在這個封閉的時代，有大量的市民通過視頻會議來工作。但是，當他們用燃燒汽油的通勤方式換取數字連接時，他們每兩小時的視頻所消耗的個人能源要大於他們在四英里火車上所消耗的燃料份額。此外，數以百萬計的學生在網上“開車”上課，而不是步行。
與此同時，在數字世界的其他角落，科學家們瘋狂地部署算法來加速研究。然而，一個人工智能應用程序的模式學習階段比10000輛汽車一天消耗更多的計算能量。
這種改變社會能源使用的宏大“實驗”至少在一個高層次的事實集中是間接可見的。到4月的第一週，美國汽油使用量下降了30%，但總體電力需求下降不到7%。這一動態事實上表明瞭未來的一個潛在趨勢。雖然交通燃料的使用最終會反彈，但真正的經濟增長與我們以電力為燃料的數字未來息息相關。
COVID-19危機凸顯了2020年互聯網與2008年經濟上一次崩潰時（一個世紀前的互聯網）相比，是多麼的複雜和強大。如果當時發生了全國性的停工，那麼現在在家辦公的幾千萬人中的大多數都會加入到近2000萬下崗人員的行列中。對於大學和學校來說，讓數以千萬計的學生在家裡學習也不太現實。
分析人士廣泛記錄了各種家庭活動導致的互聯網流量的大幅增長。從網上雜貨店到視頻遊戲和電影流媒體，各種各樣的數字流量指標都急劇上升。到目前為止，系統已經很好地處理了這一切，雲一直都是可用的，除了偶爾的小插曲。
在COVID-19危機期間，雲的角色不僅僅是一鍵式的電話會議和視頻聊天。遠程醫療終於開始了。我們已經看到，例如，應用程序迅速出現，幫助自我評估症狀，人工智能工具投入工作，以加強X光診斷和幫助接觸追蹤。雲還使研究人員能夠快速創建臨床信息的“數據湖”，為當今用於治療和疫苗研究的超級計算機的天文容量提供燃料。
人工智能和雲的未來將為我們帶來更多的上述內容，以及實用的家庭診斷和有用的基於虛擬現實的遠程醫療，更不用說新療法的超加速臨床試驗了。這並沒有說明雲技術在80%的不屬於醫療保健領域的經濟中還能發揮什麼作用。
儘管這些新功能給我們帶來了興奮，但所有云計算背後的基石仍將是對能源的持續不斷增長的需求。我們的人工智能工作場所不僅沒有節約能源，而且未來使用的能源比以往任何時候都要多，這是科技行業在未來幾年迅速需要評估和考慮的挑戰。
新的信息基礎架構
雲是至關重要的基礎設施。這將而且應該改變許多優先事項。就在幾個月前，科技巨頭們還在互相推諉，承諾減少能源使用，併為他們的運營推廣“綠色”能源。毫無疑問，這些問題仍將很重要。但可靠性和彈性——簡而言之，可用性——現在將成為最優先考慮的問題。
正如國際能源署（IEA）執行主任法蒂赫•比羅爾（Fatih Birol）上個月在外交上輕描淡寫地提醒選民們，風能和太陽能的未來：“今天，我們正在見證一個更加依賴數字技術的社會，“這突出表明決策者需要在極端條件下仔細評估靈活性資源的潛在可用性。”在COVID-19危機之後的經濟壓力時期，社會必須付出的代價，以確保“可用性”將重要得多。
用太陽能和風能技術提供高可靠性的電力仍然是昂貴得令人望而卻步。那些聲稱太陽能/風能處於“電網平價”的人並沒有看到現實。數據顯示，在風能/太陽能發電所佔份額遠高於美國的歐洲，電網千瓦時的總成本大約高出200%至300%。值得注意的是，包括科技公司在內的大型工業用電用戶普遍享受電網平均值的大幅折扣，這讓消費者揹負了沉重的負擔更高的成本。
簡單地說：這意味著消費者要花更多的錢來為他們的家庭供電，這樣大型科技公司就可以花更少的錢來為智能手機提供數據照明。（我們將看到市民對政府的這種不對稱有多寬容。）
實際上，許多這樣的現實被雲的能量動態與個人交通的能量動態相反的事實所掩蓋。對於後者，消費者在給汽車油箱加滿油時可以看到90%的能源消耗在哪裡。不過，說到“聯網”智能手機，99%的能源依賴都是遠程的，隱藏在雲端龐大但基本上看不見的基礎設施中。
對於那些沒有經驗的人來說，為雲提供動力的貪婪的數字引擎位於成千上萬個看不見的、不起眼的倉庫級數據中心，在那裡，成千上萬個冰箱大小的硅機器機架為我們的應用提供動力，在那裡存儲著爆炸性的數據量。甚至許多數字認知者也驚訝地發現，每一個這樣的機架每年燃燒的電量都超過50特斯拉。除此之外，這些數據中心還與市場相連，市場上有更多的耗電硬件，這些硬件推動字節沿著由玻璃電纜組成的大約10億英里的信息高速公路行駛，並通過400萬個單元塔，形成一個更為龐大的無形虛擬高速公路系統。
因此，全球信息基礎設施——從網絡和數據中心到驚人的能源密集型製造工藝——已經從幾十年前的一個不存在的系統發展到現在每年大約使用2000兆瓦時的電力。這比全世界每年500萬輛電動汽車使用的電力多100多倍。
換句話說：這意味著，按比例計算，每部智能手機的平均用電量要大於普通家用冰箱的年用電量。所有這些估計都是基於幾年前的情況。
