人工智能对全球能源需求的影响 - 以数据中心为核心的人工智能技术正以前所未有的规模和速度重塑全球能源格局 [1] - 到2035年，数据中心用电量增长约占全球电力需求增量的十分之一 [1] - 在美国，未来10年数据中心需求增长预计占到电力需求增长总量的40% [1] - 2025年全球数据中心投资预计达5800亿美元，已超过全球石油供应领域5400亿美元投资 [4] - 到2035年，数据中心耗电量预计将增长至目前的3倍 [4] - 数据中心与人工智能引发的电力需求爆发增长主要集中在发达经济体与中国 [3] - 未来10年，超过85%的新增数据中心容量预计将出现在美国、中国和欧盟 [4] 人工智能对能源供给与效率的潜在影响 - 人工智能有潜力加速低碳能源创新，如开发用于太阳能电池板、碳捕集的新材料、新型电池化学体系或改进低碳氢能系统 [2] - 人工智能可能推动低碳能源供应的重大技术突破，例如开发先进生物燃料甚至可用的核聚变能源 [2] - 人工智能可提高能源系统运行效率，提升电网规划和运行效率，帮助预测需求峰值并优化电池储能部署 [2] - 人工智能有助于提升电网智能化水平，更高效地聚合电动汽车、屋顶光伏、智能温控器等大量小型资产 [2] - 人工智能已被用于化石能源设施和电力系统，以更好地预测故障，提升安全性、减少停机时间并降低对备用容量的需求 [2] - 到2035年，全球交通和工业部门广泛采用人工智能相关解决方案有可能将能源效率提高3%至10% [4] 人工智能对经济及终端能源需求的广泛影响 - 人工智能对能源供给的作用只是局部体现，其对全球经济可能产生更广泛的影响，进而深远影响能源系统 [3] - 人工智能可能帮助优化制造流程，加快高能效产品研发，从而大幅提高产业效率 [3] - 在交通领域，人工智能可用于更好地管理交通和优化路线 [3] - 在建筑领域，人工智能的应用也可能显著减少供暖和制冷的能源消耗 [3] - 电力已成为现代经济的核心，在所有情景分析中，电力需求的增长速度都显著快于整体能源需求 [3] 相关预测的不确定性及挑战 - 对数据中心电力需求的任何预测都存在高度不确定性，取决于人工智能的发展及其普及速度 [1] - 预测的关键取决于数据中心的能源效率，后者近年来大幅提升：2010年至2024年间，数字数据流量增长超过25倍，但同期数据中心的能源使用量仅翻了一番 [1] - 大量新建的数据中心集中在现有数据中心集群附近，这让原本拥堵的电网面临更大压力 [4]