與埃森哲合作執(zhí)行摘要62.1以效率為設(shè)計(jì)目標(biāo)143戰(zhàn)略賦能233.1消費(fèi)者教育與勞動力技能提升243.2生態(tài)協(xié)作273.3透明度測量與問責(zé)制30尾注免責(zé)聲明本文件由世界經(jīng)濟(jì)論壇作為對某項(xiàng)目、洞察領(lǐng)域或互動的貢獻(xiàn)而發(fā)布。此處表達(dá)的研究發(fā)現(xiàn)、解釋和結(jié)論是經(jīng)世界經(jīng)濟(jì)論壇促進(jìn)和認(rèn)可的合作過程的結(jié)果，但其結(jié)果不一定代表世界經(jīng)濟(jì)論壇的看法，也不一定代表其全體成員、合作伙伴或其他利益相關(guān)者的整體2025世界經(jīng)濟(jì)論壇。版權(quán)所有?版權(quán)所有。本出版物之任何部分均不得以任何形式或通過任何方式復(fù)制或傳播，包括影印和錄音 ,或通過任何信息存儲和檢索系統(tǒng)。一個正網(wǎng)絡(luò)能量AI框架：從悖論到進(jìn)步：2一個正網(wǎng)絡(luò)能量AI框架：從悖論到進(jìn)步：3世界經(jīng)濟(jì)論壇的AI能源影響計(jì)劃旨在推動更高效的AI應(yīng)用，在最大程度發(fā)揮AI對更綠色、更經(jīng)濟(jì)、更安全的能源未來的貢獻(xiàn)的同時，最小化能源使用。本報(bào)告系列考察了AI在全球的變革性能源影響，通過宏觀分析和聚焦區(qū)域深入剖析提供見解。隨著AI持續(xù)快速發(fā)展，本系列每篇報(bào)告旨在提供其能源影響和當(dāng)時形勢該系列旨在通過與制定人工智能戰(zhàn)略和實(shí)施數(shù)據(jù)的論壇合作伙伴和利益相關(guān)者持續(xù)合作，加深對人工智能能源影響的理解。這些論文共同為人工智能在變革能源系統(tǒng)中所扮演的角色提供了當(dāng)前和前瞻性的視角，系列包括：跨行業(yè)機(jī)遇機(jī)遇能源框架地域特定-能源用例到商業(yè)案例行動手冊地區(qū)的AI和超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施優(yōu)化》2025年1月，論壇聯(lián)合其人工智能與能源影響社區(qū)以及埃森哲發(fā)布了該系列的第一篇論文人工智能的能源悖論：平衡挑戰(zhàn)與機(jī)遇.那篇論文引發(fā)了關(guān)于人工智能雙重性的全球?qū)υ?，其加速脫碳的潛力以及迅速增長的能源需求。該報(bào)告呼吁對人工智能的能源影響給予緊急關(guān)這份洞察報(bào)告在原有基礎(chǔ)上提出了一種戰(zhàn)略轉(zhuǎn)變，從悖論轉(zhuǎn)向進(jìn)步，使人工智能的擴(kuò)展能夠與國家和企業(yè)的能源轉(zhuǎn)型路徑保持一致。它介紹了一種實(shí)現(xiàn)凈正人工智能能源的實(shí)用框架：一個人工智能帶來的能源和不是一個理論上的抱負(fù)。它是確保人工智能為能源系統(tǒng)的韌性、可持續(xù)性和公平性做出貢獻(xiàn)而非構(gòu)成妥協(xié)一個正網(wǎng)絡(luò)能量AI框架：從悖論到進(jìn)步：4從悖論到進(jìn)步：一個正凈人工智能能源框架羅伯托·博卡能源與材料中心主任；世界經(jīng)濟(jì)論壇執(zhí)行委員會成員李茜負(fù)責(zé)人，人工智能，數(shù)據(jù)與元宇宙；副負(fù)責(zé)人，人工智能卓越中心；執(zhí)行委員會成員，世界經(jīng)濟(jì)論壇詹姆斯·馬祖爾克美國公用事業(yè)公司董事總經(jīng)理；埃森哲戰(zhàn)略負(fù)責(zé)人人工智能（AI）正快速改變經(jīng)濟(jì)和社會。然而，從人工智能中提取可衡量的價值仍然是一個障礙。大約74%的公司仍然難以實(shí)現(xiàn)和擴(kuò)展人工智能的價值。已出現(xiàn)的AI能源使用案例表明，通過嵌入可持續(xù)性，企業(yè)可以從人工智能中解鎖可衡量的價值，例如更快的部署和效率節(jié)約。2從優(yōu)化供應(yīng)鏈和加速科學(xué)發(fā)現(xiàn)，到賦能更智能的基礎(chǔ)設(shè)施和更高效的能源系統(tǒng)，人工智能正成為經(jīng)濟(jì)競爭力、能源安全和創(chuàng)新的基礎(chǔ)性技術(shù)。然而，隨著其能力的增長，其能源足跡也隨之增加，這就提出了一個問題：人工智能能否在不耗盡能源系統(tǒng)的情況下驅(qū)動可持續(xù)性和風(fēng)險(xiǎn)很高。如果沒有有意的設(shè)計(jì)和管理，由人工智能驅(qū)動的電力需求可能會抵消一些可再生能源部署所取得的收益，并增加發(fā)電和輸電系統(tǒng)的運(yùn)營壓力。如果不受控制，人工智能可能會成為系統(tǒng)壓力、基礎(chǔ)設(shè)施所瓶頸、能源市場波動和負(fù)面氣候影響的潛在貢獻(xiàn)有這些都可能破壞經(jīng)濟(jì)競爭力和系統(tǒng)可靠性工作。然所而，利用最新的創(chuàng)新，并正確地設(shè)置杠桿，人工智能可以加強(qiáng)能源系統(tǒng)，而不是使其負(fù)擔(dān)加重，提高可靠性，優(yōu)化電網(wǎng)和其他能源資產(chǎn)，減少排放，并實(shí)現(xiàn)更人工智能的擴(kuò)張是不可避免的。當(dāng)前的挑戰(zhàn)在于確保其發(fā)展與其支撐系統(tǒng)的容量和可持續(xù)性保持一致。本文提供了一個以影響為先的AI藍(lán)圖，將節(jié)能、負(fù)責(zé)任部署、需求側(cè)治理嵌入到AI發(fā)展中并使用。它借由世界經(jīng)濟(jì)論壇的AI能源影響計(jì)劃牽頭開發(fā)，并與埃森哲及頂尖專家合作，該框架是一個行動號召，也是協(xié)調(diào)發(fā)展的指南。它反映了一種日益增長的共識：將人工智能與能源和可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)相結(jié)合，不僅是一種道義責(zé)任；它也是經(jīng)濟(jì)競爭力、能源安全及包容性今天的抉擇將塑造人工智能在我們能源未來的作用。一種凈正面的方法，從設(shè)計(jì)上講，可以確保人工智能成為能源安全、公平發(fā)展和能源轉(zhuǎn)型的人工智能（AI）正在重塑產(chǎn)業(yè)，釋放新的效率并加速創(chuàng)新。然而，其快速增長帶來了不斷增長的能源需求，這可能會使基礎(chǔ)設(shè)施承壓、削弱競爭力并抵消氣候收益。在一些地區(qū)，數(shù)據(jù)中心需求的上升導(dǎo)致家庭和企業(yè)的電力價格上漲，凸顯了將人工智能增長與可負(fù)擔(dān)性和公眾接受度相協(xié)調(diào)的重要性。到2035年，全球數(shù)據(jù)中心電力），0TWh增長而來。4如果沒有戰(zhàn)略干預(yù)，人工智能可能會成為系統(tǒng)壓力和氣候風(fēng)險(xiǎn)的潛在因素。管理人工智能的能源影響已不再是未來的擔(dān)憂——它是一個當(dāng)下的創(chuàng)新必然。正能量的人工智能意味著確保人工智能帶來的能源和資源節(jié)約超過其生命周期消耗——使負(fù)責(zé)任的擴(kuò)展成為競爭力和韌性的來源。雖然人工智能可以優(yōu)化各行業(yè)的能源使用，但其增長必須與系統(tǒng)容量和可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)相一致。問題不在于人工智能是否會增長，而在于它是否負(fù)責(zé)任地、與能源轉(zhuǎn)型同步增長。正和人工智能框架圍繞三個行動驅(qū)動構(gòu)建:以效率為設(shè)計(jì)目標(biāo)以效率為設(shè)計(jì)目標(biāo)這些得到了三個戰(zhàn)略使能者的支持：消費(fèi)者教育與勞動力技能提升消費(fèi)者教育與勞動力技能提升透明度測量與問責(zé)制它們共同構(gòu)成了一份協(xié)調(diào)人工智能發(fā)展與能源、經(jīng)濟(jì)和氣候目標(biāo)的連貫藍(lán)圖。該框架借鑒了來自15多個國家的130多個實(shí)際應(yīng)用案例，展示了組織如何已經(jīng)開始實(shí)現(xiàn)成本節(jié)約、電網(wǎng)可靠性和減少等方面的效益。碳（CO2礎(chǔ)設(shè)施瓶頸正出現(xiàn)在各個地區(qū)。6,7若缺乏有意的設(shè)計(jì)與治理，人工智能可能會加劇數(shù)字鴻溝，將能力集中于能源豐富的地區(qū)，而使其他地區(qū)落后。然而，機(jī)會是明確的。人工智能可以顯著減少數(shù)據(jù)中心冷卻能耗，8提高供暖、通風(fēng)和空調(diào)（HVAC）效率，9,10并優(yōu)化網(wǎng)格、物流和工業(yè)流程。11,12,13將效率嵌入人工智能設(shè)計(jì)中的公司正在看到性能、彈性本報(bào)告為高管、政策制定者和技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者提供了一份負(fù)責(zé)任地?cái)U(kuò)展人工智能的戰(zhàn)略藍(lán)圖。