??智能治理聯(lián)盟與埃森哲合作??智能時(shí)代的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型??智能時(shí)代的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型能源悖論：平衡挑戰(zhàn)和機(jī)遇圖?:蓋蒂圖?閱讀指南3前?執(zhí)?摘要5介紹61??智能的電?消耗7781.3減少??智能系統(tǒng)耗電量的機(jī)會(huì)92??智能驅(qū)動(dòng)的能源轉(zhuǎn)型112.1AI技術(shù)提供的?盡如?意的機(jī)會(huì)?例11?電量減少2.2樣例應(yīng)?案例123主要挑戰(zhàn)和?態(tài)系統(tǒng)?持者143.1基礎(chǔ)設(shè)施挑戰(zhàn)143.2環(huán)境挑戰(zhàn)3.3?態(tài)系統(tǒng)推動(dòng)因素概述153.4監(jiān)管與政策推動(dòng)因素163.5?融激勵(lì)推動(dòng)因素163.6技術(shù)創(chuàng)新推動(dòng)因素3.7市場(chǎng)發(fā)展推動(dòng)因素4??智能能源影響的未來(lái)展望184.1部署和合作格局184.2??智能與能源-2024年?202貢獻(xiàn)者24注腳26免責(zé)聲明本?件由世界經(jīng)濟(jì)論壇出版解釋和結(jié)論源?世界經(jīng)濟(jì)論壇促進(jìn)和?持的物的任何部分均不得以任何形式傳播或傳輸??智能的能源悖論：平衡挑戰(zhàn)與機(jī)遇2??智能的能源悖論：平衡挑戰(zhàn)與機(jī)遇3世界經(jīng)濟(jì)論壇的AI產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型倡議旨在通進(jìn)??智能（AI）驅(qū)動(dòng)創(chuàng)新在商業(yè)模式和運(yùn)營(yíng)模對(duì)產(chǎn)業(yè)?態(tài)系統(tǒng)的影響對(duì)產(chǎn)業(yè)?態(tài)系統(tǒng)的影響??智能的AI實(shí)踐：超越實(shí)驗(yàn)?成式??智能?于?作增強(qiáng)和勞動(dòng)??產(chǎn)率??智能??智能和?絡(luò)安全：平衡?險(xiǎn)與回報(bào)對(duì)地區(qū)的影響?業(yè)或功能特定對(duì)?業(yè)、部?和職能的影響對(duì)?業(yè)、部?和職能的影響前沿技術(shù)在?業(yè)中??智能的崛起情報(bào)代理??智能在?融服務(wù)中醫(yī)療保健未來(lái)的未來(lái)的AI-Enabled健康:引領(lǐng)潮流交通智能交通智能交通綠?未來(lái):AI作為催化劑以減碳為?標(biāo)全球物流智能電信消費(fèi)品即將推出的?業(yè)報(bào)告:電信領(lǐng)域即將推出的?業(yè)報(bào)告:消費(fèi)品更多報(bào)告即將公布,并且會(huì)在各?業(yè)中出現(xiàn)共同主題。??智能的能源悖論：平衡挑戰(zhàn)與機(jī)遇4??智能的能源悖論:平衡挑戰(zhàn)和機(jī)遇羅伯托·博卡杰??·尤爾根斯世界董事總經(jīng)理執(zhí)?委員會(huì)能源中?主管杰??·尤爾根斯世界董事總經(jīng)理執(zhí)?委員會(huì)世界經(jīng)濟(jì)論壇CathyLiJamesMazurek美國(guó)公?事業(yè)部總監(jiān)戰(zhàn)略主管，安永JamesMazurek美國(guó)公?事業(yè)部總監(jiān)戰(zhàn)略主管，安永第四次?業(yè)?命委員會(huì)成員執(zhí)?委員會(huì)世界經(jīng)濟(jì)論壇在當(dāng)今經(jīng)濟(jì)中，??智能（AI）系統(tǒng)既帶來(lái)挑戰(zhàn)?持AI的數(shù)據(jù)中?可?于各種應(yīng)?，從云計(jì)算到復(fù)雜然?，隨著AI的迅速擴(kuò)張，伴隨?來(lái)的是不斷增?這就是??智能能源悖論-在AI帶來(lái)的機(jī)遇中平衡這些挑戰(zhàn)制。來(lái)?整個(gè)AI價(jià)值鏈的參與者聚集在?起，就新在Accenture擔(dān)任知識(shí)合作伙伴的情況下，聯(lián)盟進(jìn)了跨?業(yè)的討論達(dá)成共識(shí)，并提出了有關(guān)AI能顯了跨?業(yè)的?解，以概述緩解策略:?為AI系統(tǒng)識(shí)別降低電?使?的策略?觸及到??智能在更?泛能源轉(zhuǎn)型中的潛?-概述關(guān)鍵合作伙伴關(guān)系、框架和政策以?持可持續(xù)的AI采?AI采?