AI能源需求激增，撬动高效低碳技术革新

碳汇林讯 谷歌近日宣布重启美国艾奥瓦州一座已关闭的核电站，为其人工智能基础设施供电。这则消息像一枚警示牌，揭示了AI产业迅猛发展背后巨大的能源需求。
根据OpenAI向美国白宫的汇报，为支持AI数据中心发展，美国每年需要新增100GW的能源容量，这几乎是2024年美国新增能源容量的两倍。AI的能源消耗正成为全球性问题，但与此同时，AI技术本身也在成为能源系统低碳转型的关键推手。

1、AI的能源胃口：从芯片到电网的挑战
AI并非运行在虚幻的“云”上，而是建立在庞大的物理基础设施之上。HitachiEnergy指出，下一代“AI工厂”——即大规模训练和部署AI的数据中心——已成为数字经济的新引擎。
这些AI工厂的能源需求与传统计算设备有本质不同。最新的800伏直流电下一代电力架构，使电力供应比传统系统提高了15倍。
国际能源署今年4月预测，到2030年，数据中心的电力消耗将增长一倍以上。这一趋势已在全球范围内显现。从美国北弗吉尼亚到法兰克福再到都柏林，这些数字中心区域的电网传输能力已接近极限。
AI的未来发展，将直接取决于我们的能源系统能否跟上其步伐。

2、智能响应：AI如何优化能源系统
面对能源挑战，AI不仅是问题的一部分，更是解决方案的关键部分。AI技术正在从根本上改变能源系统的运作方式。
在电网管理领域，AI驱动着网格优化，使电网运营从被动应对转向主动预测。通过整合先进传感器和智能电表，运营商可以精确掌握能源流动，自动化决策，降低成本和提升可靠性。
麦肯锡数据显示，基于AI的预测可以提高电网稳定性达20%。
数字孪生技术——物理资产的虚拟复制品——正迅速成为能源基础设施维护的核心工具。
丹麦的风力发电几乎占全国总发电量的一半，数字孪生实现了涡轮机的实时性能监测和维护调度，最大限度地减少停机时间。
德勤报告指出，数字孪生可以降低15%的维护成本并增加20%的设备正常运行时间。

3、碳汇监测：AI精准把脉生态系统
在应对气候变化的前线，AI正在改变我们理解和监测碳汇的能力。
北京大学碳中和研究团队开发了基于生态过程的AI碳汇预测模型CarbonMind，在国际上率先阐明了2024年全球陆地生态系统碳汇变化。研究发现，2024年全球陆地生态系统碳汇大幅下降，不足过去10年平均水平的一半。该模型能够自主学习碳循环形成过程与机制，灵敏捕捉过去一个多世纪以来陆地生态系统碳汇演变规律，具备可解释、可溯因、可预警的智能研判能力。
另一项由内蒙古师范大学进行的研究则利用随机森林算法与多源遥感数据融合，构建了高精度灌木识别系统，分类精度超过90%。该技术突破了灌木碳汇量化技术瓶颈，为灌木林碳汇精准核算提供了高效、低成本的技术方案。

4、多元能源：从核能到生物质能
为满足AI的能源需求同时兼顾低碳目标，多元化的能源解决方案正在被探索。
谷歌除重启核电站外，此前还宣布与美国埃利门特尔能源公司合作，在美国建设3座先进核电站，以确保获得额外的电力供应。
生物质技术也展现出巨大潜力。联合国环境规划署的报告指出，生物基技术可以减少世界对化石燃料的依赖，降低温室气体排放，帮助各国应对气候变化。
这些技术利用可再生生物资源，如农业残留物、食物垃圾和藻类，来生成产品和生产能源。全球生物经济价值已达4-5万亿美元，预计到2050年将达到30万亿美元。
从食物垃圾转化为燃料的成熟解决方案，到需要更多投资和基础设施来扩展的新兴技术，如基于生物质的液体燃料，这些创新正在多个行业重塑能源格局。

5、工业低碳转型：技术图谱与路径
工业部门作为能源消耗和二氧化碳排放最集中的领域，其低碳转型对实现“双碳”目标具有决定性意义。
根据生态环境部环境规划院的报告，中国工业领域碳中和技术发展将经历三个阶段。
当前至2035年，是低碳流程技术大规模应用期。需求侧结构调整和短流程技术将替代传统高碳路径，能效提升和短流程技术发展将成为该阶段的核心减排手段。
2036年至2050年，进入工艺颠覆性技术爆发应用期。氢能技术、电气化耦合清洁电力替代以及CCUS（碳捕集、利用与封存）等技术将规模化部署。
2051年至2060年，将是碳移除托底技术深度应用期。工业部门将依托CCUS等技术对难减排环节进行兜底，稳步推进全行业深度碳中和。
预计2025-2060年，中国工业领域碳中和技术累计投资额将达到42万亿元左右。

在深圳举行的2025碳达峰碳中和论坛上，与会专家一致认为AI正成为城市绿色发展的关键赋能者。从电网优化到碳汇监测，从工业节能到能源结构转型，数字技术与低碳技术正在深度融合。
这场变革不仅仅关乎技术本身，更关乎我们的未来。正如HitachiEnergy专家所说，电力不仅是AI的燃料，更是智能时代的基石——而AI，反过来正在让这块基石更加稳固、高效和清洁。