通過將業(yè)務(wù)目標(biāo)與可持續(xù)能源成果相結(jié)合，組織可以加速實(shí)現(xiàn)凈積極的人工智能能源，將負(fù)責(zé)任的設(shè)計(jì)轉(zhuǎn)化為持久的競爭從悖論到進(jìn)步：一個正凈人工智能能體系框架第5頁1性1一個正人工智能能量框架從悖論到進(jìn)步：6下一個十年。15為這些設(shè)施提供動力和連接所需的基下一個十年。15為這些設(shè)施提供動力和連接所需的基礎(chǔ)設(shè)施正在以類似的步伐擴(kuò)張。僅在美國，公用事業(yè)公司預(yù)計(jì)未來五年將在發(fā)電和電網(wǎng)容量方面投資1.1萬億美元，主要目的是服務(wù)數(shù)據(jù)中心和不斷增長的AI工作負(fù)載。16這筆資金注入將推動一項(xiàng)歷史性的基礎(chǔ)設(shè)施擴(kuò)建 ,重塑全球電力需求、電網(wǎng)規(guī)劃和投資優(yōu)先級。過整個AI系統(tǒng)生命周期所消耗的能源和資源的一種未來。這個概念不僅包括能源和資源的節(jié)約，還包括更廣泛的系統(tǒng)級效益，包括提高能源安全、增強(qiáng)電網(wǎng)可靠性、優(yōu)化容量和降低運(yùn)營成本。14這些對于建立一個有彈過整個AI系統(tǒng)生命周期所消耗的能源和資源的一種未來。這個概念不僅包括能源和資源的節(jié)約，還包括更廣泛的系統(tǒng)級效益，包括提高能源安全、增強(qiáng)電網(wǎng)可靠性、優(yōu)化容量和降低運(yùn)營成本。14這些對于建立一個有彈性和可持續(xù)的能源未來都至關(guān)重要。這種增長可能開始抵消年度可再生能源的增長。17而同時擾亂國家能源規(guī)劃并使電網(wǎng)承壓。在許多地區(qū)，快速建設(shè)新的可再生能源、核能和電網(wǎng)容量以滿足人工智對電力、水、土地和關(guān)鍵礦產(chǎn)的需求之間的相互聯(lián)系，以及維持它們的生態(tài)系統(tǒng)。雖然本文承認(rèn)這些交織的資源影響，但其主要重點(diǎn)在于能源維度以及AI如何以加強(qiáng)能源安全、競爭力和可持續(xù)性的方式來實(shí)現(xiàn)規(guī)?；?。擴(kuò)大數(shù)據(jù)中心會增加能源消耗和排放，并加劇對電力、水、土地和關(guān)鍵礦產(chǎn)的需求之間的相互聯(lián)系，以及維持它們的生態(tài)系統(tǒng)。雖然本文承認(rèn)這些交織的資源影響，但其主要重點(diǎn)在于能源維度以及AI如何以加強(qiáng)能源安全、競爭力和可持續(xù)性的方式來實(shí)現(xiàn)規(guī)?；?。擴(kuò)大數(shù)據(jù)中心會增加能源消耗和排放，并加劇冷卻對水的需求；礦產(chǎn)開采會影響土地和生物多樣性。通過整體化的、有資源意識的設(shè)計(jì)來解決這些級聯(lián)壓力，確保AI的理解人工智能能耗的潛在驅(qū)動因素雖然有幾個因素塑造了AI不斷增長的能源使用，但有兩個主要的（但并非排他的）驅(qū)動因素是：為滿足AI加速需求，近期估計(jì)全球已有超過2萬億美元確保效率提升能創(chuàng)造真實(shí)價值，而不是引發(fā)更多人工為滿足AI加速需求，近期估計(jì)全球已有超過2萬億美元使用效果使用驅(qū)動需求用于新增產(chǎn)能供應(yīng)效應(yīng)新增產(chǎn)能實(shí)現(xiàn)新用途廣泛集成投資增加為新的數(shù)據(jù)中心和容量生成式人工智能的服務(wù)C__C爆炸在用戶數(shù)量人工智能服務(wù)的使用增加按用戶使用效果使用驅(qū)動需求用于新增產(chǎn)能供應(yīng)效應(yīng)新增產(chǎn)能實(shí)現(xiàn)新用途廣泛集成投資增加為新的數(shù)據(jù)中心和容量生成式人工智能的服務(wù)C__C爆炸在用戶數(shù)量人工智能服務(wù)的使用增加按用戶TheShiftProject.(2025).人工智能，數(shù)據(jù)，計(jì)算：在一個去碳化世界中，需要哪些基礎(chǔ)設(shè)施？源碼：翻譯文本：一個正網(wǎng)絡(luò)能量AI框架：從悖論到進(jìn)步：7一個正網(wǎng)絡(luò)能量AI框架：從悖論到進(jìn)步：822許多AI查詢和訓(xùn)練運(yùn)行發(fā)生無法洞察他們的能源或碳排放積，這些數(shù)據(jù)通過持續(xù)的存儲和冷卻消耗電力。許多AI查詢和訓(xùn)練運(yùn)行發(fā)生無法洞察他們的能源或碳排放0有用數(shù)據(jù)已收集且未使用的數(shù)據(jù)有用數(shù)據(jù)已收集且未使用的數(shù)據(jù)與過去的數(shù)字化轉(zhuǎn)型不同，當(dāng)今的人工智能繁榮是在明確資源約束下展開的，這提出了有意識地設(shè)計(jì)能源使用的責(zé)任和機(jī)遇。隨著能源成為限制因素，AI能力可能會集中與過去的數(shù)字化轉(zhuǎn)型不同，當(dāng)今的人工智能繁榮是在明確資源約束下展開的，這提出了有意識地設(shè)計(jì)能源使用的責(zé)任和機(jī)遇。隨著能源成為限制因素，AI能力可能會集中到電力充足且基礎(chǔ)設(shè)施完善的地域或企業(yè)。這種動態(tài)可能加劇數(shù)字鴻溝，并在創(chuàng)新獲取方面造成不對稱性，有可能會將能源豐富的地區(qū)轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲗?dǎo)性樞紐，而讓其他地區(qū)落后。2實(shí)現(xiàn)凈正實(shí)現(xiàn)凈正AI能源需要克服六個維度上的一系列復(fù)雜挑戰(zhàn)：。生成式人工智能鴻溝的風(fēng)險(xiǎn)是一個真正的憂慮。擁有集中技術(shù)能力和大規(guī)模數(shù)據(jù)中心的國家正在趕超，而其他國家則面臨結(jié)構(gòu)性障礙。這種不平衡可能會加劇經(jīng)濟(jì)和創(chuàng)新差距，形成一個兩速世界，其中人工智能驅(qū)動的利益分配不均?，F(xiàn)有的出版物和文章21證明高級人工智能的計(jì)算能力正日益集中在少數(shù)地區(qū)，引發(fā)了關(guān)于人工智能經(jīng)濟(jì)中公平參與問題的擔(dān)憂。?！茉疵芗湍Ｐ陀?xùn)練和部署—冷卻和基礎(chǔ)設(shè)施低效—供應(yīng)受限的硬件限制和緩慢的刷新周期測量與透明度避免這種情況的措施可能包括：測量與透明度–投資南北合作和共享基礎(chǔ)設(shè)施–缺乏標(biāo)準(zhǔn)化的能源使用指標(biāo)–能源–缺乏標(biāo)準(zhǔn)化的能源使用指標(biāo)–能源報(bào)告不透明或不完整–數(shù)據(jù)碎片化和基準(zhǔn)缺失–支持量身定制的區(qū)域創(chuàng)新中心到地方能源環(huán)境–確?？沙掷m(xù)的公平獲取計(jì)算以防止數(shù)字鴻溝機(jī)遇十分明確：如果懷著意圖進(jìn)行部署，人工智能可以帶來凈正能量和氣候效益，其效益將超過其能源消耗。行為和需求側(cè)–無意識消費(fèi)和反彈效應(yīng)–來自低邊際成本的彈性需監(jiān)管和政策–地區(qū)政策框架不一致–慢慢適應(yīng)人工智能政策勞動力與產(chǎn)能—人工智能與能源領(lǐng)域中的技能差距域準(zhǔn)備程度不均生態(tài)系統(tǒng)破碎化—單一部門創(chuàng)新和互操作性差距（技術(shù)、監(jiān)管等 )—利益相關(guān)者之間激勵失調(diào)—低信任阻礙合作應(yīng)對這些挑戰(zhàn)將需要跨相關(guān)市場領(lǐng)域的合作、機(jī)遇：人工智能作為能源和氣候資產(chǎn)盡管存在這些挑戰(zhàn)，人工智能在加速清潔能源轉(zhuǎn)型的同時，也能提升競爭力，具有巨大潛力。負(fù)責(zé)任地部署人工智能，可以實(shí)現(xiàn)許多好處，包括：–將數(shù)據(jù)中心冷卻能耗降低40%23—提高商業(yè)建筑暖通空調(diào)(HVAC)能效15～40%24,25—簡化復(fù)雜的審批流程26—優(yōu)化電網(wǎng)運(yùn)行，減少損耗并提高可靠性27–提高可再生能源并網(wǎng)的預(yù)測能力28——簡化物流和工業(yè)流程以減少排放29機(jī)會很明確：如果以明確的目的投入使用，人工智能可以實(shí)現(xiàn)凈正能量的能源和氣候成果，其中收益超過其能為什么需要一個新的框架當(dāng)前人工智能發(fā)展的軌跡主要集中在增長上，強(qiáng)調(diào)規(guī)模、速度和能力。30這種方法不再足夠。31根據(jù)行業(yè)利益相關(guān)者，生態(tài)參與者必須轉(zhuǎn)而采用以影響為先的范式，該范式優(yōu)先考慮可衡量的成果而非原始性這個框架并非要求約束，而是要求戰(zhàn)略協(xié)同，確保人工智能的快速增長推動創(chuàng)新，支持可持續(xù)性，并增強(qiáng)長期實(shí)現(xiàn)凈正人工智能能源需求需要集體行動。該框架幫助利益相關(guān)者確保人工智能的能源影響成為一個戰(zhàn)略優(yōu)勢 ,而不是一個負(fù)債。