與埃森哲合作從悖論到進(jìn)步：一個(gè)凈正人工智能能源框架洞察報(bào)告2025年12月AdobeStock圖片：執(zhí)行摘要63戰(zhàn)略賦能233.1消費(fèi)者教育與勞動(dòng)力技能提升24尾注免責(zé)聲明本文件由世界經(jīng)濟(jì)論壇作為對(duì)某項(xiàng)目、洞察領(lǐng)域或互動(dòng)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(guò)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)者的整體觀點(diǎn)。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(guò)任何方式復(fù)制或傳播，包括影印和錄音 ,或通過(guò)任何信息存儲(chǔ)和檢索系統(tǒng)。一個(gè)正網(wǎng)絡(luò)能量AI框架：從悖論到進(jìn)步：2一個(gè)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(dòng)更高效的AI應(yīng)用，在最大程度發(fā)揮AI對(duì)更綠色、更經(jīng)濟(jì)、更安全的能本報(bào)告系列考察了AI在全球的變革性能源影響，通過(guò)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(shí)形勢(shì)該系列旨在通過(guò)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(duì)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)遇能源框架地域特定-能源用例到商業(yè)案例行動(dòng)手冊(cè)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》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源需求。該?bào)告呼吁對(duì)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)略悖論轉(zhuǎn)向進(jìn)步，使人工智能的擴(kuò)展能夠與國(guó)的能源轉(zhuǎn)型路徑保持一致。它介紹了一種實(shí)現(xiàn)凈正人不是一個(gè)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(gè)正網(wǎng)絡(luò)能量AI框架：從悖論到進(jìn)步：42025年12月2025年12月從悖論到進(jìn)步：一個(gè)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(huì)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(huì)成員，世界經(jīng)濟(jì)論壇詹姆斯·馬祖爾克美國(guó)公用事業(yè)公司董事總經(jīng)理；埃森哲戰(zhàn)略負(fù)責(zé)人智能中提取可衡量的價(jià)值仍然是一個(gè)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(jià)值。已出現(xiàn)從人工智能中解鎖可衡量的價(jià)值，例如更快的部署和效率節(jié)約。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)能源安全和創(chuàng)新的基礎(chǔ)性技術(shù)。然而，隨著其工智能能否在不耗盡能源系統(tǒng)的情況下驅(qū)動(dòng)可持續(xù)性和風(fēng)險(xiǎn)很高。如果沒(méi)有有意的設(shè)計(jì)和管理，由驅(qū)動(dòng)的電力需求可能會(huì)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(yíng)壓不受控制，人工智能可能會(huì)成為系統(tǒng)壓力、基所瓶頸、能源市場(chǎng)波動(dòng)和負(fù)面氣候影響的潛在貢獻(xiàn)者。有這些都可能破壞經(jīng)濟(jì)競(jìng)爭(zhēng)力和系統(tǒng)可靠性工作。然所人工智能的擴(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(gè)以影響為先的AI藍(lán)圖，將節(jié)任部署、需求側(cè)治理嵌入到AI發(fā)展中并使用。它借協(xié)調(diào)發(fā)展的指南。它反映了一種日益增長(zhǎng)的共識(shí)：將種道義責(zé)任；它也是經(jīng)濟(jì)競(jìng)爭(zhēng)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(lái)的作人工智能成為能源安全、公平發(fā)展和能源轉(zhuǎn)型的執(zhí)行摘要實(shí)現(xiàn)凈正的AI能源成果需要有意向的利益相關(guān)者就AI的增長(zhǎng)與能源效率、韌性和可持續(xù)性達(dá)成一致?？赡軙?huì)使基礎(chǔ)設(shè)施承壓、削弱競(jìng)爭(zhēng)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)致家庭和企力價(jià)格上漲，凸顯了將人工智能增長(zhǎng)與可負(fù)擔(dān)接受度相協(xié)調(diào)的重要性。到2035年，全球數(shù)據(jù)0TWh增長(zhǎng)而來(lái)。如果沒(méi)有戰(zhàn)略干預(yù)管理人工智能的能源影響已不再是未來(lái)的擔(dān)憂——它是一個(gè)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(lái)的能源和資源節(jié)約超過(guò)其生命周期消耗——使負(fù)責(zé)任的擴(kuò)展成為競(jìng)爭(zhēng)力和韌性的來(lái)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(zhǎng)必須與系統(tǒng)容量和可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)相一致。問(wèn)題不在于人工智能是否會(huì)增長(zhǎng)，而在于它是否負(fù)責(zé)任地、與能源轉(zhuǎn)型同。正和人工智能框架圍繞三個(gè)行動(dòng)驅(qū)動(dòng)構(gòu)建:這些得到了三個(gè)戰(zhàn)略使能者的支消費(fèi)者教育與勞動(dòng)力技能提升消費(fèi)者教育與勞動(dòng)力技能提升透明度測(cè)量與問(wèn)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(lái)自15多個(gè)國(guó)家的130多個(gè)實(shí)際應(yīng)用案例，展示了組織如何已經(jīng)開成本節(jié)約、電網(wǎng)可靠性和減少等方面的效益。礎(chǔ)設(shè)施瓶頸正出現(xiàn)在各個(gè)地區(qū)。若缺乏有意的設(shè)計(jì)與治理，人工智能可能會(huì)加劇數(shù)字鴻溝，將然而，機(jī)會(huì)是明確的。人工智能可以顯著減少數(shù)據(jù)中并優(yōu)化網(wǎng)格、物流和工業(yè)流程。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(guò)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(jìng)爭(zhēng)從悖論到進(jìn)步：一個(gè)正凈人工智能能體系框架第5頁(yè)1正人工智能能量必要性1構(gòu)建一個(gè)凈正人工智能能源生態(tài)系統(tǒng)，確保人工智能強(qiáng)化而非削弱能源安全、競(jìng)爭(zhēng)力和氣候進(jìn)程。一個(gè)正人工智能能量框架從悖論到進(jìn)步：6下一個(gè)十年。為這些設(shè)施提供動(dòng)力和連接所需下一個(gè)十年。為這些設(shè)施提供動(dòng)力和連接所需礎(chǔ)設(shè)施正在以類似的步伐擴(kuò)張。僅在美國(guó)，公用事司預(yù)計(jì)未來(lái)五年將在發(fā)電和電網(wǎng)容量方面投資1.1萬(wàn)億美元，主要目的是服務(wù)數(shù)據(jù)中心和不斷增長(zhǎng)的AI。