从悖论到进步：一个净正人工智能能源框架

从悸论到进步：一个净正人工智能能源框架 洞察报告2025年12月 AdobeStock图圈片： 容内 阅读指南4 前言5 执行摘要6 1正向人工智能能源紧追性7 2净正人工智能能量框架12 2.1以效率为设计目标142.2为影响而部署172.3明智地塑造需求19 3战略赋能23消费者教育与劳动力技能提升24 生态协作273.23.3透明度测量与问责制30 下一步和行动号召34 贡献者35 37 阅读指南 该系列旨在通过与制定人工智能战略和实施数据的论坛合作伙伴和利益相关者持续合作，加深对人工智能能源影响的理解。这些论文共同为人工智能在变革能源系统中所扮演的角色提供了当前和前瞻性的视角并构成了“智能时代行业"跨行业系列的一部分，该系列探讨人工智能的全球影响。 世界经济论坛的AI能源影响计划旨在推动更高效的AI应用，在最大程度发挥AI对更绿色、更经济、更安全的能源未来的贡献的同时，最小化能源使用。 本报告系列考察了AI在全球的变革性能源影响，通过宏观分析和聚焦区域深入部析提供见解。随着AI持续快速发展，本系列每篇报告旨在提供其能源影响和当时形势的快照。 系列包括： 跨行业 对工业生态系统的影响 2025年1月，论坛联合其人工智能与能源影响社区以及埃森哲发布了该系列的第一篇论文人工智能的能源悸论：平衡挑战与机遇，那篇论文引发了关于人工智能双重性的全球对话，其加速脱碳的潜力以及迅速增长的能源需求。该报告呼吁对人工智能的能源影响给予紧急关注并为其新方法奠定了基础。 这份洞察报告在原有基础上提出了一种战略转变，从论转向进步，使人工智能的扩展能够与国家和企业的能源转型路怪保持一致。它介绍了一种实现净正人工智能能源的实用框架：一个人工智能带来的能源和资源节约超过其整个生命周期所消耗能源的未来。这不是一个理论上的抱负。它是确保人工智能为能源系统的韧性、可持续性和公平性做出贡献而非构成妥协的战略必要性。 前言 姆斯·马祖尔克美国公用事业公司董事总经理：埃森哲战略负责人 李营负责人，人工智能，数据与元宇宙副负责人，人工智能卓越中心：执行壶员会成员世界经济论坛 罗伯托·博卡能源与材料中心主任：世界经济论坛执行委员会成员 人工智能（AI）正快速改变经济和社会。然而，从人工智能中提取可衡量的价值仍然是一个障碍。大约74%的公司仍然难以实现和扩展人工智能的价值。已出现的AI能源使用案例表明，通过嵌入可持续性，企业可以从人工智能中解锁可衡量的价值，例如更快的部署和效率节约。 可以加强能源系统，而不是使其负担加重，提高可靠性，优化电网和其他能源资产，减少排放，并实现更智能、更高效决策。 人工智能的扩张是不可避免的。当前的挑战在于确保其发展与其支撑系统的容量和可持续性保持一致。 从优化供应链和加速科学发现，到赋能更智能的基础设施和更高效的能源系统，人工智能正成为经济竞争力、能源安全和创新的基础性技术。然而，随普其能力的增长，其能源足迹也随之增加，这就提出了一个问题：人工智能能否在不耗尽能源系统的情况下驱动可持续性和韧性？ 本文提供了一个以影响为先的AI蓝图，将节能、负责任部署、需求侧治理嵌入到AI发展中并使用。它借鉴了来自现实世界的见解。以及跨越行业、政府、学术界和民间社会的全球组织网络。 由世界经济论坛的AI能源影响计划牵头开发，并与埃森哲及顶尖专家合作，该框架是一个行动号召，也是协调发展的指南。它反映了一种日益增长的共识：将人工智能与能源和可持续发展目标相结合，不仅是种道义责任：它也是经济竞争力、能源安全及包容性繁荣的战略优势。 驱动的电力需求可能会抵消一些可再生能源部署所取得的收益，并增加发电和输电系统的运营压力。如果不受控制，人工智能可能会成为系统压力、基础设施瓶颈、能源市场波动和负面气候影响的潜在贡献者。所有这些都可能破坏经济竞争力和系统可靠性工作。然而，利用最新的创新，并正确地设置杠杆，人工智能 用。