的增加，連同其他市場(chǎng)因素同時(shí)增加了電?使?量。近3.5%。3,4這?挑戰(zhàn)受到全球各地區(qū)AI項(xiàng)?競(jìng)爭(zhēng)。??智能的能源悖論：平衡挑戰(zhàn)和機(jī)遇5執(zhí)?摘要2.AI啟?的能源轉(zhuǎn)型：探索創(chuàng)新的新興公司???智能（AI）正在推動(dòng)新的創(chuàng)新時(shí)代，將近四分之三的公司將AI?于?少?個(gè)業(yè)務(wù)功能。這種創(chuàng)新電?消耗每年將增?多達(dá)50%。盡管AI數(shù)據(jù)中?的2.AI啟?的能源轉(zhuǎn)型：探索創(chuàng)新的新興公司?3.?要挑戰(zhàn)和?態(tài)系統(tǒng)推動(dòng)因素：分析可持不過(guò)，這種預(yù)測(cè)可能存在變化。AI的整體能源影3.?要挑戰(zhàn)和?態(tài)系統(tǒng)推動(dòng)因素：分析可持AI治理聯(lián)盟（AIGA）下的?作AI治理聯(lián)盟（AIGA）下的?作?規(guī)章、政策和財(cái)政?規(guī)章、政策和財(cái)政?優(yōu)化??智能的消耗包括?優(yōu)化??智能的消耗包括?透明且?效的??智能?電?技術(shù)和設(shè)計(jì)創(chuàng)新?公司通過(guò)操作策略，如基于??智能的環(huán)境控制、服務(wù)器虛擬化和?作負(fù)載分配，減少數(shù)據(jù)中?的?電量。??有效的?態(tài)系統(tǒng)協(xié)作??智能的能源悖論：平衡挑戰(zhàn)與機(jī)遇6??智能正在?命各?各業(yè)，導(dǎo)致?益增?的電?需求，但預(yù)測(cè)??智能特定能源影響仍然復(fù)雜基于??智能的增?預(yù)測(cè)具有挑戰(zhàn)性，由于技術(shù)進(jìn)步和不同的采?速率使預(yù)測(cè)變得更加復(fù)雜盡管圖1提供了?些指?，但需要進(jìn)?步研究來(lái)闡明??智能相關(guān)電?需求增?在全球能源趨勢(shì)背景下的作?圖1重?業(yè)●●重?業(yè)●●其他建筑其他?業(yè)●2023-30年電?需求增?●數(shù)據(jù)中?空間加熱.海?淡化●空間冷卻其他交通●來(lái)源：國(guó)際能源署（IEA）。11％），％），,約占消耗的20-40％，其次是模型開(kāi)發(fā)，最?可C階段5:階段5:5<><>階段4:部署部署第三階段:模型訓(xùn)練30%*估計(jì)數(shù)據(jù)不?來(lái)源:電?研究所(EPRI).(2024).為智能供電:分析??智能和數(shù)據(jù)中?能耗.國(guó)際能源署(IEA).(2023).數(shù)據(jù)中?和數(shù)據(jù)傳輸?絡(luò)的跟蹤./energy-system/buildings/data-centres-and-data-transmission-networks;D.Patterson等.(2022).機(jī)器學(xué)習(xí)培訓(xùn)的碳?跡將達(dá)到頂峰,然后下降.計(jì)算機(jī),卷55,第7期,?碼18-28./document/9810097.??智能的能源悖論:平衡挑戰(zhàn)與機(jī)遇7??智能的能源悖論：平衡挑戰(zhàn)和機(jī)遇8數(shù)據(jù)中?的作?-冷卻系統(tǒng)（30-40%）?于保持最佳溫度-冷卻系統(tǒng)（30-40%）?于保持最佳溫度），在數(shù)據(jù)中?中，電?消耗包括三個(gè)主要組成部分：10請(qǐng)注意，隨著??智能的普及，這些?例將隨時(shí)間演變。-IT設(shè)備（40-50%），包括服務(wù)器、存儲(chǔ)和?絡(luò)系D D*不間斷電源...vianova.-來(lái)源：Vianova。（nd）。數(shù)據(jù)中?提供。https://wwwit/en/data...vianova.-??智能的能源悖論:平衡挑戰(zhàn)與機(jī)遇9數(shù)據(jù)中?需求（萬(wàn)千?時(shí)）：???智能與??智能數(shù)據(jù)中?需求（萬(wàn)千?時(shí)）：???智能與??智能0 ???智能需求（TWh）??智能需求（TWh）備注：這是?個(gè)推斷情景，通過(guò)將國(guó)際能源署（IEA）從2023年到2026年的預(yù)測(cè)延伸?2030年，使?來(lái)源：國(guó)際能源署（IEA）；?盛（Goldman）；安永（Accenture）。拉夫堡?學(xué)：汽??業(yè)合作：解鎖可持續(xù)?業(yè)維護(hù)的?數(shù)據(jù)結(jié)果“?暗數(shù)據(jù)”保留在存儲(chǔ)中，由于結(jié)構(gòu)不良的格式?