這筆資金注入將推動(dòng)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(jí)。個(gè)未來(lái)，其中AI帶來(lái)的能源和資源節(jié)約超過(guò)了AI系統(tǒng)整個(gè)生命周期中所消耗的能源和資源。個(gè)未來(lái)，其中AI帶來(lái)的能源和資源節(jié)約超過(guò)了AI系統(tǒng)整個(gè)生命周期中所消耗的能源和資源。優(yōu)化容量和降低運(yùn)營(yíng)成本。這些對(duì)于建立一個(gè)有彈這種增長(zhǎng)可能開始抵消年度可再生能源的增長(zhǎng)。而速建設(shè)新的可再生能源、核能和電網(wǎng)容量以滿足人工智對(duì)電力、水、土地和關(guān)鍵礦產(chǎn)的需求之間的相互聯(lián)系對(duì)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(jìng)爭(zhēng)力和可持續(xù)性的方式來(lái)實(shí)現(xiàn)規(guī)?；U(kuò)大數(shù)據(jù)中心會(huì)增加能源消耗和排放，并加劇冷卻對(duì)水的需求；礦產(chǎn)開采會(huì)影響土地和生物多樣性。通過(guò)整體化的、有資源意識(shí)的設(shè)計(jì)來(lái)解決這些級(jí)聯(lián)壓力，確保AI的然依賴化石燃料。即使供應(yīng)增加，基礎(chǔ)設(shè)施升級(jí)也,還要解決清潔能源如何分配的問(wèn)題，以確保人工智能理解人工智能能耗的潛在驅(qū)動(dòng)因素兩個(gè)主要的（但并非排他的）驅(qū)動(dòng)因素是：確保效率提升能創(chuàng)造真實(shí)價(jià)值，而不是引發(fā)更多人工廣泛集成生成式人工智能的服務(wù)投資增加為新的數(shù)據(jù)中心和容量使用效果使用驅(qū)動(dòng)需求用于新增產(chǎn)能供應(yīng)效應(yīng)新增產(chǎn)能實(shí)現(xiàn)新用途廣泛集成生成式人工智能的服務(wù)投資增加為新的數(shù)據(jù)中心和容量使用效果使用驅(qū)動(dòng)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(gè)去碳化世界中，需要哪些基礎(chǔ)設(shè)施？源碼：翻譯文本：/app/uploads/2025/09/Synthese-RF-PIA-1.pdf.一個(gè)正網(wǎng)絡(luò)能量AI框架：從悖論到進(jìn)步：7一個(gè)正網(wǎng)絡(luò)能量AI框架：從悖論到進(jìn)步：822無(wú)法洞察他們的能源或碳排放無(wú)法洞察他們的能源或碳排放有用數(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)且基礎(chǔ)設(shè)施完善的地域或企業(yè)。這種動(dòng)態(tài)可能加劇數(shù)字且基礎(chǔ)設(shè)施完善的地域或企業(yè)。這種動(dòng)態(tài)可能加劇數(shù)字●與過(guò)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(shí)地設(shè)計(jì)能源使用的責(zé)任和機(jī)遇。實(shí)現(xiàn)凈正AI能源需要克服六個(gè)維度上的一系列復(fù)雜實(shí)現(xiàn)凈正AI能源需要克服六個(gè)維度上的一系列復(fù)雜生成式人工智能鴻溝的風(fēng)險(xiǎn)是一個(gè)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(guó)家正在趕超，而其他國(guó)家則面臨結(jié)構(gòu)性障礙。這種不平衡可能會(huì)加劇經(jīng)濟(jì)和益分配不均?，F(xiàn)有的出版物和文章證明高級(jí)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(wèn)題的擔(dān)憂。—能源密集型模型訓(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(cè)量與透明度避免這種情況的措施可能包括：測(cè)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)–能源報(bào)告不透明–缺乏標(biāo)準(zhǔn)化的能源使用指標(biāo)–能源報(bào)告不透明–支持量身定制的區(qū)域創(chuàng)新中心–確?？沙掷m(xù)的公平獲取.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(lái)凈正能量和氣候效益，其效益將超過(guò)其能源消耗。–無(wú)意識(shí)消費(fèi)和反彈效應(yīng)–來(lái)自低邊際成本的彈性需–地區(qū)政策框架不一致–慢慢適應(yīng)人工智能政策—人工智能與能源領(lǐng)域中的技能差距域準(zhǔn)備程度不均—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(lì)失調(diào)—低信任阻礙合作機(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–將數(shù)據(jù)中心冷卻能耗降低40%—提高商業(yè)建筑暖通空調(diào)(HVAC)能效15～40%—簡(jiǎn)化復(fù)雜的審批流程—優(yōu)化電網(wǎng)運(yùn)行，減少損耗并提高可靠性–提高可再生能源并網(wǎng)的預(yù)測(cè)能力——簡(jiǎn)化物流和工業(yè)流程以減少排放機(jī)會(huì)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(guò)其能、速度和能力。這種方法不再足夠。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實(shí)現(xiàn)凈正人工智能能源需求需要集體行動(dòng)。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(gè)戰(zhàn)略優(yōu)勢(shì) ,而不是一個(gè)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(zhǎng)期價(jià)值創(chuàng)造?？缧袠I(yè)和跨區(qū)域構(gòu)建這種能力對(duì)于實(shí)現(xiàn)大規(guī)模一個(gè)正網(wǎng)絡(luò)能量AI框架：從悖論到進(jìn)步：9一個(gè)正網(wǎng)絡(luò)能量AI框架從悖論到進(jìn)步：10共同地，這些利益相關(guān)者能夠確保人工智能的增長(zhǎng)強(qiáng)化而不是制約全技術(shù)提供方開發(fā)人員、芯片制造商和平臺(tái)架構(gòu)師通過(guò)技術(shù)提供方開發(fā)人員、芯片制造商和平臺(tái)架構(gòu)師通過(guò)設(shè)計(jì)、訓(xùn)練、硬件、基礎(chǔ)設(shè)施和透明度選–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)和政府和監(jiān)管機(jī)構(gòu)政策、激勵(lì)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(dòng)—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(shí)的AI使用行業(yè)領(lǐng)袖人工智能可以幫助企業(yè)減少能源使用和——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)消費(fèi)者和最終用戶消費(fèi)者和最終用戶學(xué)術(shù)和民間社會(huì)組織制定方法、監(jiān)督和培。關(guān)鍵行動(dòng)關(guān)鍵行動(dòng)--研究人工智能消費(fèi)指標(biāo)和方法--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)2正凈人工智能能量框架2要實(shí)現(xiàn)凈正的AI能源，組織必須高效設(shè)計(jì)、部署產(chǎn)生實(shí)際影響并有意塑造需求。