这是国际能源署（IEA）发布的关于能源与人工智能的特别报告，探讨了AI与能源之间的紧密联系，涵盖了AI发展对能源的需求、AI在能源领域的应用，以及相关的挑战和机遇。
1. AI与能源的相互影响：AI发展迅速，已从学术领域走向产业，其运行依赖大量电力，数据中心是AI运行的关键场所，全球数据中心用电量不断攀升，预计到2030年将大幅增长，这对电力供应提出了挑战。同时，AI也能助力能源行业，如优化能源和矿产供应、提升电力系统效率、推动能源创新等 。
2. 能源对AI的支撑
数据中心用电情况：2024年，数据中心用电量约占全球的1.5%，美国、中国和欧洲是主要消耗地区。预计到2030年，数据中心用电量将翻倍，AI是增长的重要驱动力。不同情景下，数据中心用电需求存在差异，如在“Lift-Off Case”中增长更快，而“High Efficiency Case”中因效率提升需求相对较低。
电力供应策略：为满足数据中心用电需求，需多种能源协同。可再生能源和天然气是主要来源，核能的作用也逐渐凸显。技术公司采用多种采购策略，如签订购电协议、购买可再生能源证书等，部分还参与能源项目开发。但电力供应面临挑战，如电网拥堵、设备供应紧张等，可能导致数据中心建设延迟 。
3. AI在能源领域的应用
能源优化：在石油和天然气行业，AI可优化勘探开发、降低成本、减少排放；电力系统中，AI能提升发电、输电和配电效率，促进可再生能源并网；工业领域，AI可优化生产流程、节约能源；交通领域，AI可提高运输效率、降低能耗；建筑领域，AI能优化建筑设计和运营，提高能源效率 。
能源创新：AI可加速能源技术创新，如在电池、催化剂、碳捕获材料和水泥生产等领域。通过分析大量数据，AI能发现新的材料和技术，但目前AI在能源创新中的应用还不广泛，面临数据不足、技术转化困难等问题 。
4. 能源与AI发展的挑战和机遇
面临的挑战：数据中心的快速发展给能源系统带来压力，包括电力供应、电网基础设施和关键矿产供应等方面。AI在能源领域的应用也面临诸多障碍，如数据获取困难、数字基础设施不完善、专业技能短缺、监管限制等 。
发展的机遇：AI为能源安全提供支持，如提升能源系统的可靠性、增强基础设施保护等。新兴市场和发展中经济体若能改善电力供应、培养人才、完善政策框架，可借助AI实现可持续发展。技术和能源行业加强对话与合作，能更好地应对挑战，实现共同发展 。
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