未被充分利?數(shù)據(jù)中?的消耗包括??智能隨時(shí)間變化的數(shù)據(jù)中?需求數(shù)據(jù)管理策略在??智能的第?個(gè)階段（規(guī)劃和數(shù)據(jù)收集）中，“數(shù)字減碳化”技術(shù)可以解決“?數(shù)據(jù)”問(wèn)題，?數(shù)據(jù)占?對(duì)于?些組織??，潛在數(shù)據(jù)可能占存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的60-75%特?數(shù)據(jù)管理?例來(lái)源:社區(qū)咨詢。??智能的能源悖論：平衡挑戰(zhàn)與機(jī)遇10技術(shù)策略-數(shù)據(jù)中?基礎(chǔ)設(shè)施管理-先進(jìn)的冷卻技術(shù)可以降低能耗，與傳統(tǒng)?法相?和模型可減少整個(gè)??智能?命周期中的電?消耗-創(chuàng)新的隔熱建筑材料減少了對(duì)暖通空調(diào)（HVAC）的需求TABLE2特?技術(shù)?例VirginMediaO2：由??智能驅(qū)動(dòng)的冷卻優(yōu)化Virgin采?Virgin采?EkkoSense的??智能增強(qiáng)結(jié)果包括每年節(jié)省超過(guò)1百萬(wàn)英鎊的冷卻成本，冷卻電?降低15％，節(jié)約760噸?氧化碳等好處VirginMediaO2與EkkoSense合作，以提?數(shù)據(jù)中?效率來(lái)源：社區(qū)咨詢運(yùn)營(yíng)策略?虛擬化技術(shù)減少了物理服務(wù)器的需求和消耗。?動(dòng)態(tài)功耗管理可調(diào)整處理能?基于?作量，降低消耗使?可擴(kuò)展的建筑設(shè)計(jì)，隨著需求增加?增?可緩解過(guò)度規(guī)模逐漸增加規(guī)模的建筑設(shè)計(jì)可以降低過(guò)度規(guī)模特?操作?例SAP：?爭(zhēng)打造“綠?”數(shù)據(jù)中?結(jié)果綠?數(shù)據(jù)中?是SAP可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略的關(guān)鍵。來(lái)源：社區(qū)咨詢。AI啟動(dòng)的能源轉(zhuǎn)型??智能還可以幫助加速清潔能源的采?和整合到現(xiàn)有基礎(chǔ)設(shè)222.1?盡述機(jī)會(huì)?例?于AI啟動(dòng)的電?節(jié)省減少的例???智能可以根?建筑管理：AI-enabledHVAC2.1?盡述機(jī)會(huì)?例?于AI啟動(dòng)的電?節(jié)省減少的例???智能可以根?建筑管理：AI-enabledHVAC?電動(dòng)?（EV）充電：AI可以根據(jù)電?需求據(jù)電?需求和電價(jià)通過(guò)學(xué)習(xí)??習(xí)慣并相應(yīng)調(diào)整操作，優(yōu)化能耗。和電價(jià)優(yōu)化EV充電，降低成本，增強(qiáng)電?減少因額外???作和材料浪費(fèi)?導(dǎo)致運(yùn)營(yíng)、的不必要電?消耗。在儲(chǔ)能??，??智能實(shí)時(shí)改善電池充電，預(yù)?預(yù)測(cè)性維護(hù)：AI分析設(shè)備數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)故障，減少因設(shè)備故障?導(dǎo)致的停機(jī)時(shí)間和能源浪費(fèi)。使?數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)故障，減少由機(jī)器故障造成的停機(jī)時(shí)間和能源浪費(fèi)。通過(guò)抓住這些機(jī)會(huì)，組織可能能夠?qū)崿F(xiàn)節(jié)省電?物流和?隊(duì)管理：AI啟?的路徑規(guī)劃利?交的增加電?消耗。在這??，通、燃料和路線數(shù)據(jù)來(lái)優(yōu)化產(chǎn)品交付，減少??智能的能源悖論：平衡挑戰(zhàn)與機(jī)遇11??智能的能源悖論：平衡挑戰(zhàn)與機(jī)遇12本?重點(diǎn)介紹了?些AI?例，以提?能源效率。然?，這些例?按?業(yè)分類的應(yīng)?案例結(jié)果該解決?案實(shí)現(xiàn)了跨多棟建筑的暖通空調(diào)運(yùn)營(yíng)的宏觀優(yōu)),同時(shí)優(yōu)化位置。％，領(lǐng)域：通訊康卡斯特：?向能效的A康卡斯特實(shí)施了?個(gè)?絡(luò)轉(zhuǎn)型于云的技術(shù)，結(jié)合AI/機(jī)器學(xué),采?虛擬化、基利?