一個(gè)正人工智能能源框架：從悖論到進(jìn)步：11一個(gè)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(gè)圍繞三個(gè)直接驅(qū)動(dòng)可衡量能源影響的行動(dòng)驅(qū)動(dòng)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(dòng)由要從悖論走向進(jìn)步，本文介紹了一個(gè)圍繞三個(gè)直接驅(qū)動(dòng)可衡量能源影響的行動(dòng)驅(qū)動(dòng)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(dòng)由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(dòng)力技能提升生態(tài)協(xié)作透明度測(cè)量與問(wèn)責(zé)制●目標(biāo)●行為驅(qū)動(dòng)●戰(zhàn)略賦能面向效率的設(shè)計(jì)雖然對(duì)于人工智能能源價(jià)值鏈的確切階段存在不同觀點(diǎn)，它們通常包含三個(gè)核心組件，這些組件說(shuō)明了人工智能如何以及在哪里與更廣泛能源系統(tǒng)連接：相關(guān)動(dòng)作驅(qū)動(dòng)器相關(guān)動(dòng)作驅(qū)動(dòng)器原材料、芯片、服務(wù)器、數(shù)據(jù)中心高效設(shè)計(jì)，明智塑造需求網(wǎng)格和建筑物中的人工智能賦能節(jié)能行業(yè)等。為影響而部署，明智地塑造需求模型訓(xùn)練、部署、存儲(chǔ)以效率為設(shè)計(jì)目標(biāo)生命周期操作下游應(yīng)用上游輸入測(cè)量、合作和教育所需要的每個(gè)行動(dòng)驅(qū)動(dòng)映射到特定的價(jià)值鏈測(cè)量、合作和教育所需要的設(shè)計(jì)效率數(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(shí)（TWh）……（基準(zhǔn)情景）將上升到約1200TWh（基準(zhǔn)情景）。國(guó)際能源署(IEA).(2025).能源與人工智能?？沙掷m(xù)增長(zhǎng)。這反過(guò)來(lái)最終支持了本文的第三行動(dòng)驅(qū)動(dòng) 可持續(xù)增長(zhǎng)。這反過(guò)來(lái)最終支持了本文的第三行動(dòng)驅(qū)動(dòng) ,即明智地塑造需求，通過(guò)推廣為每個(gè)應(yīng)用使用適當(dāng)規(guī)續(xù)性嵌入人工智能模型、硬件和基礎(chǔ)設(shè)施中。它同時(shí)支關(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(dòng)、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）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(dòng)、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）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(guò)程簡(jiǎn)短但電力密集型，而廣泛推理隨時(shí)間推移可能超過(guò)它。這些模式因AI類型而異開始就將可持續(xù)性嵌入人工智能模型、硬件和基礎(chǔ)設(shè)施中。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)硬件用例見解和要點(diǎn)：用例見解和要點(diǎn)：在當(dāng)前（但正在擴(kuò)展）的庫(kù)存中的37%的使用案例很少有人持續(xù)衡量或披露生命周期影響。進(jìn)展仍然–將能源關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)（KPIs）嵌入人工智能采購(gòu)和設(shè)計(jì)。–使硬件更新和創(chuàng)新與可持續(xù)性目標(biāo)致。–跟蹤人工智能整個(gè)生命周期的能源和碳強(qiáng)度。一個(gè)正網(wǎng)絡(luò)能量AI框架：從悖論到進(jìn)步：13一個(gè)正網(wǎng)絡(luò)能量AI框架：從悖論到進(jìn)步：14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(guò)兩代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(guò)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(shí)不損失性能，通過(guò)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(dòng)汽車Crusoe和RedwoodMaterials（可再生能源(EV)電池儲(chǔ)能，預(yù)期二氧化碳(CO）和運(yùn)營(yíng)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(guò)布魯塞爾環(huán)境削減網(wǎng)頁(yè)碳強(qiáng)度：約80%且通過(guò)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：能量-硬件熱AI能源影響公共用例數(shù)據(jù)庫(kù)。來(lái)源：應(yīng)用部分應(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?？捎玫挠?jì)算能力。構(gòu)建主權(quán)-解–模塊化高性能人工智能數(shù)據(jù)中心用于預(yù)測(cè)優(yōu)化和可擴(kuò)展性–基于可再生能源運(yùn)行以確保近期影響已實(shí)現(xiàn)或預(yù)期進(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)支持在基礎(chǔ)設(shè)施驅(qū)動(dòng)的能源減少方面通過(guò)軟件效率改進(jìn)*整合實(shí)時(shí)生命周期評(píng)估（LCA）*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(lái)源：審查和研究路線圖。應(yīng)用能源，第389卷，125734。/science/article/pii/S0306261925004647?;Makin,Y.,Maliakkal,R.(2025).通過(guò)硬件-軟件協(xié)同設(shè)計(jì)在NVIDIA、AMD和新興GPU架構(gòu)上進(jìn)行可持續(xù)AI訓(xùn)練?？的螤柎髮W(xué)。/abs/2508.13163?;Lescuyer,L.(2024).借助生命周期分析揭示數(shù)據(jù)中心完整環(huán)境面貌。.atacenterynamddi/en/opinions/revealing-full-data-center-environmental-faces-thanks-to-life-cycle-analysis/?;國(guó)際可再生能源署。(2025)。數(shù)據(jù)中心余熱回收/Innovation-landscape-for-smart-electrification/Power-to-heat-and-cooling/31-Waste-heat-recovery-from-data-centres?.一個(gè)正網(wǎng)絡(luò)能量AI框架：從悖論到進(jìn)步：15挑戰(zhàn)—提升基于證據(jù)的決策制度能力挑戰(zhàn)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–為未來(lái)預(yù)測(cè)實(shí)施機(jī)器學(xué)習(xí)和預(yù)測(cè)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審視杠桿的作用審視杠桿的作用未來(lái)機(jī)器學(xué)習(xí)模型模型優(yōu)化：提高分析效率未來(lái)機(jī)器學(xué)習(xí)模型模型優(yōu)化：提高分析效率–提供實(shí)時(shí)交互式儀表板–提供實(shí)時(shí)交互式儀表板健康與貿(mào)易用于預(yù)測(cè)分析和向前-影響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(lái)計(jì)算架構(gòu)*潛在對(duì)齊綠色數(shù)據(jù)中心：通過(guò)可持續(xù)云基–增強(qiáng)透明度和可訪問(wèn)性跨多個(gè)領(lǐng)域的國(guó)家數(shù)據(jù)*參見表2獲取相關(guān)的“效率設(shè)計(jì)”用例示例。