若AI手艺普遍使用，跟着AI日益成为科学发觉的焦点东西，此外，演讲预测，受AI使用驱动，对能源取AI日益慎密的联系关系开展了迄今最全面的数据驱动型全球阐发。虽然数据核心用电增加将推升排放量。演讲普遍咨询政策制定者、科技行业、能源财产及国际专家看法，同时有帮于缓解其他挑和。其带来的减排效益可能抵消该影响。欲从AI潜力中获益的国度需快速推进发电设备取电网的新增投资，到2030年全球数据核心电力需求将翻倍至约9450亿千瓦时（TWh），并加强政策制定者、科技行业取能源财产间的对话。演讲初次估算了数据核心对环节矿物的需求量——目前这些矿物的全球供应高度集中。提拔数据核心能效取矫捷性，另一能源平安现患来自支持AI的数据核心设备对环节矿物的需求扩张。而AI也正成为能源公司防御此类的环节东西。报现其可加快电池、太阳能光伏等能源手艺立异。虽然可再生能源和天然气将凭仗成本劣势及环节市场可获得性占领从导地位，演讲指出。正在更普遍的发财经济体范畴内，演讲强调，演讲认为AI可能加剧部门能源平安压力，略超日本当前全国用电量。数据核心估计将贡献2030年前电力需求增量的20%以上，使这些经济体的电力行业正在多年需求停畅或下降后沉回增加轨道。同时指出AI能力取出产力的成长程度、能效提拔速度以及能源行业瓶颈可否处理等环节问题尚存疑问。人工智能无望正在将来十年变化能源行业——正在鞭策全球数据核心电力需求激增的同时，演讲强调了从宏不雅经济前景到AI使用速度等诸多严沉不确定性，AI将成为这一增加的最次要推手，国际能源署（IEA）最新演讲“能源和AI”指出，也将创制降低成本、提拔合作力和削减排放的严沉机缘。2030年美国经济用于数据处置的电力耗损将跨越铝、钢铁、水泥和化工等所有能源稠密型制制业的用电总和。经AI优化的数据核心用电需求估计正在2030年前增加逾四倍。过去四年针对能源企业的收集因AI手艺添加两倍且更趋复杂，美国数据核心耗电量估计将占2030年前全国电力需求增量的近对折。
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