擁有成熟人工智能系統(tǒng)的企業(yè)正以比其他人快數(shù)倍的速度將它們應(yīng)用于可持續(xù)性成果，并且更注重長期價值創(chuàng)造。32跨行業(yè)和跨區(qū)域構(gòu)建這種能力對于實(shí)現(xiàn)大規(guī)模一個正網(wǎng)絡(luò)能量AI框架：從悖論到進(jìn)步：9共同地，這些利益相關(guān)者能夠確保人工智能的增長強(qiáng)化而不是制約全行業(yè)領(lǐng)袖政府和監(jiān)管機(jī)構(gòu)技術(shù)提供方開發(fā)人員、芯片制造商和平臺架構(gòu)師通過設(shè)計(jì)、訓(xùn)練、硬件、基礎(chǔ)設(shè)施和透明度選人工智能可以幫助企業(yè)減少能源使用和排放，通過明確的市場信號推動創(chuàng)新。政策、激勵和基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)劃決定了人工智能是成為一種氣候資產(chǎn)還是一種負(fù)債。關(guān)鍵行動–部署節(jié)能AI系統(tǒng)和硬件–提供面向用戶的能源透明度工具–發(fā)布可持續(xù)性基準(zhǔn)和生命周期披露—將人工智能融入脫碳和能源效率戰(zhàn)略—制定分階段能源和電網(wǎng)集成路線—培訓(xùn)團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)任、具有能源意識的AI使用——制定選址和政策護(hù)欄的效率標(biāo)準(zhǔn)——強(qiáng)制要求生命周期能源和排放報(bào)行業(yè)領(lǐng)袖政府和監(jiān)管機(jī)構(gòu)技術(shù)提供方開發(fā)人員、芯片制造商和平臺架構(gòu)師通過設(shè)計(jì)、訓(xùn)練、硬件、基礎(chǔ)設(shè)施和透明度選人工智能可以幫助企業(yè)減少能源使用和排放，通過明確的市場信號推動創(chuàng)新。政策、激勵和基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)劃決定了人工智能是成為一種氣候資產(chǎn)還是一種負(fù)債。關(guān)鍵行動–部署節(jié)能AI系統(tǒng)和硬件–提供面向用戶的能源透明度工具–發(fā)布可持續(xù)性基準(zhǔn)和生命周期披露—將人工智能融入脫碳和能源效率戰(zhàn)略—制定分階段能源和電網(wǎng)集成路線—培訓(xùn)團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)任、具有能源意識的AI使用——制定選址和政策護(hù)欄的效率標(biāo)準(zhǔn)——強(qiáng)制要求生命周期能源和排放報(bào)告——支持共享基礎(chǔ)設(shè)施和創(chuàng)新中心關(guān)鍵行動關(guān)鍵行動消費(fèi)者和最終用戶用戶的選擇和期望塑造了AI的能源影消費(fèi)者和最終用戶用戶的選擇和期望塑造了AI的能源影學(xué)術(shù)和民間社會組織制定方法、監(jiān)督和培訓(xùn)，以加強(qiáng)衡量、勞動力隊(duì)伍準(zhǔn)備和包容。關(guān)鍵行動關(guān)鍵行動開發(fā)人工智能能源素養(yǎng)課程--倡—踐行數(shù)字節(jié)儉和負(fù)責(zé)任使用導(dǎo)透明度和問責(zé)制一個正網(wǎng)絡(luò)能量AI框架從悖論到進(jìn)步：10一個正人工智能能源框架：從悖論到進(jìn)步：11一個正凈人工智能能源框架從悖論到進(jìn)步：12要從悖論走向進(jìn)步，本文介紹了一個圍繞三個直接驅(qū)動可衡量能源影響的行動驅(qū)動的實(shí)用框架：為效率而設(shè)計(jì)、為影響而部署和明智地塑造需求。這些行動由三個戰(zhàn)略使能者支持，它們概述了使其驅(qū)動因素有效的根本條件：消費(fèi)者教育和工作技能提升、生態(tài)系統(tǒng)合作以及透明衡量和問責(zé)制。它們共同構(gòu)成了一個藍(lán)圖的框架，用于使人工智能的增長與能源要從悖論走向進(jìn)步，本文介紹了一個圍繞三個直接驅(qū)動可衡量能源影響的行動驅(qū)動的實(shí)用框架：為效率而設(shè)計(jì)、為影響而部署和明智地塑造需求。這些行動由三個戰(zhàn)略使能者支持，它們概述了正人工智能能量正人工智能能量為影響而部署明智地塑造需求消費(fèi)者教育與勞動力技能提升生態(tài)協(xié)作透明度測量與問責(zé)制●行為驅(qū)動面向效率的設(shè)計(jì)●戰(zhàn)略賦能繪制AI能源價值鏈雖然對于人工智能能源價值鏈的確切階段存在不同觀點(diǎn)，33,34,35它們通常包含三個核心組件，這些組件說明了人工智能如何以及在哪里與更廣泛能源系統(tǒng)連接：上游輸入原材料、芯片、服務(wù)器、數(shù)據(jù)中心以效率為設(shè)計(jì)目標(biāo) 生命周期操作模型訓(xùn)練、部署、存儲高效設(shè)計(jì)，明智塑造需求下游應(yīng)用網(wǎng)格和建筑物中的人工智能賦能節(jié)能為影響而部署，明智地塑造需求相關(guān)動作驅(qū)動器測量、合作和教育所需要的從基礎(chǔ)設(shè)施到應(yīng)用程序推動進(jìn)展。每個行動驅(qū)動映射到特定的價值鏈測量、合作和教育所需要的從基礎(chǔ)設(shè)施到應(yīng)用程序推動進(jìn)展。階段，從而實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)干預(yù)。所有戰(zhàn)略賦能者貫穿價值鏈，提供數(shù)據(jù)中心電力消耗將在2030年翻一番以上，達(dá)到約945太瓦時（TWh）……（基準(zhǔn)情景）將上升到約1200TWh（基準(zhǔn)情景）。國際能源署(IEA).(2025).能源與人工智能。使人工智能本身更高效續(xù)性嵌入人工智能模型、硬件和基礎(chǔ)設(shè)施中。它同時支持大型36方法通過改進(jìn)算法、硬件使用和系統(tǒng)設(shè)計(jì)方面的效率，實(shí)現(xiàn)規(guī)模系統(tǒng)和小型、節(jié)儉型人工智能，使模型能夠在最小的能源和材料使用下實(shí)現(xiàn)其目的。更多內(nèi)容請參見論壇洞察報(bào)告《自然積極：科技行業(yè)的角色》。開始就將可持續(xù)性嵌入人工智能模型、硬件和基礎(chǔ)設(shè)施中。效率也必須反映能源是如何被消耗的。訓(xùn)練過程簡短但電力密集型，而廣泛推理隨時間推移可能超過它。這些模式因AI類型而異，并決定了優(yōu)化能產(chǎn)生最大影響的領(lǐng)域。由于AI需要大量電力、水、土地和材料，因此早期建立效率能夠可持續(xù)增長。這反過來最終支持了本文的第三行動驅(qū)動 ,即明智地塑造需求，通過推廣為每個應(yīng)用使用適當(dāng)規(guī)關(guān)鍵杠桿包括：—節(jié)能硬件（低功耗芯片、加速器、神經(jīng)形態(tài)處理器）色數(shù)據(jù)中心（可再生能源驅(qū)動、優(yōu)化水冷、模塊化設(shè)計(jì) )—生命周期影響追蹤（碳、水、材料）—熱回收系統(tǒng)（廢熱再利用）面向效率的設(shè)計(jì)模型優(yōu)化綠色數(shù)據(jù)中心生命周期影響跟蹤熱回收系統(tǒng)面向效率的設(shè)計(jì)用例見解和要點(diǎn)：在當(dāng)前（但正在擴(kuò)展）的庫存中的37%的使用案例中，組織正在應(yīng)用各種杠桿來提高AI效率。然而，很少有人持續(xù)衡量或披露生命周期影響。進(jìn)展仍然戰(zhàn)略建議：–將能源關(guān)鍵績效指標(biāo)（KPIs）嵌入人工智能采購和設(shè)計(jì)。–使硬件更新和創(chuàng)新與可持續(xù)性目標(biāo)保持一致。–跟蹤人工智能整個生命周期的能源和碳強(qiáng)度。一個正網(wǎng)絡(luò)能量AI框架：從悖論到進(jìn)步：13一個正網(wǎng)絡(luò)能量AI框架：從悖論到進(jìn)步：14綠色數(shù)據(jù)熱更高效的張量處理單元（TPU）芯片設(shè)計(jì)已經(jīng)導(dǎo)致了谷歌（AI芯片超過兩代）：人工智能工作負(fù)載的碳效率提升了三倍重新設(shè)計(jì)的架構(gòu)和TPU調(diào)整減少了訓(xùn)練全局軟件公司（CodeGen2.5優(yōu)化）：提高40%的能量效率，同時不損失性能，通過改進(jìn)的模型設(shè)計(jì)和硬件調(diào)優(yōu)配備第二生命電動汽車Crusoe和RedwoodMaterial(EV)電池儲能，預(yù)期二氧化碳(CO2）和運(yùn)營成本節(jié)約采用生命周期原則重新設(shè)計(jì)的數(shù)字服務(wù)，通過布魯塞爾環(huán)境削減網(wǎng)頁碳強(qiáng)度：約80%且通過可持續(xù)設(shè)計(jì)展示效率提升將計(jì)算廢熱用于供暖，為該區(qū)域提供40%的需求北歐區(qū)域：AI能源影響公共用例數(shù)據(jù)庫。