AI能源影響公共數(shù)據(jù)庫(kù)；Domyn；阿塞拜疆第四次工業(yè)革命中心。來(lái)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(jià)值鏈中的能源安全、競(jìng)爭(zhēng)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(jià)值鏈中的能源安全、競(jìng)爭(zhēng)力和可持續(xù)2.2采取行動(dòng)產(chǎn)生效果關(guān)鍵杠桿包括：–實(shí)時(shí)智能電網(wǎng)優(yōu)化：調(diào)度、故障預(yù)測(cè)、負(fù)載均衡、未解鎖容量關(guān)鍵杠桿包括：–實(shí)時(shí)智能電網(wǎng)優(yōu)化：調(diào)度、故障預(yù)測(cè)、負(fù)載均衡、未解鎖容量動(dòng)可衡量的可持續(xù)性增長(zhǎng)，促進(jìn)效率、可再生能源整合和脫碳，實(shí)現(xiàn)動(dòng)可衡量的可持續(xù)性增長(zhǎng)，促進(jìn)效率、可再生能源整合和脫碳，實(shí)現(xiàn)–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––人工智能驅(qū)動(dòng)建筑能耗管理：暖通空調(diào)、照明 ––用例洞察和要點(diǎn)：大約83%的使用案例反映了為產(chǎn)生影響而用例洞察和要點(diǎn)：大約83%的使用案例反映了為產(chǎn)生影響而最常見的驅(qū)動(dòng)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(jí)的收能集成到國(guó)家脫碳戰(zhàn)略中?！獮楦哂绊懖块T制定互一個(gè)正人工智能能量框架：從悖論到進(jìn)步：16應(yīng)用于3000萬(wàn)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(yáng)能電站優(yōu)化）網(wǎng)格可靠性利用人工智能工具，能源價(jià)格預(yù)測(cè)精度提高了20%。HitachiEnergy（智能價(jià)格預(yù)測(cè)）：人工智能賦能的物流優(yōu)化車隊(duì)路線，消除3000萬(wàn)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(kù)。來(lái)源：零次操作。挑戰(zhàn)包括管理進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)或預(yù)期的影響解解效率優(yōu)化和碳減排監(jiān)控系統(tǒng)和設(shè)施優(yōu)化系統(tǒng)–嵌入式人工智能用于產(chǎn)品級(jí)碳排放監(jiān)控系統(tǒng)和設(shè)施優(yōu)化系統(tǒng)–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)期近期影響已實(shí)現(xiàn)或預(yù)期從悖論到進(jìn)步：一個(gè)正網(wǎng)絡(luò)能量AI框架17挑戰(zhàn)進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)或預(yù)期的影響零部件和人工節(jié)約停機(jī)和中斷低碳電力審視杠桿的作用挑戰(zhàn)進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)或預(yù)期的影響零部件和人工節(jié)約停機(jī)和中斷低碳電力審視杠桿的作用解—基于人工智能的預(yù)測(cè)性維護(hù)，在某英國(guó)能源公司部署—互聯(lián)網(wǎng)物聯(lián)網(wǎng)（IoT）傳感器數(shù)據(jù)和異影響近期影響已實(shí)現(xiàn)或預(yù)期–更早的設(shè)備退化檢測(cè)–更高效地利用維護(hù)資源*參見表3，了解相關(guān)的“為產(chǎn)生影響而部署”用例示例。AI能源影響公共數(shù)據(jù)庫(kù)提交，Envision；AVEVA。來(lái)源：人工智能正在降低各項(xiàng)運(yùn)營(yíng)的能源強(qiáng)度。預(yù)測(cè)分析減少了停機(jī)時(shí)間，延長(zhǎng)了資產(chǎn)使用壽命，并優(yōu)化了可再生能源、儲(chǔ)能和需求，從而提升了高耗能行業(yè)在經(jīng)濟(jì)競(jìng)爭(zhēng)力、能源安全性和可關(guān)注人工智能的使用如何受到管理、定時(shí)和激勵(lì)，以使能源需求與可持續(xù)性目標(biāo)保持一致。明智地塑造需求何管理、調(diào)度和激勵(lì)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(dòng)因素的設(shè)計(jì)基礎(chǔ)使用較小的模型和自適應(yīng)調(diào)度，并為高價(jià)值需求保留大規(guī)模系統(tǒng)。通過(guò)激勵(lì)和賦能更靈活和條件響應(yīng)的人關(guān)鍵杠桿包括：–價(jià)格信號(hào)基于使用量的定價(jià)模式：以及激勵(lì)效率的分層模型–教育on數(shù)字戒酒活動(dòng)：查詢和建模能源影響–促進(jìn)更小，模型選擇指南：適用性模型時(shí)洞察消費(fèi)者儀表盤：能源影響–效率默認(rèn)值監(jiān)管一個(gè)正網(wǎng)絡(luò)能量AI框架：從悖論到進(jìn)步：18在這里進(jìn)行生態(tài)系統(tǒng)活動(dòng)。這些例子旨在選擇性的、節(jié)能的應(yīng)用。沒(méi)有––提供可選擇的公共儀表板提供可選擇的公共儀表板––––全球媒體、娛樂(lè)和體育公司（網(wǎng)絡(luò)將成本與能源強(qiáng)度掛鉤全球媒體、娛樂(lè)和體育公司（網(wǎng)絡(luò)將成本與能源強(qiáng)度掛鉤，激勵(lì)高效AI使用和云服務(wù)提供商試點(diǎn)（分層定價(jià)）：調(diào)節(jié)需求這個(gè)項(xiàng)目推動(dòng)了數(shù)字可持續(xù)性意識(shí)。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(cè)到36億個(gè)冗余API調(diào)用，將錯(cuò)誤響應(yīng)減少了72%Leboncoin（API流量?jī)?yōu)化）：和服務(wù)器副本67%一個(gè)顯示每個(gè)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)AI能源影響公共用例數(shù)據(jù)庫(kù)。來(lái)源：一個(gè)正人工智能能量框架：從悖論到進(jìn)步：19挑戰(zhàn)進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)或預(yù)期的影響挑戰(zhàn)快速可再生能源增長(zhǎng)給電網(wǎng)可靠性帶來(lái)壓力審視杠桿的作用審視杠桿的作用解.啟用基于成本的解通過(guò)能量關(guān)聯(lián)性能的信號(hào)–云平臺(tái)優(yōu)化能源使用–人工智能賦能的需求預(yù)測(cè)、發(fā)電優(yōu)化消耗的時(shí)機(jī)優(yōu)化消耗的時(shí)機(jī)影響影響*參見表4以獲取相關(guān)“明智地塑造需求”用例示例。