为什么能源行业需要更智能的 AI 战略

快速阅读: 《OilPrice.com》消息，能源行业需更智能的AI战略，因AI高能耗威胁能源安全。需系统化部署、提高透明度与标准化，以确保高效可持续发展。（95字）

人工智能在提升能源效率方面带来了巨大机遇，但因其高能耗和高耗水量，也对能源安全和可持续性构成了严重威胁。目前，围绕人工智能环境影响的透明度和监管措施不足，特别是在大型语言模型方面，给有效治理带来了挑战。为了负责任地利用人工智能并避免失误，能源行业需要一种更加系统化和结构化的AI部署方法，同时增加透明度和标准化。

为什么能源行业需要更智能的AI战略
作者：海莉·扎伦巴 —— 2025年7月10日，下午4点 CDT

人工智能在提升能源效率方面带来了巨大机遇，但因其高能耗和高耗水量，也对能源安全和可持续性构成了严重威胁。

目前，围绕人工智能环境影响的透明度和监管措施不足，特别是在大型语言模型方面，给有效治理带来了挑战。

为了负责任地利用人工智能并避免失误，能源行业需要一种更加系统化和结构化的AI部署方法，同时增加透明度和标准化。

人工智能正在迅速改变我们周围的环境，随着我们的系统变得更聪明，大型语言模型的资源和能源消耗也在不断增长。在能源行业，人工智能是一把双刃剑：AI可以帮助该行业克服维持全球能源安全的一些障碍，同时在向清洁能源过渡的过程中，如果被随意使用，也可能对脆弱的电网构成生存威胁。

为了负责任地利用人工智能并避免失误，能源行业需要一种更加系统化和结构化的AI部署方法，同时增加透明度和标准化。

人工智能需要消耗大量的能量来训练和运行其复杂的计算。数据中心的能源需求预计到2030年将翻一番，因为该行业正在快速增长。因此，许多世界领导人开始将AI的能源需求视为对能源安全的迫在眉睫的威胁，并开始优先考虑AI监管和增加能源生产能力。

为了负责任地利用人工智能并避免失误，能源行业需要一种更加系统化和结构化的AI部署方法，同时增加透明度和标准化。

国际能源署表示：“在过去的几年中，AI从学术研究变成了一个市值数万亿美元、风险投资金额巨大的产业。” 这种增长轨迹所需的大量能源意味着“因此，能源行业正处于当今最重要的技术革命的核心。”

然而，目前还不完全清楚AI到底消耗了多少能源——我们只知道它消耗了很多。该行业非常不透明，因此目前管理AI是一项棘手的任务。截至2025年5月，全球84%的大规模语言模型流量是通过零环境披露的人工智能模型进行的。这不仅包括能源使用，AI对水资源也有重大影响，因为水用于数据中心以及热电发电厂的冷却系统。

但是，尽管政策、法规和透明度措施仍然模糊，全球行业领袖已经在积极地将机器学习整合到各种行业中。在能源行业，它被用于核电厂系统的自动化，在可再生能源领域用于更准确的能源供需预测，这将有助于稳定电网，因为风能和太阳能等可变可再生能源在全球能源组合中越来越普遍。它还在通过改进电池设计、安全性和管理策略来增强能源存储，甚至还有让旧电池重获新生的未来创新。AI甚至被用来使中国的煤炭开采更具盈利能力。

显然，全球行业正在全力探索AI如何使其业务更高效，以免被落下。但需要一种更加系统化和结构化的的方法——更不用说更清晰的政策和法规——以确保这项技术被高效和负责任地使用。

《福布斯》最近的一份报告指出：“商业部门经常自行试点或启动概念验证，以跟上AI的发展步伐，这并不罕见。但当涉及到技术和转型时，仓促的、孤立的决策很少能产生预期的商业成果，而且常常适得其反。”

相反，更多的透明度和标准化将是关键，以确保行业领袖不会浪费资金和资源追逐相同的路径，或者让我们的能源系统暴露在网络攻击之下。智能技术需要与IT紧密合作，以确保AI创新基于良好的数据管理和网络安全。“构建这种IT基础所需的投资，以及最终在它之上扩展运营技术和分析的能力，可能会超越业务单元和职能孤岛——因此，公司可能需要一种有结构的方式来思考它们，”《福布斯》报告继续说道。

在能源生产方面，公共部门也面临类似的挑战。美国能源部（DoE）承认，AI在管理能够处理风能和太阳能等可变能源增加流动的智能电网方面可能是无价的，但如果“天真地”部署，就会带来重大风险。

由海莉·扎伦巴为Oilprice.com撰写

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