來源：應(yīng)用應(yīng)用部分應(yīng)用未應(yīng)用此鍵適用注意：在所有箱子中。進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)或預(yù)期的影響進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)或預(yù)期的影響–額外效率和碳減排從持續(xù)優(yōu)化中–可擴(kuò)展的低碳設(shè)計(jì)支持人工智能基礎(chǔ)設(shè)施的擴(kuò)展–模塊化高性能人工智能數(shù)據(jù)中心具有先進(jìn)的設(shè)施管理以及液體冷卻用于預(yù)測優(yōu)化和可擴(kuò)展性–基于可再生能源運(yùn)行以確保長期效率和低碳機(jī)會生命周期影響跟蹤：整合實(shí)時生命周期評估（LCA）近期影響已實(shí)現(xiàn)或預(yù)期回收熱的機(jī)會系統(tǒng)：*參見表2獲取相關(guān)的“效率設(shè)計(jì)”用例示例。Kahil,H.,et.Al.(2025).強(qiáng)化學(xué)習(xí)用于數(shù)據(jù)中心能效優(yōu)化：系統(tǒng)文獻(xiàn)來源：審查和研究路kkal,R.(2025).通過硬件-軟件協(xié)同設(shè)計(jì)在NV。entres?.在受監(jiān)管領(lǐng)域，人工智能的增長正超越可用的計(jì)算能力。構(gòu)建主權(quán)-等級，高性能基礎(chǔ)設(shè)施仍然復(fù)雜且有限，限制訪問構(gòu)建模型的機(jī)遇：模型優(yōu)化：在基礎(chǔ)設(shè)施驅(qū)動的能源減少方面通過軟件效率改進(jìn)*模塊化、可再生-綠色數(shù)據(jù)中心：先進(jìn)的節(jié)能硬件：液體冷卻機(jī)架 部署以抵消本地供暖需求*解—提升基于證據(jù)的決策制度能力—提升基于證據(jù)的決策制度能力決策者缺乏可靠、易于獲取、高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集稀少以及方法不一致限制了跨行業(yè)的透明度、可信度和基於證據(jù)的政策。決策者缺乏可靠、易于獲取、高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集稀少以及方法不一致限制了跨行業(yè)的透明度、可信度和基於證據(jù)的政策。–為未來預(yù)測實(shí)施機(jī)器學(xué)習(xí)和預(yù)測模型–跨行業(yè)擴(kuò)展數(shù)據(jù)覆蓋范圍和用戶采用率解解–聚合和標(biāo)準(zhǔn)化來自未來機(jī)器學(xué)習(xí)模型模型優(yōu)化：提高分析效率超過100個來源以增強(qiáng)可靠性和可訪問性未來機(jī)器學(xué)習(xí)模型模型優(yōu)化：提高分析效率支持更好生命周期影響跟蹤：政策與可持續(xù)發(fā)依賴節(jié)能硬件：未來計(jì)算架構(gòu)*–提供實(shí)時交互式儀表板支持更好生命周期影響跟蹤：政策與可持續(xù)發(fā)依賴節(jié)能硬件：未來計(jì)算架構(gòu)*用于預(yù)測分析和向前-潛在對齊綠色數(shù)據(jù)中心：通過可持續(xù)云基潛在對齊綠色數(shù)據(jù)中心：通過可持續(xù)云基–增強(qiáng)透明度和可訪問性跨多個領(lǐng)域的國家數(shù)據(jù)源：治理能夠使人工智能系統(tǒng)更快、更便宜、更清潔，從而增強(qiáng)數(shù)據(jù)和計(jì)算價值鏈中的能源安全、競爭力和可持續(xù)近期主權(quán)計(jì)算和數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)舉措顯示了面向效率的AI如何提升性能和可持續(xù)性。優(yōu)化的硬件和透明治理能夠使人工智能系統(tǒng)更快、更便宜、更清潔，從而增強(qiáng)數(shù)據(jù)和計(jì)算價值鏈中的能源安全、競爭力和可持續(xù)2.2采取行動產(chǎn)生效果關(guān)鍵杠桿包括：利用人工智能跨領(lǐng)域降低能耗關(guān)鍵杠桿包括：動可衡量的可持續(xù)性增長，促進(jìn)效率、可再生能源整合和脫碳，實(shí)現(xiàn)–實(shí)時智能電網(wǎng)優(yōu)化：調(diào)度、故障預(yù)測、負(fù)載均動可衡量的可持續(xù)性增長，促進(jìn)效率、可再生能源整合和脫碳，實(shí)現(xiàn)–實(shí)時智能電網(wǎng)優(yōu)化：調(diào)度、故障預(yù)測、負(fù)載均衡、未解鎖容量預(yù)測工業(yè)過程控制：–維護(hù)，能源優(yōu)化當(dāng)前的任務(wù)是將成熟解決方案從試點(diǎn)擴(kuò)展。隨著電氣化加速，挑戰(zhàn)不是可行性，而是作為可持續(xù)能源結(jié)構(gòu)化使預(yù)測工業(yè)過程控制：–維護(hù)，能源優(yōu)化–人工智能驅(qū)動建筑能耗管理：暖通空調(diào)、照明––風(fēng)力預(yù)測–路徑優(yōu)化，交通和物流：–車隊(duì)電氣化，運(yùn)輸方式轉(zhuǎn)換規(guī)劃運(yùn)輸與物流戰(zhàn)略建議：能集成到國家脫碳戰(zhàn)略中?！獮楦哂绊懖块T制戰(zhàn)略建議：能集成到國家脫碳戰(zhàn)略中?！獮楦哂绊懖块T制定互大約83%的使用案例反映了為產(chǎn)生影響而部署，這是最常見的驅(qū)動力。它們展示了人工智能在實(shí)現(xiàn)可持續(xù)性成果方面的作用，從直接的能源節(jié)省到系統(tǒng)級的收益，例如更好的停機(jī)預(yù)測、負(fù)載均衡和成本優(yōu)化，這一個正人工智能能量框架：從悖論到進(jìn)步：16應(yīng)用于3000萬客戶，降低大型歐洲能源公用事業(yè)（AI賦能電網(wǎng)優(yōu)化）：損失，提高可靠性并減少網(wǎng)絡(luò)能源浪費(fèi)為流程控制量身定制的應(yīng)用于3000萬客戶，降低大型歐洲能源公用事業(yè)（AI賦能電網(wǎng)優(yōu)化）：損失，提高可靠性并減少網(wǎng)絡(luò)能源浪費(fèi)為流程控制量身定制的AI可降低24%的用電量和48%的浪費(fèi)西門子（成都智能工廠）：交通、照明和樓宇控制的協(xié)調(diào)人工智能減少了城市能源使用35%（智慧城市試點(diǎn)）：日本AI集成提高了可再生能源的產(chǎn)量15%，減少了限電并增強(qiáng)了智利（太陽能電站優(yōu)化）網(wǎng)格可靠性利用人工智能工具，能源價格預(yù)測精度提高了20%。HitachiEnergy（）：人工智能賦能的物流優(yōu)化車隊(duì)路線，消除3000萬全球零售商（車隊(duì)路線優(yōu)化）：不必要的里程駕駛，降低燃料使用和供應(yīng)鏈排放AI能源影響公共用例數(shù)據(jù)庫。來源：AIoT賦能的工業(yè)脫碳進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)或預(yù)期的影響(CO2e)避免實(shí)時調(diào)度，智能電網(wǎng)優(yōu)化：預(yù)測，以及電網(wǎng)平衡人工智能驅(qū)動的工業(yè)過程控制：效率優(yōu)化和碳減排智能建筑能源管理：監(jiān)控系統(tǒng)和設(shè)施優(yōu)化系統(tǒng)增強(qiáng)可靠性可再生能源預(yù)測：由間歇性風(fēng)能和太陽能發(fā)電組成協(xié)調(diào)車隊(duì)運(yùn)輸和物流:使用可再生能源充電和停放鄂爾多斯，中國一個重工業(yè)區(qū)依賴煤炭，旨在向凈-零次操作。挑戰(zhàn)包括管理可再生能源的間歇性，保持能源穩(wěn)定解–部署了物聯(lián)網(wǎng)人工智能(AIoT)平臺作為工業(yè)園區(qū)的數(shù)字化大腦，集成風(fēng)、光、儲能和–支持實(shí)時多能源預(yù)測風(fēng)場調(diào)度和碳核算太陽能、氫能、儲能和電動汽車–嵌入式人工智能用于產(chǎn)品級碳排放可追溯性與生命周期排放驗(yàn)證–建立了協(xié)作生態(tài)系統(tǒng)連接政府、公用事業(yè)和產(chǎn)業(yè)合作伙伴同步能源和碳數(shù)據(jù)近期影響已實(shí)現(xiàn)或預(yù)期從悖論到進(jìn)步：一個正網(wǎng)絡(luò)能量AI框架17進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)或預(yù)期的影響進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)或預(yù)期的影響工業(yè)能源設(shè)施面臨設(shè)備退化在渦輪機(jī)和鍋爐中，導(dǎo)致非計(jì)劃的停機(jī)和中斷低碳電力生成。傳統(tǒng)維護(hù)仍然反應(yīng)性的，增加低效和停機(jī)風(fēng)險(xiǎn)。在渦輪機(jī)和鍋爐中，導(dǎo)致非計(jì)劃的停機(jī)和中斷低碳電力生成。