一個(gè)正網(wǎng)絡(luò)AI能源框架從悖論到進(jìn)步：20挑戰(zhàn)進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)或預(yù)期的影響挑戰(zhàn)人工智能數(shù)據(jù)中心導(dǎo)致電力需求上升–提升系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)間–來(lái)自靈活性服務(wù)的額外收入–提升系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)間–來(lái)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如何以及在何時(shí)使人工智能基礎(chǔ)設(shè)施更智能審視杠桿的作用審視杠桿的作用解對(duì)齊依據(jù)使用量的定價(jià)模式根據(jù)能量供給計(jì)算強(qiáng)度駕駛效率激勵(lì)–對(duì)齊依據(jù)使用量的定價(jià)模式根據(jù)能量供給計(jì)算強(qiáng)度駕駛效率激勵(lì)進(jìn)入工作負(fù)載時(shí)間和能耗–進(jìn)入工作負(fù)載時(shí)間和能耗–安全應(yīng)用程序編程接口合規(guī)、負(fù)責(zé)任的運(yùn)營(yíng)模型優(yōu)化調(diào)度和電力使用影響近期影響已實(shí)現(xiàn)或預(yù)期遵循國(guó)家監(jiān)管引導(dǎo)：*參見表4了解相關(guān)“明智地塑造需求”用例示例。AI能源影響公共用例數(shù)據(jù)庫(kù)，Infosys；EmeraldAI。源碼：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(jìng)爭(zhēng)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(guò)設(shè)計(jì)和治理來(lái)塑造。企業(yè)將效率嵌入系統(tǒng)、優(yōu)化數(shù)據(jù)和模型大小、并跟蹤資源使用，而政策和教育則促進(jìn)數(shù)字清醒可持續(xù)性目標(biāo)。更智能的需求管理也增強(qiáng)了經(jīng)濟(jì)競(jìng)爭(zhēng)力和能源安全，確保人工智能的擴(kuò)張支持系統(tǒng)可靠性一個(gè)正網(wǎng)絡(luò)能量AI框架：從悖論到進(jìn)步：21教育、協(xié)作和透明度賦予行動(dòng)驅(qū)動(dòng)者權(quán)力，將戰(zhàn)略轉(zhuǎn)化為可衡量、可擴(kuò)展的正向AI能源成果。從悖論到進(jìn)步：一個(gè)正網(wǎng)絡(luò)人工智能能量框架22一個(gè)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(gè)行動(dòng)驅(qū)動(dòng)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(dòng)力技能提升消費(fèi)者教育和勞動(dòng)力技能提升消費(fèi)者教育和勞動(dòng)力技能提升使人們和組織具消費(fèi)者教育和勞動(dòng)力技能提升使人們和組織具備擴(kuò)展高效、負(fù)責(zé)任的第一個(gè)戰(zhàn)略推動(dòng)因素，消費(fèi)者教育和勞動(dòng)力技,使人們和組織具備擴(kuò)展高效、負(fù)責(zé)任的AI的知識(shí)?？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?cè)O(shè)計(jì)和治理系統(tǒng)時(shí)注重能源和環(huán)境意識(shí)。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)鍵杠桿包括：–針對(duì)人工智能能源素養(yǎng)計(jì)–轉(zhuǎn)型傳統(tǒng)技能再培訓(xùn)計(jì)劃：–課程大學(xué)合作：高效人工智能賦能的發(fā)展 定制項(xiàng)目行業(yè)特定培訓(xùn):用于制造、公用事業(yè)等 ><消費(fèi)者教育與勞動(dòng)力技能用例見解和要點(diǎn)：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?！Y助教育、獎(jiǎng)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(dòng)國(guó)家負(fù)責(zé)任AI使用培訓(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(guó)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(píng)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(tái)提升人工智能的能源意識(shí)國(guó)際能源署（IEA）和人工智能觀測(cè)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(dòng)的數(shù)字孿生進(jìn)行檢測(cè)，猛禽地圖（太陽(yáng)能勞動(dòng)力計(jì)劃）：降低數(shù)據(jù)量99%并提升故障檢測(cè)AI能源影響公共用例數(shù)據(jù)庫(kù)。來(lái)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)期的影響不斷增長(zhǎng)的數(shù)字能源需求已經(jīng)超過(guò)公眾不斷增長(zhǎng)的數(shù)字能源需求已經(jīng)超過(guò)公眾對(duì)其環(huán)境影響的認(rèn)識(shí)。許多–數(shù)字戒毒指南更廣泛地整合解–人工智能和數(shù)字能源的可見度提高解對(duì)數(shù)字能源使用的理解對(duì)數(shù)字能源使用的理解通過(guò)全國(guó)面向廣大觀眾–企業(yè)、學(xué)校工作坊●提供開放大學(xué)合作伙伴關(guān)系：●提供開放大學(xué)合作伙伴關(guān)系：鼓勵(lì)未來(lái)的再培訓(xùn)計(jì)劃:近期影響已實(shí)現(xiàn)或預(yù)期鼓勵(lì)未來(lái)的再培訓(xùn)計(jì)劃:適用于通用部門特定培訓(xùn)：教育和意識(shí)–早期采用生態(tài)設(shè)計(jì)實(shí)踐*參見表5，了解相關(guān)的“消費(fèi)者教育和勞動(dòng)力技能提升”用例示例。從悖論到進(jìn)步：一個(gè)正網(wǎng)絡(luò)能量AI框架24挑戰(zhàn)進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)或預(yù)期的影響（超過(guò)一年）挑戰(zhàn)解解審視杠桿的作用–跨能源園區(qū)流程部署了20個(gè)預(yù)測(cè)模型–實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)與集中式工廠控制集成–人工智能平臺(tái)和模塊化架構(gòu)支持?jǐn)U展和集成審視杠桿的作用培訓(xùn)人工智能能源素養(yǎng)項(xiàng)影響影響勞動(dòng)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：–不適用公眾意識(shí)宣傳活動(dòng)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(dòng)。源碼：翻譯文本： https://altimpact.fr/soyons-malins-reprenons-la-main-notre-nouvelle-campagne-pour-un-numerique-plus-responsable/;ADEME.(2025).數(shù)字化：奪回主導(dǎo)權(quán)，實(shí)現(xiàn)負(fù)責(zé)任的使用。https://infos.ademe.fr/magazine-janvier-2025/numerique-reprendre-la-main-pour能源影響公共用例數(shù)據(jù)庫(kù)，Moeve。建立高效的AI技能需要公共和專業(yè)行動(dòng)。