更數字化的未來將不可避免地消耗更多的能源
一些分析人士現在聲稱，儘管近年來數字通信量大幅增長，但以數據為中心的能源使用的效率增長現在已經放緩甚至持平。這種說法面臨著最近的事實趨勢。自2016年以來，數據中心在硬件和建築方面的支出急劇增加，同時硬件的功率密度也大幅躍升。
無論近年來數字能源需求增長是否放緩，雲計算的擴張速度都將大大加快。雲能源需求是否會相應增長，在很大程度上取決於數據使用的增長速度，特別是雲的用途。能源需求的任何顯著增長都將使滿足雲計算的核心運營指標（始終可用）的工程和經濟挑戰變得更加困難。
在過去的五年中，建造的數據中心的面積超過了前十年。甚至還有一類新的“超大規模”數據中心：硅填充的建築物，每一個都佔地超過100萬平方英尺。從房地產的角度來看，這些就相當於一個世紀前摩天大樓的誕生。但是，儘管目前世界上只有不到50座超高建築，其規模相當於帝國大廈，但全球已經有大約500個超高比例的數據中心。後者擁有超過6000座摩天大樓的集體能源需求。
我們不必猜測是什麼推動了雲流量的增長。排在榜首的是人工智能，更多的視頻，尤其是數據密集型虛擬現實，以及在網絡“邊緣”擴展微型數據中心。
直到最近，關於人工智能的大多數新聞都集中在它作為工作殺手的潛力上。事實是，人工智能是一系列生產力驅動工具中的最新一個，這些工具將複製生產力增長在歷史進程中的一貫做法：為更多人創造就業淨增長和更多財富。我們需要更多的兩者來恢復COVID-19。但那是另一個故事了。目前，人工智能在個人健康分析、藥物輸送、醫學研究和求職等各個方面都發揮著重要作用，這一點已經很清楚。很有可能人工智能最終會被視為一個“好”的網絡
不過，就能源而言，人工智能是迄今為止對數據最為飢渴、耗電最多的硅應用——世界希望使用數十億這樣的人工智能芯片。一般來說，用於機器學習的計算能力每幾個月就翻一番，這是摩爾定律的一種超版本。例如，去年Facebook就指出，人工智能是其數據中心用電量每年翻番的關鍵原因。
在不久的將來，我們還應該預料到，在經歷了數週的關停之後，在小型平面屏幕上視頻會議的不足，消費者已經準備好迎接基於虛擬現實的視頻時代。虛擬現實需要圖像密度增加1000倍，並將推動數據流量增長約20倍。儘管時斷時續，但這項技術已經準備就緒，未來的高速5G網絡浪潮有能力處理所有這些額外的像素。但它需要重複：因為所有的比特都是電子，這意味著更多的虛擬現實導致比今天的預測更多的功率需求。
除此之外，最近的趨勢是在“邊緣”上建立更接近客戶的微型數據中心。光速太慢，無法將人工智能驅動的智能從遠程數據中心傳送到實時應用，如會議和遊戲虛擬現實、自動車輛、自動化製造或“智能”物理基礎設施，包括智能醫院和診斷系統。（醫療保健的數字化和能源密集度本身已經很高，而且還在不斷上升：一平方英尺的醫院已經比其他商業建築的一平方英尺消耗了大約5倍的能源。）
目前，Edge數據中心預計在十年內將新增10萬兆瓦的電力需求。從長遠來看，這遠遠超過了整個加州電網的電力容量。同樣，這些都不在任何能源預測者近年來的路線圖上。
數字能源優先權會轉移嗎？
這就給我們帶來了一個相關的問題：后冠狀病毒時代的雲公司會繼續把重點放在能源消耗或可用性上嗎？我所說的放縱，是指公司在其他地方（包括海外）投資風力/太陽能發電，而不是直接為自己的設施供電。這些遠程投資被“記入”當地的一個設施，聲稱它是綠色能源，即使它實際上並不為該設施供電。
沒有什麼能阻止任何尋求環保的公司與傳統電網物理上斷開連接，建立自己的本地風能/太陽能發電系統，除非這樣做，並確保24/7的可用性，將導致該設施的電力成本增加約400%。
就目前來看，全球信息基礎設施的耗電量已經超過了全球所有太陽能和風能發電廠的總和，這一點很有幫助。因此，這個星球上沒有足夠的風能/太陽能供科技公司——更不用說其他任何公司——購買作為“信用”來抵消所有數字能源的使用。
正在研究數字能源趨勢的少數研究人員預計，未來十年，雲燃料的使用量可能至少增加300%，而那是在我們的全球大流行之前。與此同時，國際能源署（iea）預測，在此期間，全球可再生能源發電量將“僅僅”翻一番。這一預測也是在冠狀病毒爆發前的經濟形勢下做出的。國際能源機構現在擔心，經濟衰退將耗盡財政對昂貴的綠色計劃的熱情。
無論圍繞發電技術的問題和爭論如何，信息基礎設施運營商的優先事項將越來越多地、而且必然地轉向其可用性。這是因為雲正迅速變得更加與我們的經濟健康，以及我們的精神和身體健康密不可分。
所有這些都應使我們對從大流行病和前所未有的經濟關閉中復甦的另一面感到樂觀。微軟在其19日的能源宣言中指出：“人類繁榮的進步……與能源的使用密不可分。”我們以云為中心的21世紀基礎設施也不會有什麼不同。結果會是件好事。