傳統(tǒng)維護(hù)仍然反應(yīng)性的，增加低效和停機(jī)風(fēng)險(xiǎn)。解解預(yù)測工業(yè)過程控制：維護(hù)和能源優(yōu)化—基于人工智能的預(yù)測性維護(hù)，在某英國能源公司部署—互聯(lián)網(wǎng)物聯(lián)網(wǎng)（IoT）傳感器數(shù)據(jù)和異—基于人工智能的預(yù)測性維護(hù)，在某英國能源公司部署—互聯(lián)網(wǎng)物聯(lián)網(wǎng)（IoT）傳感器數(shù)據(jù)和異實(shí)現(xiàn)早期干預(yù)和優(yōu)化調(diào)度間接效益智能電網(wǎng)優(yōu)化：應(yīng)用于建筑節(jié)能管理：近期影響已實(shí)現(xiàn)或預(yù)期–更早的設(shè)備退化檢測–更高效地利用維護(hù)資源提交，Envision；AVEVA。來源：人工智能正在降低各項(xiàng)運(yùn)營的能源強(qiáng)度。預(yù)測分析減少了停機(jī)時間，延長了資產(chǎn)使用壽命，并優(yōu)化了可再生能源、儲能和需求，從而提升了高耗能行業(yè)在經(jīng)濟(jì)競爭力、能源安全性和可避免不必要的或無意識的AI使用 關(guān)注人工智能的使用如何受到管理、定時和激勵，以使能源需求與可持續(xù)性目標(biāo)保持一致。何管理、調(diào)度和激勵人工智能的使用，以使能源需求與可持續(xù)性目標(biāo)相一致。在效率驅(qū)動因素的設(shè)計(jì)基礎(chǔ) 關(guān)注人工智能的使用如何受到管理、定時和激勵，以使能源需求與可持續(xù)性目標(biāo)保持一致。關(guān)鍵杠桿包括：–價格信號基于使用量的定價模式：以及激勵效率的分層模型–教育on數(shù)字戒酒活動：查詢和建模能源影響–促進(jìn)更小，模型選擇指南：適用性模型–實(shí)時洞察消費(fèi)者儀表盤：能源影響–效率默認(rèn)值監(jiān)管引導(dǎo)：以及信息披露標(biāo)準(zhǔn)一個正網(wǎng)絡(luò)能量AI框架：從悖論到進(jìn)步：18儀表盤基于使用定價模型數(shù)字清醒儀表盤基于使用定價模型數(shù)字清醒模型選擇戰(zhàn)略建議：用例洞察和要點(diǎn)：戰(zhàn)略建議：建立AI可持續(xù)性標(biāo)簽和能源–只有10%的使用案例反映了形狀需求建立AI可持續(xù)性標(biāo)簽和能源–明智地，強(qiáng)調(diào)一個差距或有限的可見性提供可選擇的公共儀表板–在這里進(jìn)行生態(tài)系統(tǒng)活動。這些例子旨在提供可選擇的公共儀表板–選擇性的、節(jié)能的應(yīng)用。沒有推廣負(fù)責(zé)任默認(rèn)設(shè)置和用戶意識。–更加關(guān)注這個驅(qū)動器，效率提升存在風(fēng)險(xiǎn)推廣負(fù)責(zé)任默認(rèn)設(shè)置和用戶意識。–全球媒體、娛樂和體育公司（網(wǎng)絡(luò)將成本與能源強(qiáng)度掛鉤，激勵高效全球媒體、娛樂和體育公司（網(wǎng)絡(luò)將成本與能源強(qiáng)度掛鉤，激勵高效AI使用和云服務(wù)提供商試點(diǎn)（分層定價）：調(diào)節(jié)需求這個項(xiàng)目推動了數(shù)字可持續(xù)性意識。全球咨詢公司（數(shù)字清醒項(xiàng)目）：和審查以減少不必要的計(jì)算并提高能效每周檢測到36億個冗余API調(diào)用，將錯誤響應(yīng)減少了72%Leboncoin（API流量優(yōu)化）：和服務(wù)器副本67%一個顯示每個查詢能源影響的儀表板，全球軟件公司（AI能源分?jǐn)?shù)原型）：幫助用戶選擇低能耗工作流程監(jiān)管合作優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)操作，減少能耗約40%，并滿足效率標(biāo)準(zhǔn)儀表盤基于使用AI能源影響公共用例數(shù)據(jù)庫。來源：一個正人工智能能量框架：從悖論到進(jìn)步：19進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)或預(yù)期的影響進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)或預(yù)期的影響快速可再生能源增長給電網(wǎng)可靠性帶來壓力工業(yè)區(qū)域?？勺兊墓┬桕P(guān)系使很難實(shí)現(xiàn)一致且實(shí)惠的清潔啟用基于成本的計(jì)費(fèi)模式：啟用基于成本的計(jì)費(fèi)模式：通過能量關(guān)聯(lián)性能的信號指標(biāo)和基準(zhǔn)測試–云平臺優(yōu)化能源使用管理分布式能源––云平臺優(yōu)化能源使用管理分布式能源–人工智能賦能的需求預(yù)測、發(fā)電–優(yōu)化調(diào)度計(jì)劃，存儲管理和供需平衡近期影響已實(shí)現(xiàn)或預(yù)期解可見性和排放追蹤節(jié)能配置和工作負(fù)載優(yōu)化消耗的時機(jī)與ESG監(jiān)管助推一致：框架，但不是政策驅(qū)動*一個正網(wǎng)絡(luò)AI能源框架從悖論到進(jìn)步：20進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)或預(yù)期的影響進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)或預(yù)期的影響–提升系統(tǒng)運(yùn)行時間–來自靈活性服務(wù)的額外收入–擴(kuò)大峰荷削減和避免的碳排放人工智能數(shù)據(jù)中心導(dǎo)致電力需求上升并且作為剛性負(fù)載運(yùn)行。沒有自適應(yīng)管理，這種增長風(fēng)險(xiǎn)會導(dǎo)致電網(wǎng)壓力過大。更慢的脫碳。目標(biāo)是如何以及在何時使人工智能基礎(chǔ)設(shè)施更智能解解對齊依據(jù)使用量的定價模式根據(jù)能量供給計(jì)算強(qiáng)度駕駛效率激勵對齊依據(jù)使用量的定價模式根據(jù)能量供給計(jì)算強(qiáng)度駕駛效率激勵實(shí)時可見性消費(fèi)者儀表盤：進(jìn)入工作負(fù)載時間和能耗–實(shí)時可見性消費(fèi)者儀表盤：進(jìn)入工作負(fù)載時間和能耗預(yù)測模型選擇指南：–安全應(yīng)用程序編程接口（api）和治理框架確保合規(guī)、負(fù)責(zé)任的運(yùn)營預(yù)測模型選擇指南：模型優(yōu)化調(diào)度和電力使用內(nèi)部數(shù)字清醒活動：聚焦效率，而非內(nèi)部數(shù)字清醒活動：聚焦效率，而非近期影響已實(shí)現(xiàn)或預(yù)期遵循國家監(jiān)管引導(dǎo)：2翻譯文本：可持續(xù)性目標(biāo)。更智能的需求管理也增強(qiáng)了經(jīng)濟(jì)競爭力和能源安全，確保人工智能的擴(kuò)張支持系統(tǒng)可靠性人工智能的需求通過設(shè)計(jì)和治理來塑造。企業(yè)將效率嵌可持續(xù)性目標(biāo)。更智能的需求管理也增強(qiáng)了經(jīng)濟(jì)競爭力和能源安全，確保人工智能的擴(kuò)張支持系統(tǒng)可靠性策和教育則促進(jìn)數(shù)字清醒，使人工智能的發(fā)展與信任和一個正網(wǎng)絡(luò)能量AI框架：從悖論到進(jìn)步：21從悖論到進(jìn)步：一個正網(wǎng)絡(luò)人工智能能量框架22一個正網(wǎng)絡(luò)能量AI框架：從悖論到進(jìn)步：23這些使能者是框架的連接組織，支持每個行動驅(qū)動器，并實(shí)現(xiàn)規(guī)模、信任和協(xié)調(diào)。消費(fèi)者教育和勞動力技能提升消費(fèi)者教育和勞動力技能提升提升各領(lǐng)域的能力和準(zhǔn)備第一個戰(zhàn)略推動因素，消費(fèi)者教育和勞動力技能提升,使人們和組織具備擴(kuò)展高效、負(fù)責(zé)任的提升各領(lǐng)域的能力和準(zhǔn)備第一個戰(zhàn)略推動因素，消費(fèi)者教育和勞動力技能提升,使人們和組織具備擴(kuò)展高效、負(fù)責(zé)任的AI的知識?？沙掷m(xù)發(fā)展取決于知情的用戶和具備技能的專業(yè)人士，他們設(shè)計(jì)和治理系統(tǒng)時注重能源和環(huán)境意識。結(jié)合技術(shù)和可持續(xù)發(fā)展素養(yǎng)的培訓(xùn)有助于彌合這一差距，而關(guān)于AI資源影響的透明溝通則賦予負(fù)責(zé)任的用途，并將增長與共享的可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)保持一致。