考慮到訓練 1T 參數級別的模型、視屏模型等高算力需求的模型依然需要大的算力集群去訓練，同時多模態模型推理需求的大幅提升也對算力提出了要求，我們認為未來計算卡將在較長時間內繼續保持高增速。在 GPU 更新換代時，通常廠商會提高額定功率以提升芯片性能，我們同時也會預計加速卡功耗將不斷提升。但一般計算卡在訓練 1-3 年后就將損壞，我們將累計三年耗電量作為數據中心累計耗電量。在我們謹慎、中性、樂觀估計下，2035 年全球數據中心 AI 訓練&推理對電力的需求將達到 807/2428/6905TWh。