人工智能服务于环境 具有巨大的潜力，但也带来了难以克服的能源挑战。数字中心已经成为不可或缺的部分，正在消耗越来越多的化石能源。技术创新不可与企业面临的重要环境问题分开。可持续战略的必要性 在数据中心的消耗可能会急剧增加的情况下，变得尤为明显。_能源困境迫使领导者采取务实的视角，将进步与生态责任相结合。_ 经济参与者的知识水平对于把这一约束转变为机会至关重要，因此将 数字节约 整合为一个不可避免的竞争杠杆。
数据中心的电力消耗与气候挑战
Shift Project的一份报告揭示了令人担忧的趋势：数据中心的电力消耗可能在2030年前增加三倍。到2024年，超过一半的电力将来自化石能源。面对这一现实，企业必须重新定义其技术战略，将环境问题纳入考量，而不影响创新。
对人工智能使用的重新评估
必须质疑每一次的人工智能部署，评估其收益与影响的关系。务实的方式应取代对所谓“绿色AI”的某些神秘化话语。企业领导者应思考，怎样的人工智能应用能够真正创造附加价值。
三个具体行动杠杆
人工智能项目的气候分析框架
在实施之前，企业必须建立气候分析框架。该框架应包括对项目能源足迹的评估，以及其商业收益的考量。还应考虑更少耗能的替代方案。
与云供应商的对话
作为客户的企业具备相当大的影响力。询问数据中心的能源组合及其脱碳进程信息，可以促使更具生态责任的实践。这应成为选择技术合作伙伴的决定性标准。
关于环境选择的透明沟通
Shift Project 鼓励对人工智能相关决策进行透明化。如果某些解决方案不符合环境约束，则应予以放弃。对这些放弃进行价值提升，解释原因将有助于建立战略一致性。
前沿科技与能源节约
采取负责任的技术视角变得至关重要，远离对创新的障碍化思维。那些将人工智能使用影响分析整合进来的企业，较未准备的竞争者具有明显优势。如此定位将能预防未来的法规约束。
迈向符合可持续性的数字成熟度
将创新置于可持续性的视角下的领导者，必然会在大众中凸显出来。人工智能，作为一种强大的双刃剑，需要深思熟虑地进行部署并纳入促进能源效率的系统。
面对不可避免的演变的前瞻性
电力传输网络（RTE）预测未来几年数据中心的能源消耗可能会三倍增加。通过绘制和评估人工智能的影响，企业将能及时适应不断增长的能源和环境要求。
明智发展的挑战
企业必须在技术创新与能源节约之间建立切实的联系。存在评估每个项目气候兼容性的方法论。能够成功应用这些方法论的企业将战略上占得先机。
关于人工智能与环境的常见问题：企业应对能源困境的策略
2023年至2030年期间，数据中心电力消费的主要趋势是什么？
数据中心的电力消耗可能在2023年到2030年间增加三倍，预计到2026年将达到650到1050 TWh。
企业如何在遵循环境承诺的同时整合人工智能？
企业必须采取深思熟虑的方法，评估每个人工智能项目的能源足迹，优先考虑具有高附加值的用例，并选择致力于脱碳的云供应商。
为什么有必要质疑企业中人工智能的使用？
通过质疑人工智能的使用，企业可以避免无效部署，并将创新引导向那些能最小化环境影响的解决方案，同时创造竞争优势。
在评估人工智能项目的环境影响时应考虑哪些标准？
评估预计的能源足迹、合理化投资的业务收益以及可用的更少耗能的替代方案至关重要。
如何与云服务供应商有效对话以减少碳排放？
企业应要求提供有关其数据中心的能源组合和脱碳努力的清晰信息，这可以影响技术采购的选择。
企业如何在可持续性方面沟通其技术选择？
企业应强调其因环境原因未部署某些人工智能解决方案的决定，从而表明其对可持续战略的承诺。
人工智能项目气候分析框架是什么？如何实际使用它？
气候分析框架是一种工具，用于提出关于人工智能项目环境影响的关键问题，从而指导企业向更可持续的应用选择迈进。
与人工智能和技术相关的现场生态是什么？
现场生态集中于量化技术选择的实际环境影响，促进有助于能源效率而非过度消费的决策。
如何让企业为潜在的数据中心能源成本上升做准备？
企业可以对人工智能使用进行绘制，评估其能源影响，并建立优先策略，以应对未来的法规约束和成本上升。
Shift Project提议的 methodology对企业有何影响？
该方法论鼓励企业评估每个人工智能部署的气候兼容性，从而使技术创新与能源节约相协调。