–針對人工智能能源素養(yǎng)計(jì)工程師、政策制定者和商業(yè)領(lǐng)袖–轉(zhuǎn)型傳統(tǒng)技能再培訓(xùn)計(jì)劃：消費(fèi)者教育和勞動力技–針對人工智能能源素養(yǎng)計(jì)工程師、政策制定者和商業(yè)領(lǐng)袖–轉(zhuǎn)型傳統(tǒng)技能再培訓(xùn)計(jì)劃：能源工人轉(zhuǎn)向AI賦能崗位–課程大學(xué)合作：高效人工智能賦能的發(fā)展–公眾意識教育活動：–關(guān)注能源的AI使用者–定制項(xiàng)目行業(yè)特定培訓(xùn):–用于制造、公用事業(yè)等><大學(xué)合作夥伴關(guān)系公共意識活動行業(yè)特定培訓(xùn)人工智能能源素養(yǎng)大學(xué)合作夥伴關(guān)系公共意識活動行業(yè)特定培訓(xùn)人工智能能源素養(yǎng)技能再培訓(xùn)戰(zhàn)略建議：—資助教育、獎學(xué)金和工作力培訓(xùn)—與大學(xué)合作開發(fā)與行業(yè)相關(guān)的課程—啟動國家負(fù)責(zé)任AI使用活動戰(zhàn)略建議：—資助教育、獎學(xué)金和工作力培訓(xùn)—與大學(xué)合作開發(fā)與行業(yè)相關(guān)的課程—啟動國家負(fù)責(zé)任AI使用活動只有大約21%的使用案例涉及此使能器。人類能力落后于技術(shù)進(jìn)步的相關(guān)實(shí)例凸顯了加強(qiáng)培訓(xùn)和教育的必要性。技能再培訓(xùn)合作關(guān)系培訓(xùn)能源專業(yè)人員使用人工智能進(jìn)行增強(qiáng)規(guī)劃全球能源服務(wù)提供商（人工智能學(xué)院）：流程優(yōu)化培訓(xùn)數(shù)字團(tuán)隊(duì)?wèi)?yīng)用生命周期和可持續(xù)性法國文化部（系統(tǒng)設(shè)計(jì)工作坊）：服務(wù)設(shè)計(jì)原則整合生命周期能源評估與環(huán)境保護(hù)責(zé)任北美學(xué)術(shù)聯(lián)盟：進(jìn)入工程與設(shè)計(jì)教育，推進(jìn)跨學(xué)科可持續(xù)性學(xué)習(xí)開放公共平臺提升人工智能的能源意識國際能源署（IEA）和人工智能觀測站：足跡和效率潛力，為政策制定者、企業(yè)和研究人員提供共享見解培訓(xùn)技術(shù)人員使用人工智能驅(qū)動的數(shù)字孿生進(jìn)行檢測，猛禽地圖（太陽能勞動力計(jì)劃）：降低數(shù)據(jù)量99%并提升故障檢測AI能源影響公共用例數(shù)據(jù)庫。來源：ADEME國家級負(fù)責(zé)任數(shù)字消費(fèi)活動進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)或預(yù)期的影響進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)或預(yù)期的影響–數(shù)字戒毒指南更廣泛地整合–人工智能和數(shù)字能源的可見度提高–公眾意識與教育宣傳活動倡導(dǎo)負(fù)責(zé)任的數(shù)字消費(fèi)–數(shù)字清醒指南，培訓(xùn)材料以及政策建議以整合將可持續(xù)性融入IT和人工智能實(shí)踐–企業(yè)、學(xué)校工作坊并與公共機(jī)構(gòu)建立識字能力鼓勵未來的再培訓(xùn)計(jì)劃:近期影響已實(shí)現(xiàn)或預(yù)期適用于通用部門特定培訓(xùn)：教育和意識–早期采用生態(tài)設(shè)計(jì)實(shí)踐構(gòu)建AI能源素養(yǎng)項(xiàng)目：對數(shù)字能源使用的理解決策者與專業(yè)人士公眾意識宣傳活動：通過全國面向廣大觀眾不斷增長的數(shù)字能源需求已經(jīng)超過公眾對其環(huán)境影響的認(rèn)識。許多組織缺乏評估的框架●提供開放大學(xué)合作伙伴關(guān)系：可持續(xù)IT*中的人力資源發(fā)展解從悖論到進(jìn)步：一個正網(wǎng)絡(luò)能量AI框架24進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)或預(yù)期的影響（超過一年）進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)或預(yù)期的影響（超過一年）工業(yè)運(yùn)營通常依賴于孤立的人工監(jiān)控，限制實(shí)時優(yōu)化并增加排放和運(yùn)營成本工業(yè)運(yùn)營通常依賴于孤立的人工監(jiān)控，限制實(shí)時優(yōu)化并增加排放和運(yùn)營成本解解–跨能源園區(qū)流程部署了20個預(yù)測模型–實(shí)時預(yù)測與集中式工廠控制集成–人工智能平臺和模塊化架構(gòu)支持?jǐn)U展和集成培訓(xùn)人工智能能源素養(yǎng)項(xiàng)–全廠采用，超過30名活躍用戶勞動力轉(zhuǎn)型技能再培訓(xùn)計(jì)劃：從人工到人工操作和工業(yè)培訓(xùn)模塊與大學(xué)合作關(guān)系的見解分享：與圣保洛合作的學(xué)術(shù)主席與阿爾卡拉大學(xué)合作ADEME.(2025).做聰明的選擇，重新握住主導(dǎo)權(quán)：我們負(fù)責(zé)任數(shù)字化的宣傳活動。源碼：翻譯文本：建立高效的AI技能需要公共和專業(yè)行動。教育提高了人們對AI能源影響的認(rèn)識，而培訓(xùn)則使工程師能夠推動高效化和碳減排，為負(fù)責(zé)任的采用創(chuàng)造人力資源基礎(chǔ)。一個正網(wǎng)絡(luò)能量AI框架：從悖論到進(jìn)步：25從悖論到進(jìn)步：一個正網(wǎng)絡(luò)能量AI框架26生態(tài)系統(tǒng)合作協(xié)調(diào)標(biāo)準(zhǔn)、激勵措施和基礎(chǔ)設(shè)施余熱與物質(zhì)交換，解鎖跨連接產(chǎn)業(yè)的更高效率、靈協(xié)調(diào)標(biāo)準(zhǔn)、激勵措施和基礎(chǔ)設(shè)施生態(tài)系統(tǒng)合作與治理使公共部門、私營部門、研究機(jī)構(gòu)和社會組織協(xié)同合作，以加速負(fù)責(zé)任、節(jié)能的AI應(yīng)用。生態(tài)系統(tǒng)合作與治理使公共部門、私營部門、研究機(jī)構(gòu)和社會組織協(xié)同合作，以加速負(fù)責(zé)任、節(jié)能的AI應(yīng)用。關(guān)鍵杠桿包括：第二個戰(zhàn)略推動力，生態(tài)合作與治理，協(xié)調(diào)公共部門、私營部門、研究機(jī)構(gòu)和社會組織，以加速負(fù)責(zé)任、節(jié)能型人工智能的采用。合作協(xié)調(diào)各方努力，共享風(fēng)險(xiǎn)，并擴(kuò)大任何單一參與者都無法獨(dú)立實(shí)現(xiàn)的解決方案，同時確保對低碳計(jì)算和可靠連接的公平獲取。合基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)劃：對綠色計(jì)算區(qū)的投資-稅收抵免、補(bǔ)助金和激勵對齊：采購偏好–常見互操作性框架有效的治理取決于共同的標(biāo)準(zhǔn)、透明的數(shù)據(jù)交換和協(xié)調(diào)的基礎(chǔ)設(shè)施投資?？绮块T合作提高模型效率、清潔能源整合和數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)劃，同時減少重復(fù)。產(chǎn)業(yè)群組說明了這種潛力，人工智能同步能源流動，政策協(xié)調(diào)聯(lián)合基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)劃多方利益相關(guān)方任務(wù)組激勵對齊互操作性框架生態(tài)協(xié)作政策協(xié)調(diào)聯(lián)合基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)劃多方利益相關(guān)方任務(wù)組戰(zhàn)略建議：用例見解和要點(diǎn)：戰(zhàn)略建議：–通過資金和召集平臺促進(jìn)聯(lián)盟形成–使項(xiàng)目與國家清潔能源戰(zhàn)略保持一致–推廣平衡創(chuàng)新和公平的治理模式約57%的被審查的使用案例強(qiáng)調(diào)了此使能因素。例子從合作可再生能源采購到共享電網(wǎng)集成平臺–通過資金和召集平臺促進(jìn)聯(lián)盟形成–使項(xiàng)目與國家清潔能源戰(zhàn)略保持一致–推廣平衡創(chuàng)新和公平的治理模式多方利益相關(guān)者任務(wù)組多方利益相關(guān)者任務(wù)組聯(lián)合基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)劃對齊互操作性框架一個由城市、大學(xué)和企業(yè)組成的聯(lián)盟通過澳大利亞（可再生能源項(xiàng)目）聚合了需求：一份聯(lián)合可再生能源購電協(xié)議，確保長期清潔電力，并支持電網(wǎng)脫碳?xì)W盟引入自愿可持續(xù)性承諾歐盟（政策合作）：跨成員國，作為未來人工智能能源治理標(biāo)準(zhǔn)的基礎(chǔ)將人工智能應(yīng)用于物流，提高運(yùn)營效率并減少西班牙（智能港口基礎(chǔ)設(shè)施計(jì)劃）：船舶周轉(zhuǎn)時間縮短30%聯(lián)合飛行員運(yùn)用人工智能協(xié)調(diào)優(yōu)化電信網(wǎng)絡(luò)能源使用全球電信-公用事業(yè)伙伴關(guān)系：在網(wǎng)格條件下，提高效率并減少高峰期需求跨行業(yè)投資組合合作伙伴關(guān)系標(biāo)準(zhǔn)化可擴(kuò)展的暖通空調(diào)優(yōu)化，北美全球創(chuàng)新者：AI能源影響公共用例數(shù)據(jù)庫。