教育提高了人們對(duì)AI能源影響的認(rèn)識(shí)，而培訓(xùn)則使工程師能夠推動(dòng)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(gè)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(gè)正網(wǎng)絡(luò)能量AI框架263.2生態(tài)系統(tǒng)合作生態(tài)系統(tǒng)合作與治理使公共部門、私營(yíng)部門、研究機(jī)構(gòu)和社會(huì)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：–行業(yè)，多方利益相關(guān)方工作組：學(xué)術(shù)界與政府協(xié)同跨境標(biāo)準(zhǔn)政策協(xié)調(diào)：針對(duì)人工智能能源問(wèn)責(zé)制–共享聯(lián)合基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)劃：對(duì)綠色計(jì)算區(qū)的投資-稅收抵免、補(bǔ)助金和激勵(lì)對(duì)齊：采購(gòu)偏好–常見互操作性框架生態(tài)系統(tǒng)合作與治理使公共部門、私營(yíng)部門、研究機(jī)構(gòu)和社會(huì)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：–行業(yè)，多方利益相關(guān)方工作組：學(xué)術(shù)界與政府協(xié)同跨境標(biāo)準(zhǔn)政策協(xié)調(diào)：針對(duì)人工智能能源問(wèn)責(zé)制–共享聯(lián)合基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)劃：對(duì)綠色計(jì)算區(qū)的投資-稅收抵免、補(bǔ)助金和激勵(lì)對(duì)齊：采購(gòu)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(shí)減少重復(fù)。產(chǎn)業(yè)群組說(shuō)多方利益相關(guān)方政策協(xié)調(diào)聯(lián)合基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)劃激勵(lì)對(duì)齊互操作性框架生態(tài)協(xié)作任務(wù)組–通過(guò)資金和召集平臺(tái)促進(jìn)聯(lián)盟形成–使項(xiàng)目與國(guó)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–通過(guò)資金和召集平臺(tái)促進(jìn)聯(lián)盟形成–使項(xiàng)目與國(guó)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(gòu)到共享電網(wǎng)集成平臺(tái)不等，說(shuō)多方利益相關(guān)者任務(wù)組多方利益相關(guān)者任務(wù)組策略協(xié)調(diào)聯(lián)合基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)劃激勵(lì)對(duì)齊互操作性框架一個(gè)由城市、大學(xué)和企業(yè)組成的聯(lián)盟通過(guò)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(gòu)電協(xié)議，確保長(zhǎng)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(guó)，作為未來(lái)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(yíng)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(shí)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：降低能源使用量20-30%AI能源影響公共用例數(shù)據(jù)庫(kù)。來(lái)源：挑戰(zhàn)挑戰(zhàn)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解解–歐洲范圍的負(fù)責(zé)任框架政策與投資指導(dǎo)–結(jié)果反映了區(qū)域競(jìng)爭(zhēng)力戰(zhàn)略與協(xié)調(diào)可持續(xù)發(fā)展影響影響近期影響已實(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(dòng)力準(zhǔn)備進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)或預(yù)期的影響和企業(yè)在負(fù)責(zé)任的AI治理–可持續(xù)發(fā)展整合增強(qiáng)審視杠桿的作用審視杠桿的作用連接聯(lián)合基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)劃:.實(shí)現(xiàn)共享洞察獎(jiǎng)勵(lì)一致性：*參見表6以獲取相關(guān)的“生態(tài)系統(tǒng)合作”用例示例。注意：從悖論到進(jìn)步：一個(gè)凈正能人工智能框架27挑戰(zhàn)進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)或預(yù)期的影響挑戰(zhàn)傳統(tǒng)電池分級(jí)測(cè)試通過(guò)每個(gè)電芯解協(xié)作多利益相關(guān)方工作組：與利益相關(guān)方共解協(xié)作多利益相關(guān)方工作組：與利益相關(guān)方共審視杠桿的作用代理機(jī)構(gòu)擴(kuò)展基礎(chǔ)設(shè)施代理機(jī)構(gòu)擴(kuò)展基礎(chǔ)設(shè)施–人工智能賦能制造業(yè)優(yōu)化技術(shù)集群中鏈接人工智能的參與者技術(shù)集群中鏈接人工智能的參與者移動(dòng)性和可再生能源整合影響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(lì)對(duì)齊:聯(lián)合資助激勵(lì)對(duì)齊:*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(lái)源：/;MINDS2025.跨部門合作推動(dòng)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(zhǎng)。一個(gè)正網(wǎng)絡(luò)能量一個(gè)正網(wǎng)絡(luò)能量AI框架：從悖論到進(jìn)步：283.3透明測(cè)量與問(wèn)責(zé)3.3透明測(cè)量與問(wèn)責(zé)一個(gè)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(gè)綜合評(píng)分，以支持可比基準(zhǔn)測(cè)試 ,并為更高效的人工智能的運(yùn)營(yíng)和管理決策提供信息。實(shí)現(xiàn)可見性、基準(zhǔn)測(cè)試和信任量化人工智能的資源使用和環(huán)境一個(gè)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(gè)綜合評(píng)分，以支持可比基準(zhǔn)測(cè)試 ,并為更高效的人工智能的運(yùn)營(yíng)和管理決策提供信息。實(shí)現(xiàn)可見性、基準(zhǔn)測(cè)試和信任量化人工智能的資源使用和環(huán)境對(duì)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)3水$●w1.+w2. 2最小化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)算成本效益降低Al成本和碳足跡基于消耗的Al定價(jià)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)性碳和水能源效率效率可持續(xù)性，凈零韌性，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(shí)能源跟蹤和碳效率從悖論到進(jìn)步：一個(gè)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(wèn)責(zé)制和持續(xù)改進(jìn)。