尖端的云計(jì)算、AI/ML技術(shù)、虛擬化和結(jié)果領(lǐng)域：制造業(yè)強(qiáng)?公司:增強(qiáng)制造強(qiáng)?公司采?了包括AI算法、基于物聯(lián)?的智能清潔和數(shù)字孿?技術(shù)在內(nèi)的先進(jìn)能?，已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了廢料減少47%，溫室?體排放減少26%和?電消耗減少23%結(jié)果該系統(tǒng)由實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)?成和云分析驅(qū)動(dòng)通過(guò)?業(yè)物聯(lián)?(IIoT)能?和基于??智結(jié)果,?消耗減少了57%，廢物產(chǎn)?減少了64%。西??：設(shè)施能源管理結(jié)果??智能的能源悖論：平衡挑戰(zhàn)和機(jī)遇13部?：能源EnelEnel與?家技術(shù)公司合作，為公司利益相Enel與?家技術(shù)公司合作，為公司利益相結(jié)果Enel在處理和獲取操作智能KPI延遲控Moeve：“綠???智能”他們監(jiān)控和優(yōu)化ML他們監(jiān)控和優(yōu)化ML和?成式AI模型的碳排放結(jié)果(50%)，以及利?最佳LLMs減少,賦能員?和客?LLMs)AkerBP：數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的碳效率結(jié)果結(jié)果挪威Aker公司，?家?型?油公司，旨在成為世界上最具碳效率的運(yùn)營(yíng)商之?。挪威AkerBP挪威Aker公司，?家?型?油公司，旨在成為世界上最具碳效率的運(yùn)營(yíng)商之?。挪威AkerBP旨在實(shí)現(xiàn)Yggdrasil的?主美國(guó)能源提供商：改變能源分析美國(guó)能源提供商：改變能源分析電?配電系統(tǒng)的?視檢查通常是?動(dòng)的。結(jié)果來(lái)源：社區(qū)咨詢??智能的能源悖論：平衡挑戰(zhàn)與機(jī)遇1433和?態(tài)系統(tǒng)的推動(dòng)因素在AI的潛?與其不斷增?的能源需求之間取得平跨?業(yè)合作是解決挑戰(zhàn)、促進(jìn)可持續(xù)AI發(fā)展所必需的平衡AI的價(jià)值轉(zhuǎn)化與成本及負(fù)?影響，必須解決兩3.1基礎(chǔ)設(shè)施挑戰(zhàn)超?規(guī)模計(jì)算（Hyperscalers）正在探索利?可再?能源為數(shù)據(jù)中?供電的機(jī)會(huì)，這對(duì)?些?業(yè)參與者可能并?可3.2環(huán)境挑戰(zhàn)。??智能的能源悖論：平衡挑戰(zhàn)與機(jī)遇15●太陽(yáng)能光伏●?能.??●其他可再?能源●核能●太陽(yáng)能光伏●?能.??●其他可再?能源●核能其他低排放能源●未受限制的煤炭.未受限制的天然?●其他注：TWh=兆?時(shí)；STEPS=表述政策情景；APS=公布承諾情景；NZE=2050年凈零排放情景。“其他可再?能源”包括?物能源、地?zé)?、聚光太?yáng)能和海洋能；“其他低排放能源”包括具有CCUS的化?燃料、氫?和氨。“其他”包括?可再?廢物。來(lái)源：國(guó)際能源署（IEA）。（2024）。世界能源展望。在化?燃料主導(dǎo)世界電??產(chǎn)數(shù)?年后，可再?能源將成為電?供應(yīng)的主要?柱步驟NZEAPS03.3?態(tài)系統(tǒng)推動(dòng)因素概述實(shí)現(xiàn)可持續(xù)??智能將需要采取跨越四個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域的?動(dòng)的多-促進(jìn)負(fù)責(zé)任??智能開(kāi)發(fā)和使?的監(jiān)管和政策?持措施-聚焦促進(jìn)研究和開(kāi)發(fā)(R&D)的技術(shù)創(chuàng)新?持，??智能的能源悖論：平衡挑戰(zhàn)與機(jī)遇16?可促進(jìn)市場(chǎng)發(fā)展的?態(tài)系統(tǒng)條件?成式??智能：彈性政策與規(guī)章。203.4監(jiān)管和政策推動(dòng)者它們共同在促進(jìn)??智能??發(fā)揮著不同但互補(bǔ)的作?。?個(gè)例?是歐盟??智能法案，通過(guò)根據(jù)?險(xiǎn)對(duì)3.5?融激勵(lì)助推），友好場(chǎng)所提供激勵(lì)措施。像Crusoe這樣的采取這些措施可以促進(jìn)更具可持續(xù)性的??智能。??