人工智能技術正在經曆迅速的發展階段，然而，這一進步的背後伴隨著顯著的能源消耗增長。具體來說，隨著人工智能技術的廣泛應用，其對電力的需求量也在急劇上升。

比爾蓋茨在2024劍橋能源周（CERAWEEK）上強調了驚人的能源需求，ChatGPT等強大的人工智能系統的消耗量遠遠超過了一個典型的美國家庭的消耗量。

人工智能之進步速率，深受其算法之限制，而算法之演進又受限于電力之供應。在現今階段，清潔電力之發展，對人工智能之進步速率具有顯著的影響。

如何實現人工智能與清潔能源電力的協同發展是一大曆史性難題。

因爲計算人工智能的總用電量並不容易，推動人工智能熱潮的科技巨頭往往會對能源數據保密。

荷蘭國家銀行的數據科學家亞曆克斯·德弗裏斯基于公開資料進行了初步預測。他參考了芯片制造商Nvidia的公開數據，該公司爲人工智能工作提供了約95%的處理器。De Vries的分析結果已在《焦耳》雜志上發表，預測到2027年，人工智能行業整體的電力需求可能達到85-134太瓦時。從長遠來看，這一需求量僅占全球電力消耗的0.5%左右，這僅僅是由人工智能領域産生的電力需求。當人工智能能力的爆炸性增長，環境成本也隨之增加。解決人工智能對能源的巨大需求必須成爲首要任務。可持續實踐和提高效率對于控制人工智能的排放至關重要。

據預測，至2030年，美國與數據中心相關的電力需求將以13%至15%的複合年增長率攀升。

盡管目前國內AI的使用尚未達到美國的普及程度，但鑒于AI技術的快速發展和普及趨勢，我們應前瞻性地思考和采取措施，以應對未來電力需求的增長。

因此中國發電廠需要提前做好規劃，以時間換空間，優化電力供應結構。而相較于傳統數據中心，AI數據中心在電能質量方面的要求更爲嚴苛，特別是在電能穩定性和不間斷性方面，其標准更高。雖然我們可以通過優化UPS、備電等供配電系統來改善市電質量，但鑒于高價值資産和潛在波動可能帶來的損失，選擇優質的發電電源，成爲AI數據中心不可或缺的重要環節。因此，我們需重視並確保發電電源的質量，以保障AI數據中心的穩定運行。

近年來，中央發電企業不斷加大水電、風電、光伏等清潔能源發電投資力度。據今年一月份國家能源局新聞發布會消息顯示，2023年僅光伏發電完成的投資額就已超過6700億元。

這些清潔能源的投資和建設，不僅有助于減少化石能源的消耗，降低碳排放，還能爲我國的能源安全提供有力保障。其中，如何進一步提高清潔能源的發電效率、降低成本、優化電網調度、保障電力系統的穩定運行以及防範電力供應風險等問題需加快解決。

在科技日新月異的今天，電力技術與人工智能（AI）的發展相互依存、相互促進。隨著時間的推移，電力技術的不斷叠代更新將會爲爲AI的蓬勃發展提供了堅實的基礎，而AI的快速發展又反過來推動了電力技術的進一步創新。這種良性循環不僅加快了科技進步的步伐，更爲我們打開了AI發展無限空間的大門。

例如，在數據中心的建設中，采用了先進的電力技術和節能設備，大大提高了數據中心的能效比，爲AI算法的訓練和推理提供了強大的算力支持。

通過AI技術的運用，我們可以實現對電力系統的實時監控、智能調度和故障預警，提高電力系統的供電可靠性和能源利用效率。同時，AI技術還可以有效地整合如太陽能、風能等可再生能源，幫助發電端更好地預測和應對能源需求的變化，爲電力系統的規劃和建設提供科學依據。