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AI的迭代速度更快，模型参数膨胀、调用频次激增，推理需求从实验室涌向每个角落。未来电力消耗加速增长既符合预测数据，也是共识。在2026夏季达沃斯现场，有关电力与AI的追问被拆解得更具体：数据中心是不是电网的负担？没有传统基建的地区能否直接建立新型能源体系？用储能技术弥合可再生能源的波动性是否成熟？

宾夕法尼亚大学首任创新创业副院长Vanessa Chan把讨论拉回起点。“人工智能和数据中心对能源的需求，必须在各个领域不断创新。人们常常感觉是基础设施在拖后腿，我认为可以采用分布式能源资源，与其直接接入电网并增加负荷，不如通过电池、储能等方式把能源分布式供给。AI中心实际上可以成为一个将能源回输到电网的灵活场所。”

宁德时代创始人曾毓群从总量角度给出判断：“中国的电网与能源体系发展十分成熟。对整个行业而言，新增人工智能数据中心的总耗电量，相较于电力总量并不多。问题在于okooo澳客，数据中心使用化石能源还是可再生能源。如果把数据中心当作一个新类别，要用可再生能源供电的话会有一些困难和问题，因为我们需要足够的面积来建设光伏板、风力发电以及能源存储设施。中国要求新建的数据中心使用80%的可再生能源非常好，中国有能力解决这个问题。”

站在科学发现与商业化交汇点上的Vanessa Chan提到了清洁能源，“地热和核能等非常稳定的、清洁的能源至关重要”。通常有关能源的讨论多集中在发电一侧，事实上，也必须考虑需求端。宾夕法尼亚工程学院正在研究让AI和数据中心本身更加节能，“一位教授正在深入思考如何通过架构来提升效率，不再使用通用模型来应对各种任务，而是采用针对特定任务的专用模型，这样会更加节能”。

“对于可再生能源和储能来说，电力成本是竞争力的另一个重要因素。”在曾毓群看来，“可以把储能和可再生能源放在一起，确保电力供应成本更低，或以更低价格出售。”宁德时代正在做的储能解决方案，就是通过电池系统的高可靠、长寿命、高能效三位一体的综合作用，让“可再生能源+储能”在全生命周期的度电成本上更具优势。

在非洲，人工智能不仅仅是技术或数字化的故事，也是基础设施的故事。“我们正在考虑如何加快能源、数据中心建设以及采用人工智能。”非洲金融公司(AFC)总裁兼CEO Samaila Zubairu提供了一个不同的视角。“你会惊讶于非洲并不仅仅是技术的消费者，非洲实际上正在自主开发技术，基础设施的‘缺失’反而成了重大创新点。”