AI 耗電量統計 2026：2025 年專為 AI 打造的資料中心用電成長 50%

2025 年資料中心用電 485 TWh，成長主要來自 AI

這份 AI 資料中心耗電量統計中的每個數字，都連到發布它的機構、實驗室或公司。日期是該數字涵蓋的期間；公司公布的每次提問數字，則是公司發布的月份。

請不要把這些列加總。IEA 計算的是所有資料中心，包括處理電子郵件、影片和銀行業務的那些，另外再把塞滿 AI 晶片的資料中心單獨列出。每次提問的各列只涵蓋一則聊天機器人回答，而且都不含訓練。Google 的數字只包含文字，OpenAI 也沒有說明它的平均值涵蓋什麼。

大部分成長是近年才發生的。IEA 的圖表數據顯示，資料中心用電在 2020 年為 269 TWh，2024 年為 416 TWh，2025 年為 485 TWh，五年間成長約 1.8 倍。IEA 對 2030 年的預測約為 2025 年的兩倍；若是專為 AI 打造的資料中心，則是三倍。

ChatGPT 每天用多少電？

根據 OpenAI 在 2025 年中提供的兩個數字，我們推算 ChatGPT 的提問每天約用電 850 MWh，一年約 310 GWh。以美國能源資訊署每戶平均 10,791 kWh 計算，大約等於 29,000 戶美國家庭一年的用電量。

與整個電網相比，這個量很小，只占 2025 年資料中心用電 485 TWh 的約 0.06%。IEA 在 2026 年 4 月做過類似的驗算：假設每天 100 億次查詢，每次寬鬆地算 1 Wh，一年也只有約 3.6 TWh。

不過它比一個廣為流傳的 2024 年估計要高。2024 年 3 月，《紐約客》報導了一項估計：ChatGPT 每天處理約 2 億次請求，用電超過 50 萬 kWh，記者將其換算為 17,000 戶美國家庭。用 OpenAI 自己的數字，每日總量最多高出 1.7 倍。提問量成長超過十二倍，但每次提問的用電只有舊估計所隱含的 2.5 Wh 的約七分之一。

訓練一個大型模型的用電量可能相當。Epoch AI 在2025 年 9 月估計，訓練 xAI 的 Grok 4 約用了 310 GWh 的電，與我們推算的 ChatGPT 全年用電相同。Epoch 是根據 Grok 3 已知的資源推算，並非 xAI 公布的數據，而且兩個數字的計算方式不同。

請把 850 MWh 當成 2025 年中的快照，而不是實測值。Altman 沒有說明他的 0.34 Wh 是否包含冷卻、閒置伺服器，或圖像與語音請求。OpenAI 自 2025 年 7 月之後就沒有再公布每日提問數，而它的使用者數量之後持續成長，我們的 ChatGPT 統計頁面可以看到。在我們於 AI 聊天機器人市占率追蹤的每個指標上，ChatGPT 仍是最大的聊天機器人。

一次 AI 提問用多少能源？

依 Google 和 OpenAI 在 2025 年公布的數字，向大型聊天機器人提出一次典型提問，約用 0.24 至 0.34 Wh。Google 在 2025 年 8 月表示，Gemini Apps 的文字提問中位數為 0.24 Wh，相當於看電視不到九秒。Sam Altman 在 2025 年 6 月寫道，ChatGPT 的平均查詢所用的電「大約相當於烤箱運作一秒多一點」。

數字涵蓋什麼，可能大幅改變答案。Google 對同一批提問給出的兩個數字相差 2.4 倍，只是因為較大的那個加入了主機、閒置容量，以及冷卻等資料中心額外耗能。此外 Google 的是中位數，Altman 的是平均數，少數很長的提問會把平均數拉高。所以不要說 0.34 Wh 比 0.24 Wh 多 40%，因為它們的量測方式並不相同。