一种净正面的方法，从设计上讲，可以确保人工智能成为能源安全、公平发展和能源转型的催化剂。 执行摘要 实现净正的AI能源成果需要有意向的利益相关者就AI的增长与能源效率、韧性和可持续性达成一致。 这些得到了三个战略使能者的支持： 人工智能（AI）正在重塑产业，释放新的效率并加速创新。然而，其快速增长带来了不断增长的能源需求，这可能会使基础设施承压，削弱竞争力并抵消气候收益。在一些地区，数据中心需求的上升导致家庭和企业的电力价格上涨，凸显了将人工智能增长与可负担性和公众接受度相协调的重要性。到2035年，全球数据中心电力使用量可能达到1,200太瓦时（TWh），从2024年的420TWh增长而来。4如果没有战略干预1人工智能可能会成为系统压力和气候风险的潜在因素。 它们共同构成了一份协调人工智能发展与能源、经济和气候目标的连贯蓝图。该框架借鉴了来自15多个国家的130多个实际应用案例，展示了组织如何已经开始实现成本节约、电网可靠性和减少等方面的效益。二氧化碳（CO 管理人工智能的能源影响已不再是未来的担忧一它是一个当下的创新必然。正能量的人工智能意味善确保人工智能带来的能源和资源节约超过其生命周期消耗使负责任的扩展成为竞争力和韧性的来源。虽然人工智能可以优化各行业的能源使用，但其增长必须与系统容量和可持续发展目标相一致。问题不在于人工智能是否会增长，而在于它是否负责任地、与能源转型同步增长 风险很高。Transformer短缺，延迟电力连接5以及基础设施瓶颈正出现在各个地区。7若缺乏有意的设计与治理，人工智能可能会加剧数字鸿沟，将能力集中于能源丰富的地区，而使其他地区落后。 然而，机会是明确的。人工智能可以显著减少数据中心冷却能耗，提高供暖、通风和空调（HVAC）效率，9.10并优化网格，物流和工业流程。11.12.13将效率嵌入人工智能设计中的公司正在看到性能、弹性和可持续性方面的可衡量收益。 正和人工智能框架围绕三个行动驱动构建 本报告为高管、政策制定者和技术领导者提供了一份负责任地扩展人工智能的战略蓝图。通过将业务目标与可持续能源成果相结合，组织可以加速实现净积极的人工智能能源，将负责任的设计转化为持久的竟争优势。 正人工智能能量必要性 构建一个净正人工智能能源生态系统，确保人工智能强化而非削弱能源安全、竞争力和气候进程。 15为这些设施提供动力和连接所需的基下一个十年。础设施正在以类似的步伐扩张。仅在美国，公用事业公司预计未来五年将在发电和电网容量方面投资1.1万亿美元，主要目的是服务数据中心和不断增长的AI工作负载16这笔资金注入将推动一项历史性的基础设施扩建，重塑全球电力需求、电网规划和投资优先级。 是什么：定义净正AI能源 净正AI能源"指的是个未来，其中AI带来的能源和资源节约超过了AI系统整个生命周期中所消耗的能源和资源。 "净正AI能量一指的是人工智能带来的能源和资源节约超过整个AI系统生命周期所消耗的能源和资源的一种未来这个概念不仅包括能源和资源的节约，还包括更广泛的系统级效益，包括提高能源安全，增强电网可靠性、优化容量和降低运营成本。14这些对于建立一个有弹性和可持续的能源未来都至关重要。 这种增长可能开始抵消年度可再生能源的增长。17而同时扰乱国家能源规划并使电网承压。在许多地区，快速建设新的可再生能源、核能和电网容量以满足人工智能驱动的需求是不可行的，这意味着这部分扩张可能仍然依赖化石燃料。即使供应增加，基础设施升级也可能滞后，可能会限制能源供应并阻碍人工智能发展。8因此，必须采取一种净正面的方法，不仅要解决排放问题还要解决清洁能源如何分配的问题，以确保人工智能支持而不是与更广泛的脱碳工作竞争。 实现这一成果需要认识到更广泛的AI与能源的关联，AI对电力、水、土地和关键矿产的需求之间的相互联系以及维持它们的生态系统。虽然本文承认这些交织的资源影响，但其主要重点在于能源维度以及AI如何以加强能源安全、竞争力和可持续性的方式来实现规模化。