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【中国金融案例中心   编译：谢彬彬】

随着人工智能（AI）在全球范围内加速渗透至经济、社会与基础设施各层面，其对能源系统的影响日益凸显。一方面，AI在优化电网运行、提升工业能效、加速可再生能源整合等方面展现出巨大潜力；另一方面，其训练与推理过程所依赖的高算力基础设施，尤其是大型数据中心，正在带来前所未有的电力、水资源与碳排放压力。据国际能源署（IEA）预测，全球数据中心电力消耗将从2024年的420太瓦时（TWh）飙升至2035年的1,200 TWh以上。若缺乏有效干预，AI可能成为能源系统紧张、基础设施瓶颈乃至气候目标受阻的"隐形推手"。

在此背景下，世界经济论坛（WEF）联合埃森哲（Accenture）发布报告《从悖论到进步：净正向AI能源框架》（From Paradox to Progress: A Net-Positive AI Energy Framework），提出了一项系统性战略，旨在引导AI发展从"能源消耗者"转型为"能源贡献者"。报告的核心理念是"净正向AI能源"（Net-Positive AI Energy）--即确保AI在其全生命周期中所促成的能源与资源节约，超过其自身消耗。

净正向AI能源框架的三大行动支柱

1、高效设计（Design for Efficiency）

此支柱强调将能效理念内嵌于AI技术栈的底层。关键举措包括：采用低功耗芯片与神经形态处理器等高效硬件；通过模型剪枝、量化、稀疏化及联邦学习等技术优化算法；建设由可再生能源供电、采用液冷或模块化设计的绿色数据中心；以及部署废热回收系统，将计算产生的热量用于区域供暖。例如，某主权级绿色超算中心通过先进液冷与3D热流建模，实现了20%的能耗降低；谷歌通过优化张量处理单元（TPU）设计，在两代芯片间实现了三倍的碳效率提升。

2、影响导向部署（Deploy for Impact）

此支柱关注如何利用AI赋能更广泛的能源系统脱碳与效率提升。重点应用场景涵盖：智能电网优化（如实时调度、故障预测）、工业过程控制（如预测性维护）、建筑能源管理（如AI驱动的暖通空调系统）、可再生能源发电预测，以及物流运输路径优化。报告指出，83%的现有案例集中于此领域。例如，中国鄂尔多斯一工业园区通过部署AIoT平台，整合风光储与工业负荷，年节能量达10万兆瓦时，并避免了百万吨级二氧化碳当量排放；西门子成都工厂应用定制AI进行过程控制，电力消耗降低了24%。

3、智慧需求塑造（Shape Demand Wisely）

此支柱关注AI使用的治理、时序安排与激励机制，确保能源需求与可持续目标对齐。具体措施包括：推行基于使用强度的阶梯定价模型；开展"数字节制"（Digital Sobriety）公众教育活动；提供模型选择指南，鼓励采用"恰如其分"的小型模型；开发面向用户的实时能耗仪表盘；以及通过监管引导，设定能效默认值和披露标准。目前，仅有约10%的案例涉及此领域，凸显其作为未来行动重点的必要性。例如，某云服务商试点将成本与能耗强度挂钩，有效激励了客户优化其AI工作负载。

支撑框架落地的三大战略赋能要素

1、消费者教育与劳动力技能提升

AI的净正向转型离不开具备"AI-能源"复合素养的人才。这要求开展针对工程师、政策制定者和企业管理者的专业培训，推动高校开设相关交叉学科课程，并通过公共宣传活动提升全民对数字足迹的认知。例如，法国环境与能源管理局（ADEME）发起的全国性倡议，旨在推广负责任的数字消费理念；国际能源署与 AI 观察站联合推出开放平台，提升公众对 AI 能源足迹的认知。

2、生态系统协作

AI的能源挑战无法由单一主体解决，需要政府、企业、学术界与民间社会形成合力。这包括建立多方利益相关者工作组、协调跨国政策标准、共同规划绿色算力基础设施、设计激励相容的财税与采购政策，以及构建互操作性框架。报告指出，57%的案例体现了协作的重要性，如欧洲范围内的公私合作伙伴关系，已成功绘制出负责任AI生态系统的建设蓝图。

3、透明度衡量与问责制

缺乏统一、可信的衡量标准是阻碍行业进步的关键障碍。报告呼吁建立全球通用的能效指标（如每次推理的焦耳数）、强制性的环境信息披露框架、跨行业的基准测试平台，并引入第三方独立审计。埃森哲提出的"可持续AI商数"（SAIQ）便是一个综合性评估工具，它从成本、能耗、碳排和水耗四个维度衡量AI系统的可持续绩效。目前，81%的案例已开始探索某种形式的透明度实践，但标准化和外部验证仍有待加强。

未来展望：从洞察到行动

报告建议各利益相关方根据自身角色，分三级实施路径采取相应措施：

• 短期（0-12个月）：评估自身AI足迹，建立透明报告标准，优先采用高效硬件与模型优化技术，并提交最佳实践案例以丰富全球知识库；
• 中期（1-3年）：将AI深度融入运营与供应链的脱碳战略，积极参与跨部门协作，并投资于人才培养与投资者教育；
• 长期（3年以上）：规模化复制高影响力解决方案，推动全球性AI能源问责框架的建立，并投资于下一代低能耗的AI技术。

综上所述，AI 已成为提升竞争力、韧性与气候行动的战略杠杆，但需从"增长优先"转向"影响优先"的发展范式。关键共识包括：AI与能源可持续目标对齐不仅是道德责任，更是经济竞争力与能源安全的战略优势；净正向AI能源的实现需要有意设计、协作与规模化部署；需防范"净正向鸿沟"，通过南北合作、区域创新中心建设等方式促进公平参与。在此趋势下，所有利益相关方应立即行动，将框架原则转化为具体实践。只有通过集体努力，才能确保AI成为能源安全、公平进步与能源转型的催化剂，实现从悖论到进步的跨越，构建一个AI与能源系统协同发展的可持续未来。

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本文系未央网专栏作者发表，属作者个人观点，不代表网站观点，未经许可严禁转载，违者必究！首图来自图虫创意。

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