智能的能源悖論：平衡挑戰(zhàn)與機(jī)遇173.6技術(shù)創(chuàng)新推動(dòng)因素可持續(xù)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)??的技術(shù)創(chuàng)新也可以?持可持續(xù)??智能。通過(guò)使?合成DNA進(jìn)??物數(shù)據(jù)存儲(chǔ)等突破性提3.7市場(chǎng)發(fā)展推動(dòng)因素?勵(lì)先進(jìn)的清潔能源采購(gòu)（例如，通過(guò)將逐?時(shí)的?電量與當(dāng)?shù)厍鍧嵞茉聪嗥ヅ洌┮部梢猿蔀閮?yōu)先考慮的事項(xiàng)。的IT資產(chǎn)回收激勵(lì)措施，以應(yīng)對(duì)不斷增?的??智能的能源悖論：平衡挑戰(zhàn)與機(jī)遇1844??智能的能源影響仍然不確定;,發(fā)現(xiàn)機(jī)遇并引導(dǎo)變?性解決?案。4.1部署和協(xié)作格局能源影響可能有助于釋放機(jī)遇并消除障礙。正如前?基礎(chǔ)設(shè)施中的能源效率和可持續(xù)性預(yù)測(cè)性維護(hù)、智能?絡(luò)和運(yùn)營(yíng)效率中的基礎(chǔ)設(shè)施中的能源效率和可持續(xù)性預(yù)測(cè)性維護(hù)、智能?絡(luò)和運(yùn)營(yíng)效率中的數(shù)據(jù)中?效率提?,提?能源效率?例解決?案:Google-數(shù)據(jù)中?碳感知負(fù)荷轉(zhuǎn)移和熱回收IronMountain信息管理-利?冷卻優(yōu)化?組織?絡(luò)降低的能源賬單取得的收益:?例解決?案:LibertyGlobal-?絡(luò)性能優(yōu)化，?組織?絡(luò)離?太陽(yáng)能和電池存儲(chǔ)試點(diǎn)項(xiàng)?部署量增加取得的收益:減少碳?跡，?持可再?能源，降低排放?例解決?案:北美?油和天然?公司-地?zé)峁╇姅?shù)據(jù)中?歐洲化學(xué)品和先進(jìn)材料公司-?于數(shù)據(jù)中?的固體氧化物燃料電池技術(shù)試點(diǎn)智能電?和電?系統(tǒng)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型和?洲能源公司實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)訪問(wèn)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型合作通過(guò)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)訪問(wèn)實(shí)現(xiàn)的能源公司?洲能源公司實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)訪問(wèn)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型合作獲得的收益:獲得的收益:?例解決?案:AKER?供應(yīng)鏈聯(lián)盟獲得的收益:?例解決?案:?例解決?案:字孿?AI預(yù)防性維護(hù)研究和對(duì)話活動(dòng)注：需要進(jìn)?步研究以區(qū)分可擴(kuò)展的解決?案和可在公司級(jí)別部署的解決?案。歐洲?程建筑公司-在歐洲進(jìn)?電?現(xiàn)代化在《表6》中概述了部分推動(dòng)能源可持續(xù)性AI解決?案的關(guān)鍵障注意：需要進(jìn)?步研究區(qū)分可擴(kuò)展解決?案與可在公司層?部署的解決?案。??智能的能源悖論：平衡挑戰(zhàn)與機(jī)遇19??智能的能源悖論：平衡挑戰(zhàn)與機(jī)遇可持續(xù)??智能應(yīng)??臨的挑戰(zhàn)可持續(xù)??智能應(yīng)??臨的挑戰(zhàn)能源基礎(chǔ)設(shè)施和可?性能源基礎(chǔ)設(shè)施和可?性-供電可靠性:延遲的公?設(shè)施升級(jí)以滿?數(shù)據(jù)中?需求可能會(huì)影響操作，當(dāng)所需需求?法得到滿?時(shí)。-制冷需求:由于?候變化導(dǎo)致溫度升?，制冷需求增加，-在夏季?峰?份，需求增加，給電?帶來(lái)壓?。?態(tài)、意識(shí)和?化轉(zhuǎn)變?態(tài)、意識(shí)和?化轉(zhuǎn)變-數(shù)據(jù)流動(dòng)與優(yōu)化:盡管數(shù)據(jù)處理可以在不同位置之間移動(dòng)，但根據(jù)能源供應(yīng)情況優(yōu)化數(shù)據(jù)?作量仍然復(fù)雜。-數(shù)據(jù)質(zhì)量:數(shù)據(jù)質(zhì)量差可能會(huì)降低??