每次提問的執行成本正在下降。Google 表示，Gemini 文字提問中位數的能耗在 12 個月內降低了 33 倍，碳排放降低了 44 倍。Microsoft Research 在 2026 年 6 月修訂論文時，把自己的估計從 0.34 Wh 降到 0.31 Wh。截至 2026 年 10 月，我們沒有找到 Anthropic、xAI 或 Meta 公布的每次提問能耗數字。Gemini 的使用者數字在我們的 Gemini 統計頁面，Anthropic 的則在 Claude 統計。

哪些 AI 任務最耗能？

影片、推理和超長輸入最耗能，常常是短文字回覆的數百倍。IEA 在 2026 年 4 月表示，影片、推理和代理任務每次查詢的能耗，可能是簡單文字的數百倍甚至數千倍。它還補充，高解析度圖像大約是短回覆的 10 倍。

影片是最極端的例子。MIT Technology Review 在 2025 年 5 月自行測量了一些開放模型。Meta 的 Llama 3.1 405B 產生一則回應，計入冷卻和其他需求後約 6,706 焦耳，即 1.86 Wh。Stable Diffusion 3 Medium 產生一張標準圖像約 0.63 Wh。CogVideoX 產生五秒影片約 340 萬焦耳，即 944 Wh，相當於讓微波爐運轉一個多小時。

長輸入的成本也更高。Epoch AI 在 2025 年 2 月估計，若給 GPT-4o 10,000 token 的輸入，一次查詢約用 2.5 Wh；輸入 100,000 token 則用掉近 40 Wh。Microsoft Research 指出，推理長度的查詢（token 數為 15 倍）是 3.91 Wh，是典型查詢的 13 倍。這些 token 要花多少錢，可以看我們的 LLM API 定價統計。

一次 AI 提問用多少水？

依 Google 和 OpenAI 2025 年的數字，一次聊天機器人提問大約用四分之一到三分之一毫升的水。Google 表示 Gemini 提問的中位數為 0.26 mL，約五滴水。Altman 表示 ChatGPT 平均查詢為 0.000085 加侖，依我們換算約 0.32 mL，用他的話說是「大約十五分之一茶匙」。

Mistral 的數字高得多：一則 400 token 的 Le Chat 回覆為 45 mL，因為它計入的範圍更廣，把製造伺服器等上游影響加到資料中心本身的用水上。Mistral 在 2025 年 7 月與顧問公司 Carbone 4 及法國生態轉型署 ADEME 共同完成這項研究。它表示，訓練 Mistral Large 2 並運行 18 個月，用掉了 281,000 立方公尺的水。

以 Altman 的數字計算，ChatGPT 每天 25 億次提問約用水 212,500 加侖，這是我們自己的算術。Google 在 2026 年 6 月表示，它的水資源專案在 2025 年補回約 77 億加侖，並稱這約占其當年淡水使用量的 78%。

美國的電有多少用在資料中心？

勞倫斯柏克萊國家實驗室在為能源部撰寫的 2024 年 12 月報告中指出，2023 年美國資料中心用掉全國電力的 4.4%，即 176 TWh，高於 2014 年的 58 TWh。該實驗室在 2026 年 6 月發布的 2025 年更新版預測，到 2030 年占比將達 11.8%，即 649 TWh，範圍從 9.5% 到 15.3%。這個占比將增加超過一倍。

電力研究院（EPRI）在 2026 年 2 月的報告中預測，2030 年將達 9% 至 17%，高於目前的 4% 至 5%，這個範圍比它先前的情境高出 60%。美國是迄今最大的市場，IEA 在 2025 年 4 月表示，美國在 2024 年占全球資料中心用電的 45%，領先中國的 25% 和歐洲的 15%。IEA 預期，到 2030 年，資料中心將占美國電力需求成長的近一半。

AI 耗電量和其他產業相比如何？

AI 仍只占全球用電的一小部分，但它是成長最快的項目之一。2025 年各類資料中心合計用掉全球電力的 1.5%，IEA 預期 2030 年約為 3%。依 IEA 的計算，到 2030 年，它們將占全球電力需求成長的略低於 10%。Our World in Data 根據 IEA 的數據，估計 AI 單獨在 2025 年約占全球電力的 0.5%。

