核心观点
全球能源系统正站在一个转折点，面临着需求增长、环境问题和增强运营弹性的挑战。人工智能（AI）具有巨大的变革潜力，可以帮助优化运营、增强可靠性和释放巨大的经济和环境效益。
AI 在能源系统的关键应用
AI 在能源系统的应用可以分为三大类：
- 系统优化和控制：包括实时网络运营和灵活性、供需预测和优化、市场优化和交易。
- 资产全生命周期管理：包括规划和支持决策、运营、维护和网络安全、设计、发现和创新。
- 终端用能效率和管理：包括智能建筑和能源管理、交通管理、工业流程优化。
AI 的经济和环境效益
- 能源节约：到 2030 年，AI 带来的能源节约可能达到 3,700 太瓦时（TWh），远超过其自身的能源消耗。到 2050 年，预计节约量将达到 9,500 TWh 至 12,000 TWh。
- 成本降低：到 2030 年，AI 可以为企业节省超过 2,000 亿美元的成本，到 2050 年可节省近 5,000 亿美元。
- 减排：AI 驱动的减排量在 2030 年可达 660 百万吨二氧化碳当量（MtCO2eq），到 2050 年降至约 100 MtCO2eq。
主权 AI
主权 AI 指在特定国家或地区内设计和部署智能计算系统，旨在确保 AI 技术反映当地价值观，符合国家和/或地区的法规，并将数据安全地保留在管辖范围内。
实现可持续主权 AI 的关键考虑因素
- 跨学科和跨部门合作：通过研究和技术合作、公私合作和全行业数据共享实践，可以促进公司获得最先进的 AI 技术、定制化部署和发展能力。
- 投资高质量数据基础设施：优先收集、管理和整合准确、高质量的运营和市场数据，以帮助实现有效的 AI 模型训练和部署。
- 制定灵活的政策方法：根据 AI 技术的快速发展和能源市场的动态需求，制定能够不断演变的政策方法，以最大限度地减少监管过时的风险。
各方角色的作用
- 技术公司：作为推动者和创新者，连接最先进的 AI 能力与能源部门的独特运营需求。
- 能源公司和工业制造商：作为 AI 部署的主要推动者，利用其资产、数据和技能推动整个价值链的转型和价值创造。
- 政府和政策制定者：在 AI 跨能源系统应用方面发挥着重要作用，通过建立标准、协调安全的跨部门跨境数据共享框架和投资高质量、可互操作的数据集，加速协作 AI 创新和优化区域能源系统。
- 金融服务提供者：通过部署创新的融资工具，如绿色和可持续挂钩债券、优惠贷款和夹层融资机制，支持部署可持续主权 AI。
