财富杂志（Fortune）网站发表署名Raghu Madabushi的文章，AI energy demand means innovation must crackle in an unlikely place: Electric utilities（人工智能能源需求意味着创新必须在想象之外的地方爆发：电力公司）。
（来源：国际能源小数据 作者：E Small Data）
电力公用事业长期以来一直对拥抱创新持保守态度。然而，对电力需求巨大的AI推动改变了这一局面。无论是大型科技公司还是初创企业，都在竞相抓住这一代际市场机遇：人工智能。
数据中心是AI计算能力的所在地，据电力研究协会（Electric Power Research Institute）预测，到2030年数据中心可能会消耗美国每年超过9%的电力——这一数字是今天水平两倍甚至三倍。这意味着要建造更多的发电厂——最好是清洁能源发电厂——并将电力输送到AI需要的地方。
这在AI时代产生了一个有趣的副作用，其影响可能与AI本身一样大：我们的电力网络中关键创新的快速扩展。市场力量远远超过了监管指导，极大地加速了公用事业的创新。公用事业长期以来一直对拥抱创新持保守态度，因为将风险引入电网可能会破坏可靠性——进而破坏我们的整个经济。此外，公用事业独特的受监管垄断结构意味着它们不会优先考虑市场需求；相反，它们围绕监管要求展开。公用事业对风险持谨慎态度是有充分理由的，但很明显，在当今快速变化的环境中，缓慢推进创新要危险得多——并且可能会引发新进入者的激烈竞争。OpenAI的ChatGPT在短短几年内就颠覆了传统技术——公用事业公司很容易就是被颠覆的下一个对象。
AI已经在改变公用事业的日常业务——并有望成为该行业前进所需的推动力。赢得AI竞赛是科技公司的生存挑战，他们必须创新，否则就会没落。科技公司要求为AI提供更多的电力，并且希望它是清洁能源。他们正在推动电力公司的创新步伐。尽管许多电力公司已承诺到2050年消除碳排放，但包括苹果、谷歌、微软和Meta在内的科技巨头计划整整提前二十年实现净零（甚至碳负）。这种紧迫性意味着他们现在就需要整个供应链中的无碳能源来为AI和他们所做的其他一切提供动力。
这就是为什么我们看到大型科技公司对可再生能源以及核设施的兴趣前所未有。在短期内，成本可能会超过收益。AI的兴起也在推动电力公司加快基础设施投资和初创企业合作。将大量电力从发电厂输送到不断扩大的数据中心星系，电力公司将需要更多的输电和配电能力，并通过使输电线路更高效而受益——采用像LineVision、TS Conductor和VEIR这样的初创公司的技术，可以在相同的物理空间内将传输的电力增加多达十倍。
更高效的AI意味着更多的能源需求，而不是更少。历史已经向我们展示了清晰的模式：当技术变得更加易于获取时，采用量会呈指数级增长——能源消耗也是如此。我们在计算机从大型机扩展到个人电脑时看到了这一点，现在又在人工智能上看到了这一点。像DeepSeek这样的模型的兴起，承诺了更高效和民主化的AI，但不会减少能源需求。相反，它们将加速各行业的采用，扩大用户基础，并推动对电力的更大需求。直到最近，AI主要还是超大规模企业和资源足以负担能源密集型计算基础设施的尖端企业的领域。但随着AI模型变得更加优化和高效，它们将不再局限于高端数据中心。我们正进入一个后DeepSeek时代，AI将在企业应用、消费设备和工业运营中无处不在。
三个主要转变将导致能源需求的净增加：
——数据中心扩展：即使AI模型变得更加高效，总体计算需求也将增长。更多的企业将部署AI，导致全球超大规模和边缘数据中心的快速建设。这些中心反过来将需要更大的电力容量和更多的可再生能源整合。
——企业AI采用：以前因成本或复杂性而犹豫不决的公司现在将发现AI触手可及。从实时分析到AI驱动的自动化，企业将在供应链、客户服务和决策过程中整合AI——进一步放大计算需求。
——消费者AI需求爆发：更轻量级的AI模型将使个人设备上的本地处理成为可能，将一些工作负载从云端转移到边缘计算。然而，这种去中心化并不会减少能源消耗，而是会在分布式能源系统上创造新的需求，为全球的AI设备网络提供动力。
历史告诉我们，技术效率的进步往往会导致总体消费的增加——这是一种被称为杰文斯悖论（Jevons’ Paradox）的现象。AI也将如此。随着AI驱动的应用变得更加普及，它们将解锁新的应用场景，其中许多将是计算密集型的。结果是AI的能源足迹将增长，而不是缩小。对于电力公司来说，这意味着AI不仅仅是一个颠覆者——它是一个加速创新的催化剂。为了满足AI日益增长的能源需求，我们必须扩大清洁能源生产，建造更有弹性的电力基础设施，并将AI驱动的效率整合到电网运营中。拥抱这一挑战的公用事业公司将站在为下一波数字转型提供动力的最前沿。
AI革命不仅仅是关于智能——它也是关于能源，而为它提供动力的竞赛才刚刚开始。有意思的是，人工智能本身可以帮助我们解决为AI行业提供动力的挑战。电力公司开始在各个环节部署这项技术，从电力预测到规划和运营，比以往任何时候都更有效地将电力供应与需求对接。潜在的节省和碳减排可以是巨大的——同时为AI释放出足够的清洁能源。
AI已经在今天的电网中发挥作用，从可靠性到电动汽车充电都得到了改进。像EV.energy这样的公司可以将电动汽车充电与整体电网需求低谷同步，为司机节省数百万美元，同时优化对电网的压力。还有AI的其他惊人应用：AiDash使用AI来寻找最有可能倒在线路上的树木，从而引发停电或火灾。通过提前修剪这些树木，国家电网将停电减少了30%，并将停电持续时间缩短了55%。
通过在运营中使用AI，像微软联合创始人比尔·盖茨这样的领导者预计我们将能够完全补偿AI本身的能源需求增长。早期部署证实了这一机会，但我们需要大规模部署AI。AI竞赛迫使电力公司以不寻常甚至不舒服的速度进行转型。AI是一个一夜之间由巨大的市场力量和期望快速创新的技术领导者推动的奇迹。对于电力公司来说，这是一个全新的游戏。
我们的能源系统无法回避这一时刻；它将不得不比以往任何时候都更快地改变。而这是一件好事。AI是推动我们行业进入一个令人兴奋的新篇章的关键催化剂，在这个新篇章中，电力将更加清洁，电网将更加智能和高效。最重要的是，这是一个巨大的机会，让AI在社会中提供价值——电力公司的领导者应该拥抱这一改变世界的时刻。
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