來源：進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)或預(yù)期的影響進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)或預(yù)期的影響公共機(jī)構(gòu)間碎片化協(xié)調(diào)初創(chuàng)企業(yè)和行業(yè)限制人工智能的潛力可持續(xù)發(fā)展。沒有共享框架和標(biāo)準(zhǔn)，歐洲的人工智能生態(tài)系統(tǒng)面臨風(fēng)險(xiǎn)初創(chuàng)企業(yè)和行業(yè)限制人工智能的潛力可持續(xù)發(fā)展。沒有共享框架和標(biāo)準(zhǔn)，歐洲的人工智能生態(tài)系統(tǒng)面臨風(fēng)險(xiǎn)和企業(yè)在負(fù)責(zé)任的AI治理–可持續(xù)發(fā)展整合增強(qiáng)國家人工智能路線圖中的考量解解技術(shù)提供方，政策制定者和科研機(jī)構(gòu)坐標(biāo)AI多利益攸關(guān)方工作組：技術(shù)提供方，政策制定者和科研機(jī)構(gòu)構(gòu)建共享互操作性框架：構(gòu)建共享互操作性框架：人工智能治理框架–歐洲范圍的負(fù)責(zé)任框架人工智能采用–監(jiān)管準(zhǔn)備情況評估，數(shù)據(jù)連接聯(lián)合基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)劃:國家人工智能中心和創(chuàng)新發(fā)展集群基礎(chǔ)設(shè)施和勞動力技能，提供政策與投資指導(dǎo)連接聯(lián)合基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)劃:國家人工智能中心和創(chuàng)新發(fā)展集群支持協(xié)調(diào)政策協(xié)調(diào)：監(jiān)管討論但不定義–結(jié)果反映了區(qū)域競爭力戰(zhàn)略與協(xié)調(diào)可持續(xù)發(fā)展利益相關(guān)方目標(biāo)支持協(xié)調(diào)政策協(xié)調(diào)：監(jiān)管討論但不定義..實(shí)現(xiàn)共享洞察獎勵一致性：和資金對話，盡管直接的共同近期影響已實(shí)現(xiàn)或預(yù)期近期影響已實(shí)現(xiàn)或預(yù)期–提升了人工智能采用的可視化程度基礎(chǔ)設(shè)施差距和勞動力準(zhǔn)備從悖論到進(jìn)步：一個凈正能人工智能框架27進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)或預(yù)期的影響進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)或預(yù)期的影響傳統(tǒng)電池分級測試通過每個電芯高強(qiáng)度的工藝，限制了規(guī)模，提高了成本–750萬元人民幣的年節(jié)省成本–跨多個地高強(qiáng)度的工藝，限制了規(guī)模，提高了成本協(xié)作多利益相關(guān)方工作組：與利益相關(guān)方共同推進(jìn)人工智能賦能電池系統(tǒng)解協(xié)作多利益相關(guān)方工作組：與利益相關(guān)方共同推進(jìn)人工智能賦能電池系統(tǒng)解實(shí)際生產(chǎn)數(shù)據(jù)聯(lián)合倡議互操作性框架：–人工智能驅(qū)動性能學(xué)習(xí)改進(jìn)預(yù)測準(zhǔn)確性和減少聯(lián)合倡議互操作性框架：與地區(qū)政府和能源代理機(jī)構(gòu)擴(kuò)展基礎(chǔ)設(shè)施與地區(qū)政府和能源代理機(jī)構(gòu)擴(kuò)展基礎(chǔ)設(shè)施主動聯(lián)合基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)劃：技術(shù)集群中鏈接人工智能的參與者移動性和可再生能源整合–主動聯(lián)合基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)劃：技術(shù)集群中鏈接人工智能的參與者移動性和可再生能源整合環(huán)境影響有助于電池政策協(xié)調(diào)：安全與數(shù)據(jù)共享標(biāo)準(zhǔn)*近期影響已實(shí)現(xiàn)或預(yù)期聯(lián)合資助激勵對齊:示范項(xiàng)目；更廣泛的融資聯(lián)合資助激勵對齊:示范項(xiàng)目；更廣泛的融資*參見表6獲取相關(guān)的“生態(tài)系統(tǒng)協(xié)作”用例示例。亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù)（AWS）。(2025).在數(shù)字十年2025年解鎖歐洲的人工智能潛力。來源：跨部門合作推動成本和節(jié)能型人工智能。政府、產(chǎn)業(yè)界和研究人員協(xié)調(diào)投資、基礎(chǔ)設(shè)施和治理，以創(chuàng)建共享標(biāo)準(zhǔn)、建立信任并促進(jìn)負(fù)責(zé)任、可持續(xù)增長。一個正網(wǎng)絡(luò)能量AI框架：從悖論到進(jìn)步：一個正網(wǎng)絡(luò)能量AI框架：從悖論到進(jìn)步：283.3透明測量與問責(zé)3.3透明測量與問責(zé)一個多維度的度量標(biāo)準(zhǔn)，例如埃森哲的可持續(xù)人工智能商數(shù)（SAIQ一個多維度的度量標(biāo)準(zhǔn)，例如埃森哲的可持續(xù)人工智能商數(shù)（SAIQ），39展示了其中一種可能方法。它衡量了人工智能系統(tǒng)將金融、能源、碳和水投入轉(zhuǎn)化為有用性能的效率，提供一個綜合評分，以支持可比基準(zhǔn)測試 ,并為更高效的人工智能的運(yùn)營和管理決策提供信息。實(shí)現(xiàn)可見性、基準(zhǔn)測試和信任第三項(xiàng)戰(zhàn)略賦能器，透明的測量并問責(zé)，建立了一致的指標(biāo)量化人工智能的資源使用和環(huán)境沖擊。如果沒有共享標(biāo)準(zhǔn)，就無法取得進(jìn)展被跟蹤或比較，使組織對效率的零碎見解和有限理解能源使用如何與成本相關(guān)聯(lián)水、材料以及土地利用，以及排放。2最小化功耗并且成本低功耗并且成本低功耗Al芯片。Al優(yōu)化架構(gòu)，邊緣AI以高效計(jì)算，智能負(fù)載均衡能源比例計(jì)算降低Al成本和碳足跡基于消耗的降低Al成本和碳足跡基于消耗的Al定價模型碳感知模型部署人工智能用于減少排放生存能力，可負(fù)擔(dān)性碳和水能源效率碳和水可持續(xù)性，凈零3韌性，安全性最小化電力使用和碳排放輕量模型和更智能的算法最小化電力使用和碳排放輕量模型和更智能的算法AI在循環(huán)經(jīng)濟(jì)中，碳感知的AI治理，節(jié)水型冷卻系統(tǒng)使用更低的成本實(shí)現(xiàn)最優(yōu)Alpha性能電力使用和排放開放合作與去中心化人工智能實(shí)時能源跟蹤和碳效率從悖論到進(jìn)步：一個正人工智能能量框架29將此類措施嵌入報(bào)告和監(jiān)督系統(tǒng)中，可以促進(jìn)資源使用的可比性、問責(zé)制和持續(xù)改進(jìn)。反過來，這為透明、數(shù)據(jù)驅(qū)動的、邁向更高效人工智能的進(jìn)步奠–AI能源使用公共披露框架：ESG將此類措施嵌入報(bào)告和監(jiān)督系統(tǒng)中，可以促進(jìn)資源使用的可比性、問責(zé)制和持續(xù)改進(jìn)。反過來，這為透明、數(shù)據(jù)驅(qū)動的、邁向更高效人工智能的進(jìn)步奠工具基準(zhǔn)測試平臺：用于比較AI工作負(fù)載–獨(dú)立審計(jì)第三方驗(yàn)證：人工智能基礎(chǔ)設(shè)施和模型–共享數(shù)據(jù)集開放數(shù)據(jù)存儲庫：用于能源影響研究關(guān)鍵杠桿包括：–焦耳全球能源效率指標(biāo)根據(jù)推理，生命周期碳排放強(qiáng)度開放數(shù)據(jù)基準(zhǔn)測試開放數(shù)據(jù)基準(zhǔn)測試全球能源戰(zhàn)略建議：強(qiáng)度全球標(biāo)準(zhǔn)戰(zhàn)略建議：強(qiáng)度全球標(biāo)準(zhǔn)–支持開放數(shù)據(jù)平臺和第三方審計(jì)有81%的使用案例包含這項(xiàng)啟用者。許多人依賴儀表板或碳-跟蹤系統(tǒng)。