲述了很多建议，但该报告在关键领域仍有不足。即便报告鼓励公私合作寻找提高LLM效率方法，但是还没有关于尝试提高数据中心本身效率的讨论。还有就是很多其他国家关注到数据中心能源使用效率PUE在这份报告中甚至没有提及。要知道PUE能帮助行业专注可持续发展。

全球对数据中心的大量投入都是和人工智能相关的，但是大规模数据中心发展应该正在进行大部分归功于云计算，其中会包含人工智能但是不一定局限于人工智能。

美国能源部（DOE）正通过多项措施推动数据中心行业的可持续扩展，以应对人工智能（AI）和数字基础设施不断增长的能源需求。其中，COOLERCHIPS计划是一项关键举措，通过开发运行温度低于现有技术的硅片来改善数据中心的冷却效果。包括单相和双相浸入式冷却、直接芯片冷却等技术，目标是在2026年上半年完成概念验证。到2030年，拥有最高效、最强大且总拥有成本（TCO）最低的数据中心的国家将占据巨大优势。

液冷技术被认为是解决数据中心散热和供电挑战的关键，预计到本世纪末将超过风冷，成为冷却IT基础设施的主要方法。液冷技术通过更高效的冷却效率和更低的能耗，能够有效应对AI服务器带来的高功率密度和散热需求。