反過(guò)來(lái)，這為透明、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)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報(bào)告標(biāo)準(zhǔn)–跨行業(yè)工具基準(zhǔn)測(cè)試平臺(tái)：用于比較AI工作三方驗(yàn)證：人工智能基礎(chǔ)設(shè)施和模型–共享數(shù)據(jù)集開效率驗(yàn)證第第––驗(yàn)證驗(yàn)證用例見解和要點(diǎn)：?jiǎn)⒂谜?。許多人依賴儀表板或碳-建立全球標(biāo)準(zhǔn)和開放平臺(tái)––支持開放數(shù)據(jù)平臺(tái)和第三方審計(jì)監(jiān)控識(shí)別出北美信息科技公司（自動(dòng)化服未充分利用的服務(wù)器通過(guò)停用節(jié)省了10,475兆瓦時(shí)和3,506噸二氧化碳會(huì)計(jì)與效率基準(zhǔn)測(cè)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(gè)監(jiān)控識(shí)別出北美信息科技公司（自動(dòng)化服未充分利用的服務(wù)器通過(guò)停用節(jié)省了10,475兆瓦時(shí)和3,506噸二氧化碳會(huì)計(jì)與效率基準(zhǔn)測(cè)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(gè)AI能源評(píng)分排行榜，為公共報(bào)告和問(wèn)責(zé)設(shè)定了基準(zhǔn)研發(fā)了一個(gè)國(guó)家平臺(tái)，用于測(cè)量和發(fā)布能源及ARCEP法國(guó)（ICT可持續(xù)性基準(zhǔn)）：跨數(shù)字運(yùn)營(yíng)商的排放數(shù)據(jù)，為環(huán)境問(wèn)責(zé)制創(chuàng)建透明的基準(zhǔn)通過(guò)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?？ㄍ芯S茲，法國(guó)：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),展示生命周期能源AI能源影響公共用例數(shù)據(jù)庫(kù)。來(lái)源：一個(gè)正網(wǎng)絡(luò)積極人工智能能源框架：從悖論到進(jìn)步：30挑戰(zhàn)進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)或預(yù)期的影響挑戰(zhàn)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(duì)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(duì)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(shí)并負(fù)責(zé)解解審視杠桿的作用審視杠桿的作用杰尼米推理模型能源和水資源使用–使用戶能夠理解環(huán)境杰尼米推理模型能源和水資源使用–使用戶能夠理解環(huán)境發(fā)布每查詢的能量改進(jìn)影響報(bào)告包括人工智能和數(shù)據(jù)中心的ESG影響貢獻(xiàn)基準(zhǔn)測(cè)試平臺(tái)：近期影響已實(shí)現(xiàn)或預(yù)期貢獻(xiàn)基準(zhǔn)測(cè)試平臺(tái)：*參見表7以了解相關(guān)的“透明度測(cè)量與問(wèn)責(zé)”用例示例。一個(gè)正人工智能能量框架從悖論到進(jìn)步：31一個(gè)正網(wǎng)絡(luò)人工智能能量框架：從悖論到進(jìn)步：32一個(gè)用于情感感知社交媒體分析的低能耗A進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)或預(yù)期的影響（超過(guò)一年）進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)或預(yù)期的影響（超過(guò)一年）–部署規(guī)模和可復(fù)制性–提升存儲(chǔ)利用效率強(qiáng)用戶參與度并改進(jìn)采用指標(biāo)以推進(jìn)人工智能能源影響評(píng)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(jí)指研究公開披露框架：影響披露框架的輸出和挑戰(zhàn)挑戰(zhàn)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(duì)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)定制化情感本體引導(dǎo)的自然語(yǔ)言處理的混合式AI架構(gòu),支持在超低功耗硬件上部署影響影響—顯著減少不必要的數(shù)據(jù)處理—在低能耗設(shè)備,計(jì)算開銷最小—節(jié)約能源，避免碳排放*參見表7，了解相關(guān)的“透明測(cè)量與問(wèn)責(zé)”用例示例。Gomes,B.(2025).我們?cè)谀茉磩?chuàng)新和AI的環(huán)境足跡方面的方法。谷歌。https://blog.google/來(lái)源： outreach-initiatives/sustainability/google-ai-energy-efficiency/;人工智能能源影響公共數(shù)據(jù)庫(kù)，拉夫堡大學(xué)。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(wèn)責(zé)制并將測(cè)量轉(zhuǎn)化為實(shí)用的、系統(tǒng)性的信整合在一起正能量的AI框架并非清單，而是一個(gè)協(xié)調(diào)利益相關(guān)者行動(dòng)的藍(lán)圖。三個(gè)行動(dòng)驅(qū)動(dòng)器優(yōu)化能源使用，而三個(gè)戰(zhàn)略—設(shè)計(jì)效率要求透明的生命周期測(cè)量和熟練的——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(shí)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(dòng)程序和賦能工具確保人工智能的可持續(xù)增長(zhǎng)，并推進(jìn)更富有韌性、高效和公平的能源下一步和行動(dòng)號(hào)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(dòng)。從洞察到實(shí)施的時(shí)間就是現(xiàn)在。無(wú)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(píng)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–建立基準(zhǔn)測(cè)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)–加強(qiáng)提交您的用例：論壇的公共存儲(chǔ)庫(kù)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(qǐng)?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(kù)存提供了寶貴的洞性。擴(kuò)大它將能夠?qū)崿F(xiàn)更廣泛的代表性，加深集體理解 –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(dòng)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：?jiǎn)?dòng)人工智能能源素養(yǎng)計(jì)劃長(zhǎng)期（超過(guò)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(wèn)責(zé)制框架的發(fā)展。–投資下一代驅(qū)動(dòng)創(chuàng)新：降低能耗的技術(shù)（例如人工智能是提升競(jìng)爭(zhēng)力、韌性和氣候行動(dòng)的戰(zhàn)略杠會(huì)破壞它所促進(jìn)的進(jìn)程。時(shí)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(guò)度，而持續(xù)的研究必須引當(dāng)前生態(tài)系統(tǒng)標(biāo)志著從以增長(zhǎng)為先轉(zhuǎn)向以影響為先的人。