文章核心观点 - 人工智能的快速发展与全球清洁能源转型共同进入新阶段，面临如何满足AI高能耗需求与实现低碳发展的双重挑战，深化“人工智能+能源”融合、构建互促循环对于发展新质生产力与实现清洁发展目标至关重要 [1] - 人工智能与绿色能源各自存在发展“痛点”：AI大模型的训练与应用导致算力与电力需求爆发式增长，而新能源发电的随机性与波动性对传统电力系统管理构成挑战，同时能源消费结构尚未充分适应AI带来的高密度、高可靠性电力新需求 [2][3] - 人工智能技术可为清洁能源转型与新型能源体系建设提供关键解决方案，在发电预测、电网运行、需求侧管理等方面赋能，形成“AI赋能绿电生产、绿电支撑AI发展”的互促循环 [3] - 完善人工智能治理是AI与能源融合的前提保障，需构建算电协同机制、夯实数据安全基础并制定技术标准与伦理规范，以应对核心应用场景对算法可靠性及可解释性的高要求 [4] - AI与能源的融合发展已从可能性转变为必要性，这既是“能源强国建设”顶层设计的要求，也源于技术发展的内在逻辑，中美AI竞争本质上是算力、用能与减碳的系统性竞赛 [4] 人工智能发展带来的能源挑战 - 训练万亿级参数大模型伴随巨大的算力与能源消耗，以美国某主流大模型为例，每生成一个约1000个tokens的中等长度回答消耗电力约18.35瓦时，较上一代产品增长约9倍 [2] - 当前该系列模型日处理请求达25亿次，其日耗电量相当于150万美国家庭的每日用电需求，随着技术迭代与应用普及，这一数字势必出现爆发式增长 [2] - AI普及催生了数字化、智能化服务领域大规模、刚性的高密度与高可靠性电力需求，其基础设施地理分布需与电力资源高度匹配 [3] - 当AI的电力需求超出清洁电力供应能力时，极端情况下或需重启煤电，这可能背离“双碳”目标 [3] 绿色能源转型面临的瓶颈 - 新能源发电占比提升导致电力系统随机性与波动性加剧，传统管理和控制方式已难以适应新要求 [2] - 2024年全国可再生能源发电量在总发电量中占比为35%，发电量同比增长19%，但这已是在火电机组大量参与调峰保障消纳条件下实现的近乎极限增速 [2] - 2025年1—10月全国绿电交易绿证达2.02亿个，显示绿电需求与供给能力之间仍存在缺口 [2] - 传统能源消费结构以工业用电为主导，未能充分适应AI发展带来的新型电力需求特点 [3] 人工智能赋能能源体系的路径 - 在发电端，多模态大模型可通过融合气象、遥感、历史运行等多源异构数据，显著提升新能源（水电、风电、光伏等）及传统能源（火电、核电、煤炭等）的出力预测精度，为源端优化提供精准支撑 [3] - 在电网运行层面，智能巡检、调度与故障自愈系统可大幅提升运维效率与电网韧性，助力“源网荷储一体化”建设 [3] - 在需求侧，智慧能源管理系统可实现负荷精细化调控，储能智能化运营与车网互动技术可将能源消费转化为电网灵活资源，重塑能源价值链 [3] - 深化“人工智能+能源”融合，旨在形成“AI赋能绿电生产、绿电支撑AI发展”的互促循环 [4] 政策导向与治理要求 - 国家发改委、国家能源局在《关于推进“人工智能+”能源高质量发展的实施意见》中明确了“到2027年能源与人工智能融合创新体系初步构建”的目标 [1] - 中央经济工作会议提出了“深化拓展‘人工智能+’，完善人工智能治理”以及“制定能源强国建设规划纲要，加快新型能源体系建设，扩大绿电应用”等重要举措 [1] - AI在能源领域应用面临数据基础薄弱、大模型“黑箱”等问题，在核电站安全决策、电网实时调度等核心场景对算法可解释性与可靠性要求极高 [4] - 需构建算电协同机制，夯实能源数据安全基础，并制定技术标准与伦理规范，以确保AI赋能过程安全可控 [4] 行业发展趋势与竞争格局 - AI与能源产业的融合发展已从可能性转变为必要性，源于“能源强国建设”的顶层设计和技术发展的内在逻辑 [4] - 在更宏观层面，中美AI竞争发展到最后，是算力、用能与减碳的系统性竞赛 [4] - 凭借强大的电力系统与制造能力，深化“人工智能+能源”融合、完善治理体系被视作打造AI时代能源强国的关键路径 [4]