智能的能源效率，例如由于模型性能低效?需要頻繁重新訓(xùn)練。-缺乏標(biāo)準(zhǔn):對(duì)于??智能能源使?和數(shù)字系統(tǒng)缺乏統(tǒng)?的全球標(biāo)準(zhǔn)、分類法和定義，造成了在擴(kuò)展規(guī)模和評(píng)估影響??的挑戰(zhàn)。-?業(yè)特定法規(guī):?些法規(guī)（例如建筑效率和可再?能源采?）在不同?業(yè)之間存在較?差異。系統(tǒng)在擴(kuò)展和評(píng)估影響??存在挑戰(zhàn)-法規(guī)復(fù)雜性：各地區(qū)法規(guī)的差異使合規(guī)變得復(fù)雜，特別是在以??智能為重點(diǎn)的情況下-?業(yè)特定法規(guī)：有些法規(guī)（例如建筑效率和可再?能源采?的法規(guī)）存在較?差異-?業(yè)特定法規(guī)：有些法規(guī)，（如建筑效率和可再?能源采?的法規(guī)）差異很?跨?業(yè)和地區(qū)-復(fù)雜的價(jià)值鏈:難以映射供應(yīng)鏈和收集供應(yīng)商數(shù)據(jù)對(duì)合作造成影響-依賴關(guān)鍵參與者:研發(fā)集中在少數(shù)公司限制了創(chuàng)新的可及性-缺乏當(dāng)?shù)啬?:當(dāng)?shù)鼗A(chǔ)設(shè)施不?，缺乏?技能合作伙伴來(lái)-?險(xiǎn)規(guī)避:電信和能源部?不愿采?顛覆性技術(shù)?是集中精?于漸進(jìn)性變?-意識(shí)障礙:對(duì)可持續(xù)??智能的財(cái)務(wù)收益認(rèn)識(shí)不?-?態(tài)轉(zhuǎn)變:在整個(gè)供應(yīng)鏈中，出于恐懼對(duì)采?節(jié)能實(shí)踐猶豫不決在打破已建?的利潤(rùn)邊界周?chē)?態(tài)度的地理變化：不同地區(qū)根據(jù)其社會(huì)經(jīng)濟(jì)和環(huán)境背景優(yōu)先考慮??智能和可持續(xù)發(fā)展?標(biāo)-運(yùn)營(yíng)和技術(shù)挑戰(zhàn)-數(shù)據(jù)隱私和安全:由于??智能模型需要?量數(shù)據(jù)，隱私和安全問(wèn)題變得極為重要-能源安全問(wèn)題：依賴外部能源來(lái)源以及由于地緣政治問(wèn)題導(dǎo)致的能源可靠性擔(dān)憂可能在??智能應(yīng)?中造成障礙。-實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)和優(yōu)化：需要準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)?具來(lái)優(yōu)化資源分配并識(shí)別能源熱點(diǎn)。-在預(yù)測(cè)和優(yōu)化??的實(shí)時(shí)性：有需要準(zhǔn)確預(yù)測(cè)?具來(lái)完成資源分配以及確定能源熱點(diǎn)。-實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)和優(yōu)化：需要準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)?具來(lái)優(yōu)化資源分配并識(shí)別能源熱點(diǎn)及能耗。分配并確定能源熱點(diǎn)來(lái)源：利益相關(guān)者磋商FIGURE7可視化AI能源可持續(xù)應(yīng)?的潛在合作機(jī)會(huì)電?彈性和能源基礎(chǔ)設(shè)施電?彈性和能源基礎(chǔ)設(shè)施 <建?跨?業(yè)??智能能源指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)（例如><跨?業(yè)倡議，填補(bǔ)??智能-能源技能鴻溝，尤其是在專業(yè)知識(shí)有限的地區(qū)跨?業(yè)倡議，填補(bǔ)??智能-能源技能鴻溝，尤其是在專業(yè)知識(shí)有限的地區(qū)培養(yǎng)朝向可持續(xù)??智能實(shí)踐的?化轉(zhuǎn)變來(lái)源：利益相關(guān)?磋商??智能的能源悖論：平衡挑戰(zhàn)和機(jī)遇21??智能的能源悖論：平衡挑戰(zhàn)和機(jī)遇21z.??智能的能源悖論：平衡挑戰(zhàn)和機(jī)遇22技術(shù)和設(shè)計(jì)創(chuàng)新有效的?態(tài)系統(tǒng)合作：合作伙伴關(guān)系、政策?持和全球協(xié)調(diào)碳中和的??智能部署有效的?態(tài)系統(tǒng)合作：合作伙伴關(guān)系、政策?持和全球協(xié)調(diào)透明且?效的??智能?電lP有效的?態(tài)系統(tǒng)合作??