扩大数据中心会增加能源消耗和排放，并加剧冷却对水的需求：矿产开采会影响土地和生物多样性。通过整体化的、有资源意识的设计来解决这些级联压力，确保AI的增长为经济、环境和o6ueCTBo同时带来净效益。 理解人工智能能耗的潜在驱动因素 虽然有几个因素塑造了AI不断增长的能源使用，但有两个主要的（但并非排他的）驱动因素是： 当AI变得越杰文斯论1一随着其可用性及其使用范围扩大，一个关键挑战将是确保效率提升能创造真实价值，而不是引发更多人工智能使用，从而抵消能源和资源的节约。 为满足AI加速需求，近期估计全球已有超过2万亿美元的数据中心项目正在规划或建设中。 有用数据 排放足迹 计算需求 有过去的数字化转型不同，当今的人工智能擎荣是在明确资源约束下展开的，这提出了有意识地设计能源使用的责任和机遇。 前治模型的计算需求以及超大规模数据中心能源使用的集中加剧了这些动态。与过去的数字化转型不同，如今的AI繁荣是在明确资源约束下展开的，这带来了一种责任和机遇，即有意地设计能源使用。 随着能源成为限制因素，AI能力可能会集中到电力充足且基础设施完善的地域或企业。这种动态可能加剧数字鸿沟，并在创新获取方面造成不对称性，有可能会将能源丰富的地区转变为主导性枢纽，而让其他地区落后。2 实现净正AI能源的障碍实现净正AI能源需要克服六个维度上的一系列复杂 净正差距的风险 挑战： 生成式人工智能鸿沟的风险是一个真正的忧虑。拥有集中技术能力和大规模数据中心的国家正在赶超，而其他国家则面临结构性障碍。这种不平衡可能会加剧经济和创新差距，形成一个两速世界，其中人工智能驱动的利益分配不均。现有的出版物和文章21证明高级人工智能的计算能力正日益集中在少数地区，引发了关于人工智能经济中公平参与问题的担忧。 能源密集型模型训练和部署一冷却和基础设施低效一供应受限的硬件限制和缓慢的刷新周期 或不完整一数据碎片化和基准缺失 到地方能源环境 计算以防止数字鸿沟 将数据中心冷却能耗降低40%23 行为和需求侧 一提高商业建筑暖通空调（HVAC)能效15~40%24.25 无意识消费和反弹效应一来自低边际成本的弹性需求一节能行为的激励有限 简化复杂的审批流程26 一优化电网运行：减少损耗并提高可靠性27 监管和政策 提高可再生能源并网的预测能力28 一地区政策框架不一致－慢慢适应人工智能政策一自愿能源标准和规范的应用有限 简化物流和工业流程以减少排放2 机会很明确：如果以明确的目的投入使用，人工智能可以实现净正能量的能源和气候成果，其中收益超过其能源消耗。 劳动力与产能 为什么需要一个新的框架 一人工智能与能源领域中的技能差距对高效人工智能的教育有限一区域准备程度不均 当前人工智能发展的轨迹主要集中在增长上，强调规模根播疗盐新盘相关者这望忘漆亏暑最矫转而采用以影响为先的范式，该范式优先考虑可衡量的成果而非原始性能。 生态系统破碎化 单一部门创新和互操作性差距技术、监管等）一利益相关者之间激励失调一低信任阻碍合作 这个框架并非要求约束，而是要求战略协同，确保人工智能的快速增长推动创新，支持可持续性，并增强长期韧性。 应对这些挑战将需要跨相关市场领域的合作、投资和问责制。 实现净正人工智能能源需求需要集体行动。该框架帮助利益相关者确保人工智能的能源影响成为一个战略优势，而不是一个负债。 机遇十分明确：如果怀着意图进行部署，人工智能可以带来净正能量和气候效益，其效益将超过其能源消耗。 机遇：人工智能作为能源和气候资产 度将它们应用于可持续性成果，并且更注重长期价值创造。32跨行业和跨区域构建这种能力对于实现大规模净正能效益至关重要。 尽管存在这些挑战，人工智能在加速清洁能源转型的同时，也能提升竞争力，具有巨大潜力。负责任地部署人工智能，可以实现许多好处，包括： 共同地，这些利益相关者能够确保人工智能的增长强化而不是制约全球能源和气候系统。 技术提供方