然而，很少有系統(tǒng)擴(kuò)展到建立全球標(biāo)準(zhǔn)和開放平臺對于擴(kuò)大影響力和建立信任至關(guān)重要。全球能源全球能源標(biāo)記開放數(shù)據(jù)未充分利用的服務(wù)器通過停用節(jié)省了10,475兆瓦時和3,506噸二氧化碳會計(jì)與效率基準(zhǔn)測試已發(fā)布模型排放和資源北美及歐洲創(chuàng)新者（透明度和效率）使用數(shù)據(jù)；創(chuàng)建了一個AI能源評分排行榜，為公共報(bào)告和問責(zé)設(shè)定了基準(zhǔn)研發(fā)了一個國家平臺，用于測量和發(fā)布能源及ARCEP法國（ICT可持續(xù)性基準(zhǔn)）：跨數(shù)字運(yùn)營商的排放數(shù)據(jù)，為環(huán)境問責(zé)制創(chuàng)建透明的基準(zhǔn)通過功能下線和界面重新設(shè)計(jì)提高了產(chǎn)品效率，減少了資源消耗。卡托維茲，法國：使用和示范數(shù)字清醒在可持續(xù)軟件設(shè)計(jì)中策劃公共案例研究，實(shí)現(xiàn)跨行業(yè)的透明比較和全球可持續(xù)發(fā)展聯(lián)盟：共享可持續(xù)性基準(zhǔn)監(jiān)控識別出北美信息科技公司（自動化服,展示生命周期能源2AI能源影響公共用例數(shù)據(jù)庫。來源：一個正網(wǎng)絡(luò)積極人工智能能源框架：從悖論到進(jìn)步：30進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)或預(yù)期的影響進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)或預(yù)期的影響AI模型訓(xùn)練和推理消耗大量大量的能源和水。綜合數(shù)據(jù)對它們環(huán)境影響有限，AI模型訓(xùn)練和推理消耗大量大量的能源和水。綜合數(shù)據(jù)對它們環(huán)境影響有限，告知更廣泛的可持續(xù)發(fā)展實(shí)踐–支持用戶意識并負(fù)責(zé)解解––谷歌開發(fā)了一種衡量報(bào)告全球能源效率指標(biāo)杰尼米推理模型能源和水資源使用報(bào)告全球能源效率指標(biāo)推理和模型層面的效率發(fā)布每查詢的能量改進(jìn)–使用戶能夠理解環(huán)境每個提示的成本推理和模型層面的效率發(fā)布每查詢的能量改進(jìn)報(bào)告包括人工智能和數(shù)據(jù)中心的ESG能源信息披露報(bào)告包括人工智能和數(shù)據(jù)中心的ESG能源信息披露貢獻(xiàn)基準(zhǔn)測試平臺：近期影響已實(shí)現(xiàn)或預(yù)期貢獻(xiàn)基準(zhǔn)測試平臺：數(shù)據(jù)中心有限第三方驗(yàn)證：操作驗(yàn)證，但獨(dú)立數(shù)據(jù)中心有限第三方驗(yàn)證：操作驗(yàn)證，但獨(dú)立–模型層面的透明報(bào)告環(huán)境影響一個正人工智能能量框架從悖論到進(jìn)步：31一個正網(wǎng)絡(luò)人工智能能量框架：從悖論到進(jìn)步：32一個用于情感感知社交媒體分析的低能耗AI系統(tǒng)社交媒體的傳統(tǒng)人工智能方法分析依賴于高性能深度學(xué)習(xí)對數(shù)據(jù)不加區(qū)別處理的模型。這些系統(tǒng)是高能耗、不透明的解解——集成基于規(guī)則的推理、監(jiān)督式機(jī)器學(xué)習(xí)和由定制化情感本體引導(dǎo)的自然語言處理的混合式AI架構(gòu)一種語義過濾層，確保僅處理與情感相關(guān)的內(nèi)容,支持在超低功耗硬件上部署—顯著減少不必要的數(shù)據(jù)處理—在低能耗設(shè)備上運(yùn)行,計(jì)算開銷最小—節(jié)約能源，避免碳排放進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)或預(yù)期的影響（超過一年）–部署規(guī)模和可復(fù)制性–提升存儲利用效率–增強(qiáng)用戶參與度并改進(jìn)采用指標(biāo)模型效率基準(zhǔn)測試平臺：以及現(xiàn)實(shí)世界應(yīng)用共享數(shù)據(jù)集開放數(shù)據(jù)倉庫：以及評估工具，以推進(jìn)人工智能能源影響評估的開放性和可全球能源效率指標(biāo)：標(biāo)準(zhǔn)化的模型級指研究公開披露框架：影響披露框架的輸出和同行評審第三方驗(yàn)證：驗(yàn)證與獨(dú)立評估*透明度使人工智能能源使用負(fù)責(zé)任化。共享指標(biāo)、開放基準(zhǔn)和已驗(yàn)證的披露使影響變得可見且可比較，建立問責(zé)制并將測量轉(zhuǎn)化為實(shí)用的、系統(tǒng)性的信任。整合在一起正能量的AI框架并非清單，而是一個協(xié)調(diào)利益相關(guān)者行動的藍(lán)圖。三個行動驅(qū)動器優(yōu)化能源使用，而三個戰(zhàn)略一起，它們形成一個增強(qiáng)系統(tǒng)。例如：—設(shè)計(jì)效率要求透明的生命周期測量和熟練的團(tuán)隊(duì)，并得到消費(fèi)者教育和勞動力技能提升以及——為產(chǎn)生影響力而部署需要生態(tài)系統(tǒng)協(xié)同和政—明智地塑造需求可從消費(fèi)者意識與監(jiān)管引導(dǎo)中獲益,并由三者共同支撐。協(xié)同部署，這些驅(qū)動程序和賦能工具確保人工智能的可持續(xù)增長，并推進(jìn)更富有韌性、高效和公平的能源召實(shí)現(xiàn)凈正人工智能能源的道路清晰，但這需要協(xié)調(diào)的跨部門行動。從洞察到實(shí)施的時間就是現(xiàn)在。無論是技術(shù)供應(yīng)商、制造商、公用事業(yè)公司、政策制定者還是學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)，以下是可以立即采取的步驟：）：–評估您的AI能源和物料足跡：開展AI系統(tǒng)生命周期分析，包括訓(xùn)練、部署、基礎(chǔ)設(shè)施和嵌入式材料。–建立基準(zhǔn)測試和披露：透明的報(bào)告標(biāo)準(zhǔn)，并為開–優(yōu)先考慮節(jié)能效率設(shè)計(jì)：硬件、模塊化數(shù)據(jù)中心設(shè)–教育用戶，明智地塑造需求：實(shí)施定價模型，并–加強(qiáng)提交您的用例：論壇的公共存儲庫40展示實(shí)現(xiàn)凈正AI能源的業(yè)務(wù)案例的最佳實(shí)踐，請?zhí)峤荒挠美M(jìn)行全球人工智能能源影響行業(yè)應(yīng)用案例提交表單.雖然當(dāng)前的庫存提供了寶貴的洞察力，以便了解新興創(chuàng)新，但它仍未完全具有全球代表性。擴(kuò)大它將能夠?qū)崿F(xiàn)更廣泛的代表性，加深集體理解）：–將AI集成到效率中為產(chǎn)生影響而部署：跨運(yùn)營、 –加入跨部門協(xié)作：多利益相關(guān)方工作組，例如AI能源影響主動作為，與區(qū)域框架保持一致，并共同投 —投資人才和消費(fèi)者教育：啟動人工智能能源素養(yǎng)計(jì)劃長期（超過三年）–復(fù)制高影響擴(kuò)大有效的規(guī)模：利用資源如論壇即將–支持推進(jìn)標(biāo)準(zhǔn)和治理：可執(zhí)行全球人工智能能源問責(zé)制框架的發(fā)展。41–投資下一代驅(qū)動創(chuàng)新：降低能耗的技術(shù)（例如人工智能是提升競爭力、韌性和氣候行動的戰(zhàn)略杠桿。然而，缺乏有意的規(guī)劃、治理和協(xié)作，其能源足跡可能會破壞它所促進(jìn)的進(jìn)程。時間將證明哪種軌跡占上風(fēng)——穩(wěn)步轉(zhuǎn)型還是投機(jī)性過度，而持續(xù)的研究必須引導(dǎo)這種平衡，隨著生態(tài)系統(tǒng)的演變。當(dāng)前生態(tài)系統(tǒng)標(biāo)志著從以增長為先轉(zhuǎn)向以影響為先的人工智能的關(guān)鍵轉(zhuǎn)折點(diǎn)，這并非道德要求，而是戰(zhàn)略必要。規(guī)?；Y源高效且符合能源現(xiàn)實(shí)的人工智能系統(tǒng)可以解鎖新的盈利、競爭力和韌性路徑。實(shí)現(xiàn)凈正人工智能能源未來并非偶然；它需要有意設(shè)計(jì)、審慎合作和目標(biāo)一個正網(wǎng)絡(luò)能量AI框架：從悖論到進(jìn)步：33一個正網(wǎng)絡(luò)能量AI框架：從悖論到進(jìn)步：34埃里克·恩塞爾梅世界經(jīng)濟(jì)論壇人工智能卓越中心執(zhí)行研究員格林內(nèi)爾·格林-德瓦梅斯人工智能與能源倡議負(fù)責(zé)人，人工智能卓越中心，世界經(jīng)濟(jì)論壇邁克爾·希金斯人工智能與能源研究員，人工智能治理聯(lián)盟；戰(zhàn)略主管總監(jiān)，美國公用事業(yè)戰(zhàn)略，埃森哲項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)瑪麗亞·巴索