規(guī)模化資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(jìng)爭(zhēng)力和韌性路徑。實(shí)現(xiàn)凈正人工智能能源未來(lái)并非偶然；它需要有意設(shè)計(jì)、審慎合作和目標(biāo)一個(gè)正網(wǎng)絡(luò)能量AI框架：從悖論到進(jìn)步：33一個(gè)正網(wǎng)絡(luò)能量AI框架：從悖論到進(jìn)步：34貢獻(xiàn)者主要作者埃里克·恩塞爾梅世界經(jīng)濟(jì)論壇人工智能卓越中心執(zhí)行研究員邁克爾·希金斯項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)瑪麗亞·巴索致謝路易斯·安德森能源公司政府與機(jī)構(gòu)關(guān)系副副總裁集團(tuán)高級(jí)副總裁；全球政府及機(jī)構(gòu)關(guān)系負(fù)責(zé)人安東尼奧·高威爾埃斯彭·梅盧姆卡羅琳娜·奧列什丘克,世界經(jīng)濟(jì)論壇世界經(jīng)濟(jì)論壇海倫·伯德特格倫·古伊恩·霍奇金森洛厄布羅大學(xué)勞厄布羅商學(xué)院戰(zhàn)略學(xué)教授法里茲·賈法羅夫西里爾·佩爾杜卡一個(gè)正網(wǎng)絡(luò)能量AI框架：從悖論到進(jìn)步：35恩約翰·特倫布爾授AVEVA集團(tuán)的可持續(xù)發(fā)展主管歐洲、中東和非洲能源轉(zhuǎn)型與可再生能源負(fù)責(zé)人；亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù)能源與公用事業(yè)總經(jīng)理魯斯蘭·澤揚(yáng)拉澤德供了關(guān)鍵的跨行業(yè)見解，為最終稿提供了信息：吉亞內(nèi)什·喬杜里朱曼娜·哈沙爾快思納爾公司董事會(huì)成員本·蒙特蘭博諾聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官，XENDEE公司施耐德電氣可持續(xù)發(fā)展研究總監(jiān)聯(lián)想集團(tuán)可持續(xù)服務(wù)全球總監(jiān)詹姆斯·佩寧頓杰弗里·普里切斯特謝里德哈·西圖讓·保羅·斯凱特勞倫·斯馬特伍德麥肯茲生產(chǎn)勞倫斯·丹尼爾森尾注1.世界經(jīng)濟(jì)論壇。(2025)。人工智能的能源悖論：平衡挑戰(zhàn)與機(jī)遇。/docs/WEF_Artificial_Intelligences_Energy_Paradox_2025.pdf2.波士頓咨詢集團(tuán)（BCG）。2024年人工智能采用：74%的公司難以實(shí)現(xiàn)和擴(kuò)展價(jià)值。/press/24october2024-ai-adoption-in-2024-74-of-companies-struggle-to-achieve-and-scale-value.3.列維特，B.(2024).人工智能與能源：大局觀.S&P全球./en/research-insights/special-reports/look-forward/ai-and-energy4.國(guó)際能源署（IEA）。（2025）。能源與人工智能。/assets/601eaec9-ba91-4623-819b-4ded331ec9e8/EnergyandAI.pdf.5.木村研究社.(2025年).電力變壓器和配電變壓器將在2025年面臨30%和10%的供應(yīng)短缺。/press-releases/power-transformers-and-distribution-transformers-will-face-supply-deficits-of-30-and-10-in-2025/6.Moss,S.(2025).克魯索開始建設(shè)阿比林（德克薩斯）數(shù)據(jù)中心校園的第二階段，將增加六座建筑。數(shù)據(jù)中心動(dòng)態(tài)(DCD)./en/news/crusoe-begins-construction-on-second-phase-of-abilene-texas-data-center-campus-will-add-six-buildings/.7.斯基德莫爾,Z.(2025).計(jì)劃在StargateAI數(shù)據(jù)中心園區(qū)建設(shè)天然氣廠——報(bào)告。數(shù)據(jù)中心動(dòng)態(tài)(DCD)./en/news/natural-gas-plant-planned-for-stargate-ai-data-center-campus-report/.8.Evans,R.和J.Gao.（2016年）。DeepMind人工智能將谷歌數(shù)據(jù)中心冷卻費(fèi)用降低40%。谷歌。https://deepmind.google/discover/blog/deepmind-ai-reduces-google-data-centre-cooling-bill-by-40/9.腦盒人工智能。(2025).卡梅比國(guó)際tdcuammebys-achieves-15.8-reduction-in-hvac-en住宅建筑在不到6個(gè)月內(nèi)將電力消耗減少42%。/en/case-studies/multi-residential-building-redutyjuliet,B,B.戴維什·庫(kù)馬爾,G.迪維婭,S.卡維拉吉,等..基于人工智能的智能電表用于數(shù)據(jù)分析.國(guó)際科學(xué)研究與工程趨勢(shì)雜志,第10卷,第6期./wp-content/uploads/2024/11/IJSRET_V10_issue6_617.pdf12.Wetselaar,M.(2024).能源行業(yè)的AI。MOEVE。/en/planet-energy/sustai.(2024).人工智能如何變革物流.麻省理工學(xué)院(MIT)./ideas-made-to-matter/how-artificial-intelligence-transforming-logistics.14.馬庫(kù)特，J.和L.阿布拉姆斯.(2025).網(wǎng)絡(luò)人工智能：機(jī)遇、風(fēng)險(xiǎn)和保障措施.戰(zhàn)略與國(guó)際研究中心(CSIS)./analysis/ai-grid-opportunities-risks-and-safeguards.15.布魯克菲爾德(2025).構(gòu)建人工智能的骨干。/sites/default/files/documents/Brookfield_Building_the_Backbone_of_AI.pdf.16.愛迪生電氣協(xié)會(huì)（EEI）。(無(wú)日期)。加強(qiáng)美國(guó)的能源基礎(chǔ)設(shè)施以提高可靠性&降低成本。/-/media/Project/EEI/Documents/Issues-and-Policy/Finance-And-Tax/IndustryCapexReport.pdf.17.國(guó)際能源署(IEA).（2025年）.《可再生能源2025》/assets/11fa0e66-6309-4fa7-a108-1f29da2707bc/Renewables2025.pdf.18.澤默曼，L.（2025）。面對(duì)人工智能/能源困境。麻省理工學(xué)院能源倡議。/news/confronting-the-ai-energy-conundrum/?utm.19.迪亞布,R.(2025).杰文斯悖論使規(guī)范人工智能可持續(xù)發(fā)展成為必要.科技政策出版社.https://www.techpolicy.press/jevons-paradox-makes-regulating-ai-sustainability-imperative/.20.洛桑堡商學(xué)院.(2024).洛桑堡專家聚焦暗數(shù)據(jù)所帶來(lái)的氣候變化影響.https://www.lboro.ac.uk/schools/business-school/digital-decarbonisation/news/climate-change-impact-of-dark-data/.21.霍金斯，Z.J.，V.萊登維塔和B.烏(2025)。人工智能計(jì)算主權(quán)：跨地域、云服務(wù)提供商和加速器的基礎(chǔ)設(shè)施控制。/sol3/papers