原標題：AI的盡頭是新能源
誰將決定人工智能的未來？在人人都熱衷於討論算力的今天，另一個隱藏問題已悄然浮現。到2027年，全球人工智能數據中心的用電量將和荷蘭、瑞典等國的全國用電量相當。電力或許將成為算力的掣肘。隨著人工智能技術走向「峰值」，電力產業也將迎來新的巨變。
AI技術發展過程中，隨著大模型「百花齊放」，能耗增長問題也逐漸凸顯。自然語言處理的每個環節都離不開電力支撐，包括GPU等硬件器材、數據的儲存和傳輸等，都需要消耗大量電力。目前，人類在生產和生活中所要消耗的資源和能源已經超過整個地球可承載的30%以上。交通、能源、通訊將形成新的範式矩陣，交通指向動力，能源指向速度，通訊指向融合，這將會形成第四次工業革命的發展範式，其中就需要新的能源系統與之匹配。
AI將加快整個能源體系的改革
綠色發展的核心就是重建能源體系，尤其是打造清潔、低碳、安全、高效的電力體系，也就是以新能源為主體的新型電力系統。未來，建設超算中心、數據儲存、數據傳輸……人工智能相關器材的整條產業鏈從邏輯上都應該率先實作綠色化。由AI推動的耗能大幅上升，可能會加快整個能源體系的改革。
到目前為止，要保持電力系統的穩定運轉，無論是生產發電端還是輸配端、需求端，客觀上還需要以火電為主。原因有兩個：一是穩定；二是可控，便於「削峰填谷」調節用電平衡。但另一方面，人工智能本身又可以幫助電力系統進行面向未來的改革。長遠來看，新能源、智能電網、能源互聯網的發展趨勢主要有三個方面。
一是智能電網管理。人工智能技術能夠提高電網執行的效率和穩定性，可以實作電力負荷的精準預測與排程最佳化，包括對各個區域、企業、使用者的用電量、用電習慣、季節性變化等因素進行分析，從而更精準地安排發電計劃和能源分配。這不僅可以提高能源利用率，還能解決新型電力系統所面對的可調容量、慣量下降問題，促進電力電量平衡。
二是加強電力市場監管、開展電力交易。例如，電力市場交易數據可以透過即時監測分析，從海量數據中挖掘規律，辨識異常模式，保障公平競爭和穩定執行；同時，透過智能演算法最佳化交易撮合機制，保障較低的交易成本。
三是能效管理和節能減排。透過智能感知器材和大數據分析，即時監測產業、企業、工廠層面的能源消耗，辨識能源浪費和低效能源利用問題；另外還可以對建築物進行用電模式、用電器材的智能化調控。
大模型時代下的中國機遇
大模型時代為中國光伏、風電等可再生能源產業帶來了重要的機遇。透過套用人工智能技術，這些產業可以更好地預測和管理能源生產、最佳化器材維護、提高電網執行效率、促進市場化交易以及推動綠色低碳轉型。人工智能技術不僅有助於提高可再生能源的利用效率和可持續發展水平，也對中國能源結構的轉型和清潔能源替代傳統能源具有積極的推動作用。
中國的清潔能源技術處於全球領先地位。目前，中國光伏行業的全產業鏈已覆蓋全球各個環節的70%以上，某些環節甚至超過90%。無論是矽片生產、單晶的金剛線切割，還是技術套用框架方面，中國都在全球擁有明顯優勢。至於風電行業，中國在關鍵部件的加工制造方面具有優勢，透過成本降低和規模化生產，發電能力正在快速提升。
未來，中國的新能源發展潛力巨大，尤其是在提高能源效率和最佳化能源分配方面。智能電網和智慧能源系統的發展將對整個電力系統的營運效率和穩定性產生積極影響，從而提高整體能源效率。
（李治國，作者為復旦大學管理學院套用經濟學系副教授）
來源：文匯報
