从悸论到进步：一个净正人工智能能源框架
核心观点：本报告提出了一种净正人工智能能源框架，旨在确保人工智能的发展与其支撑系统的容量和可持续性保持一致，使其成为能源安全、竞争力和气候进程的强化因素而非制约因素。
关键数据：
- 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。
- 74%的公司仍然难以实现和扩展人工智能的价值。
- 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。
研究结论：
- 人工智能的扩张是不可避免的，但其能源足迹需要通过有意的设计与治理来控制，以避免加剧数字鸿沟和能源系统压力。
- 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，包括减少能源使用和排放、优化电网、物流和工业流程等。
净正人工智能能源框架：
该框架围绕三个行动驱动构建：
- 为效率而设计：从开始就将可持续性嵌入人工智能模型、硬件和基础设施中，通过节能硬件、模型优化、绿色数据中心等手段提高效率。
- 为影响而部署：利用人工智能跨领域降低能耗，通过实时智能电网优化、预测工业过程控制、改进的太阳能/可再生能源预测等用例实现可衡量的可持续性增长。
- 明智地塑造需求：关注人工智能的使用如何受到管理、定时和激励以使能源需求与可持续性目标保持一致，通过价格信号、激励措施、用户教育等手段促进节能应用。
战略赋能：
- 消费者教育和劳动力技能提升：提升各领域的能力和准备，通过相关课程、国家负责任AI使用活动等手段加强培训和教育的必要性。
- 生态系统合作：协调标准、激励措施和基础设施，通过行业工作组、政策协调、共享基础设施规划等手段加速负责任节能的AI应用。
- 透明度测量与问责制：建立多维度的度量标准，如可持续人工智能商数（SAIQ），通过共享指标、开放基准和已验证的披露使影响变得可见且可比较，建立问责制。
下一步和行动号召：
- 评估您的AI能源和物料足迹。
- 支持推进标准和治理，发展全球人工智能能源问责制框架。
- 建立基准测试和披露，透明的报告标准，并为开放数据存储库做出贡献。
- 优先考虑节能效率设计，投资下一代驱动创新。
- 教育用户，明智地塑造需求，实施定价模型，并将节能默认设置嵌入平台。
- 加强提交您的用例，扩大全球人工智能能源影响行业应用案例库。