智能在碳減排中的部署??智能能源影響展望透明lP有效的?態(tài)系統(tǒng)合作??智能在碳減排中的部署??智能能源影響展望透明以及?效的AI?電新??智能的能源悖論：平衡挑戰(zhàn)與機(jī)會(huì)231?于減碳的??智能部署2透明??效的??智能?電3技術(shù)和設(shè)計(jì)創(chuàng)新?推動(dòng)數(shù)據(jù)中?硬件、冷卻和電?管理??的創(chuàng)新，以減少消耗同時(shí)?持不斷增?的??智能需求4有效?態(tài)系統(tǒng)合作??智能能源悖論：平衡挑戰(zhàn)與機(jī)遇24GinelleGreene-Dewasmes??智能和能源倡議領(lǐng)導(dǎo)者世界經(jīng)濟(jì)論壇C4IR數(shù)字科技部MichaelHiggins項(xiàng)?研究員，??智能治理聯(lián)盟，戰(zhàn)略?席董事，美國(guó)公?事業(yè)戰(zhàn)略，埃森哲ThapeloTladi能源倡議負(fù)責(zé)?，世界經(jīng)濟(jì)論壇能源與材料中?致謝UthmanAliBP全球負(fù)責(zé)??智能官員SoltanBayramovC4IR阿塞拜疆執(zhí)?董事副?威爾·卡?迪什阿魯普全球數(shù)字服務(wù)主管KelsiDoran思科可持續(xù)發(fā)展策略總監(jiān)SimonEvans全球數(shù)字能源總監(jiān)兼全球數(shù)字孿?體負(fù)責(zé)?，ArupPeterNemmert安東尼婭?加?爾全球可持續(xù)發(fā)展與合作伙伴總監(jiān)BenediktGiegerAI產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型項(xiàng)?研究員SAP數(shù)字技術(shù)中?IanHodgkinson洛夫堡商學(xué)院教授洛夫堡?學(xué)ThomasW.Jackson洛夫堡商學(xué)院教授洛夫堡?學(xué)BridgeAI項(xiàng)?瑪麗亞·肯尼迪微軟全球能源與可持續(xù)性總監(jiān)項(xiàng)?團(tuán)隊(duì)MariaBasso數(shù)字科技項(xiàng)?經(jīng)理第四次?業(yè)?命中?世界經(jīng)濟(jì)論壇KathrynWhiteKrumpholz董事總經(jīng)理，埃森哲,創(chuàng)新孵化;?政研究員,??智能治理聯(lián)盟AstridKristoffersen研發(fā)集團(tuán)總監(jiān),DNV.ChaseLochmiller?席執(zhí)?官兼聯(lián)合創(chuàng)始?,CrusoeGulmineMelikzade項(xiàng)?管理部?負(fù)責(zé)?C4IR阿塞拜疆ShashiMenon數(shù)字發(fā)展副總裁DionisMinev?席科學(xué)家，CATALOG清潔空?解決?案銷(xiāo)售與市場(chǎng)總監(jiān)，JohnsonMattheyAntoniaGawel可持續(xù)發(fā)展與合作伙伴關(guān)系全球總監(jiān)，AnneNguyenAndreasProesch戰(zhàn)略AI發(fā)展副總裁Cognite副總裁；CogniteAI部?負(fù)責(zé)?ChrisPenningtonIronMountain能源與可持續(xù)發(fā)展主管信息管理MichaelQuirkSouthern公司媒體關(guān)系策略師薩姆·拉?多?BrainboxAI?席執(zhí)?官烏利揚(yáng)·沙卡?席執(zhí)?官，iGenius薩凱特·?格資深副總裁兼全球負(fù)責(zé)?云和基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)，Mahindra斯?達(dá)·斯圖副總裁，SchneiderElectric的AI產(chǎn)品DavidVillasecaChrisPennington能源和可持續(xù)發(fā)展主管，IronMountain信息管理AndreasBirnikEvroc戰(zhàn)略與可持續(xù)發(fā)展副總裁TaraqueChoudhury科技副總裁，迪拜機(jī)場(chǎng)MarkGorenberg董事總經(jīng)理兼主席，?薩諸塞理?學(xué)院JacobHawkins公共關(guān)系負(fù)責(zé)?，SouthernCompanyBaoyangJiang全球燈塔?絡(luò)項(xiàng)?成員世界經(jīng)濟(jì)論壇羅希GEIDCO歐洲辦公室?級(jí)經(jīng)理羅斯·?肯??席，員?及?級(jí)副總裁企業(yè)事務(wù)和業(yè)務(wù)發(fā)展，Elimini??