迅速崛起的人工智能揭示了一个巨大的悖论：如何在日益增长的能源需求与雄心勃勃的环境目标之间寻求平衡？由人工智能驱动的计算基础设施威胁着电网的承载能力，从而危及能源转型的努力。在应对能源挑战时，迫切需要创新的方法，而新的解决方案正在不断涌现以减轻这些困境。
人工智能与能源之间的困境需要巧妙管理。 像威廉·H·格林这样的专家提倡探索可能的协同效应，建议利用人工智能的能力来彻底改变能源系统。追求效率和可持续性变得迫在眉睫。 在这个动荡的背景下，通往可持续解决方案的道路需要多方合作，以确保技术的未来不会妨碍全球气候承诺。
人工智能带来的能源挑战
由人工智能（AI）驱动的数据中心的指数级增长导致前所未有的电力需求。这一激增威胁着电网的饱和，从而阻碍全球气候目标的实现。事实上，这些中心目前消耗了美国约4%的电力，而这个数字可能在2030年之前跃升至12到15%，主要是由于人工智能应用的增加。
能源消费与基础设施
对50到100兆瓦的基础设施需求正在迅速增加，这是由于由ChatGPT等项目支持的研究需求所推动的。OpenAI首席执行官山姆·阿尔特曼强调人工智能成本与能源成本之间存在的关键联系：“人工智能的成本将与能源成本趋同。”这一说法揭示了潜在的经济影响。
可持续能源中的机遇与创新
麻省理工学院的副校长艾芙琳·王提到需要利用人工智能的广泛计算能力寻求应对气候变化的解决方案。为数据中心开发的技术，如某些效率和冷却创新，可能有应用于这些设施以外的领域。
减少排放的策略
在一次关于人工智能与能源的研讨会上，展示了一些模型，表明人工智能的优化能力可能在2030年之后导致显著减少排放。Sesame Sustainability创始人Emre Gençer观察到，关于清洁电力成本的地区差异。例如，美国中部享有明显较低的成本。
储能与替代资源
要实现零排放电力，需要大规模部署电池，成本将增加两到三倍。Gençer呼吁探索诸如长时间储能、小型模块化反应堆或地热等替代技术。这些解决方案应在需求增长的情况下补充可再生能源。
对核能未来的反思
不断增长的能源需求重新点燃了人们对核能的兴趣。来自Constellation Energy的凯瑟琳·比格尔指出，他们的公司正在重启三里岛现场的反应堆，现在被称为Crane Clean Energy Center，以满足这一需求。数据中心的优先事项正在塑造能源产业。
人工智能在能源转型中的角色
麻省理工学院的普里亚·栋提展示了人工智能如何通过将基于物理的约束融入神经网络来改善电力系统。这种方法承诺以十倍速寻找解决能源流动的复杂问题。
借助人工智能减少排放
谷歌的安东尼亚·加维尔分享了人工智能在减少碳排放方面的具体成就。谷歌地图的路由功能自推出以来已经阻止了超过290万吨温室气体的排放，相当于每年从道路上移除65万辆汽车。
能源消费与环境影响
会议强调了需要在快速部署人工智能与其负面环境影响之间求得平衡。世界经济论坛的一项研究估计，80%的环境足迹来自推理，呼吁对效率的高度关注。
对能源与人工智能的批判性思考
杰文斯悖论同样受到了质疑。卡内基梅隆大学的艾玛·斯特鲁贝尔提到，效率的提高通常会导致资源消费的增加。与会者呼吁需谨慎管理数据中心的用电，因其被视为有限资源。
应对能源挑战的混合解决方案
提出了一些创新的方案，将可再生能源与现有网络基础设施结合起来。这些混合解决方案能够在最小化对可靠性和成本影响的同时，产生显著的清洁能力。这些讨论为未来能源的关键对话铺平了道路。
麻省理工学院的研究前景
格林在麻省理工学院推出了一个新项目，专注于计算中心与能源领域，旨在与麻省理工气候项目的研究合作。参与者实时调查的结果显示，数据集成问题是主要优先事项，其次是加速开发先进能源材料。
伦理与社会考量
伦理维度在技术讨论中逐渐浮出水面。考虑到一种根本上道德的人工智能引发了关于责任与道德性的重要问题。围绕技术控制及其对社会的影响的担忧也重新审视了我们对人类困境的看法。
这些技术创新与能源之间的关键联系源于对当前形势中平衡需求的认识。适应未来技术的过程需要在探索其对环境和社会影响时保持高度警惕。
常见问题：应对人工智能和能源之间的困境
AI数据中心的能源需求对电网有什么影响？
由人工智能供电的数据中心的能源需求约占美国电力的4%，并可能在2030年达到12-15%，这对电网的完整性构成了威胁。
人工智能如何有助于转向更清洁的能源？
人工智能可以优化能源系统，使排放在2030年后显著降低，从而提高能源效率并加速清洁技术的发展。
应对人工智能指数级能源需求需要哪些技术？
为了应对这类消费，长时间储能、小模块化反应堆，以及与可再生能源结合的混合方法是必要的，作为电池的补充。
在现有基础设施中整合可再生能源是否存在创新方法？
是的，通过将可再生设施与现有的天然气电厂结合的混合解决方案可以提供清洁能力，同时确保电网的可靠性。
人工智能在电网优化中扮演什么角色？
人工智能可以通过在模型中纳入基于物理的约束，显著提高电网的优化效率，从而比传统方法更快地解决能源流动问题。
在人工智能与能源的背景下，它的杰文斯悖论有什么影响？
杰文斯悖论表明，效率提升可能会反而导致资源消耗增加，这意味着必须谨慎管理数据中心的用电。
为什么人工智能基础设施的能源需求对气候目标的实现构成挑战？
人工智能基础设施的强大电力需求可能会危及温室气体减排目标，这使得优化和转向可再生能源变得至关重要。
如何实现人工智能的快速部署与其环境影响之间的平衡？
在所有人工智能应用中实施节能方案至关重要，并且要将整体能源消费视为需谨慎分配的有限资源。