不過，2030 年的數字放在國家層級仍然很大。IEA 在 2025 年 4 月寫道，它對 2030 年的 945 TWh 預測，略高於日本目前全國的用電量。IEA 也指出，在資料中心聚集的地區，2025 年資料中心已占當地電力需求的 20% 至 30%。

排放量隨用電增加。IEA 預期，資料中心的排放量到 2035 年將倍增至每年約 3.5 億公噸，但仍只占電力部門排放量的約 2%。IEA 還指出，到 2027 年，一個冰箱大小的伺服器機架，尖峰電力需求可能相當於 65 戶家庭。

大型科技公司的用電成長有多快？

Google 在 2026 年 6 月 30 日發布的2026 年環境報告中表示，2025 年用電量增加 37%，是公司史上最大的成長。其營運排放下降 2%，供應鏈排放則增加 25%。Google 在 2025 年也簽下超過 12 GW 新增潔淨能源的協議。

依 2026 年環境數據概況表，Microsoft 在 2025 年 6 月結束的 2025 會計年度用電 37.0 TWh，比前一年的 29.8 TWh 增加 24%，是 2020 會計年度用電量的 3.4 倍。其總排放量當年增加 25%，達 2,029 萬公噸，比 2020 年基準高出約 58%。

IEA 估計，Amazon Web Services、Microsoft、Alphabet 和 Meta 在 2024 年合計用電 110 TWh，比前一年增加 20%。最大型科技公司的資本支出在 2025 年超過 $400 billion，IEA 預期 2026 年還會再暴增 75%。

哪些核能與天然氣交易在為 AI 供電？

下表中最大的兩個數字都來自 Meta。它在 2026 年 1 月 9 日宣布，到 2035 年將取得最多 6.6 GW 的核能。接著在 2026 年 3 月 27 日，Fortune 報導 Meta 將再出資興建七座天然氣電廠供其路易斯安那園區使用，合計 10 座電廠、7.5 GW。

天然氣正與這些核能交易一起成長。IEA 預期，到 2030 年資料中心園區內將有 15 至 27 GW 的天然氣發電，大多在美國。它表示，燃氣渦輪機的訂單在 2025 年暴增 70%。這些交易中的新反應爐，大多要到 2030 年之後才會完工。

我們如何整理這些數字

我們在 2026 年 10 月 7 日到每個數字的原始出處逐一查證，包括 IEA 2026 年 4 月與 2025 年 4 月的報告及其圖表數據，以及勞倫斯柏克萊國家實驗室、EPRI 和美國能源資訊署。我們也使用了 Epoch AI、Microsoft Research、MIT Technology Review 自己的測試，以及各公司的貼文與報告。若是公司對記者說的，我們會註明媒體名稱。850 MWh、310 GWh、29,000 戶、212,500 加侖和 0.32 mL 這些數字是我們的算術結果，並附上輸入值。

凡是我們無法在原始出處打開的資料，一律不採用。因此我們刪掉了一個廣為流傳的 2024 年 AI 伺服器數字、Google 2025 年的資料中心總量，以及 EPRI 的各州占比（同一份發布的兩篇報導說法不一）。IEA 報告內文說資料中心在 2025 年成長「超過 15%」。我們採用其摘要中與圖表數據吻合的 17% 和 485 TWh。當 IEA、Google 或 OpenAI 發布新數字時，我們會更新這個頁面。

如何引用這些 AI 資料中心耗電量統計

你可以自由使用本頁的任何數字或表格，只要附上回到本頁的連結。對於來自他人的數字，也請標註原始來源。像下面這樣一行簡單的出處說明即可：

資料來源：Whizi Research，「AI 耗電量統計 2026：2025 年專為 AI 打造的資料中心用電成長 50%」，whizi.io/resources/ai-data-center-energy-consumption-statistics，2026 年 10 月更新。

同一系列的更多數據：AI 隱私統計、AI 教育應用統計和 AI 幻覺統計。