智能能源悖論：平衡挑戰(zhàn)與機(jī)遇約瑟夫·斯卡萊斯克商業(yè)發(fā)展，CATALOG讓·保羅·斯基特JoeyStriker副總裁，iGenius合作關(guān)系JonathanSultoon副總裁，電?和可再?能源WoodMackenzie三菱電機(jī)?級(jí)總經(jīng)理MarcoTerruzzinEnergyVault?席商務(wù)官AmoghUmbarkarSAP?業(yè)4.0副總裁EkeVermeer公共事務(wù)副總裁，?由環(huán)球公司LouisChaplin編輯，StudioMikoLaurenceDenmark創(chuàng)意總監(jiān)，StudioMikoJayKelly設(shè)計(jì)師，StudioMiko??智能的能源悖論：平衡挑戰(zhàn)與機(jī)遇2656785678基礎(chǔ)設(shè)施?程師。（2024年）。數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施?業(yè)現(xiàn)狀-2024年年度報(bào)告。/blog/state-of-the-digital-infrastructure-industry-report-2024/2?盛股票研究。（2024年）。美國(guó)電信服務(wù)和基礎(chǔ)設(shè)施啟動(dòng)：對(duì)?線和數(shù)據(jù)中?持樂(lè)觀態(tài)度[通過(guò)內(nèi)部???站訪問(wèn)]234國(guó)際能源署（IEA）。（2024年）。2024年電?。https://w/reports/electricity-2024/executive-summary/34國(guó)際能源署（IEA）。（2024年）。IEA數(shù)據(jù)服務(wù)。https://www.iea.org/data-and-statistics/data-product/world-energy-statistics-and-balances/福布斯（2024年）。2024年22個(gè)??智能統(tǒng)計(jì)和趨勢(shì)。https:///advisor/business/ai-statistics/國(guó)際能源署（IEA2024年）。世界能源展望。https://www.iea.org/reports/world-energy-outlook-2024IBM（2024年）。什么是??智能（AI）？https:///topics/artificial-intelligence電?研究所（EPRI2024年）。動(dòng)?智能：分析??智能和數(shù)據(jù)中?能耗。/wp-content/uploads/2024/06/3002028905_Powering-Intelligence_-Analyzing-Artificial-Intelligence-and-Data-Center-Energy-Consumption.pdf;國(guó)際能源署（IEA2023年）。世界能源展望。https://iea.blob.core.window70/WorldEnergyOutlook2023pdf;Haakman,Cruz,M.等（2021年）。需要修訂AI?命周期模型。經(jīng)驗(yàn)軟件?程，卷26，第959國(guó)際能源署（IEA）。（2023）。數(shù)據(jù)中?和傳輸?絡(luò)。/energy-system/buildings/data-centres-and-data-transmission-networks9電?研究所（EPRI）。（2024）。供電智能：分析??智能和數(shù)據(jù)中?能耗。/wp-content/uploads/2024/06/3002028905_Powering-Intelligence_-Analyzing-Artificial-Intelligence-and-Data-Center-Energy-Consumption.pdfGartner。（2024）。?數(shù)據(jù)。/en/information-technology/glossary/dark-data#:~:text=Gartner%20定義?數(shù)據(jù)為，商業(yè)關(guān)系和直接獲利化；IBM。（2024）。什么是?數(shù)據(jù)？/topics/dark-dataGeman，B.（2024）。?科技巨頭如何將AI數(shù)據(jù)中?轉(zhuǎn)變?yōu)殡??盟友。Axios。https://www.axiosHiller,J.(2024).‘價(jià)值三個(gè)紐約城市’的能量：??智能正在挑戰(zhàn)電?。《華爾街?報(bào)》。/business/energy-oil/ai-data-center-boom-spurs-race-to-find