電力公用事業長期以來一直對擁抱創新持保守態度。然而，對電力需求巨大的AI推動改變了這一局面。無論是大型科技公司還是初創企業，都在競相抓住這一代際市場機遇：人工智能。
數據中心是AI計算能力的所在地，據電力研究協會（Electric Power Research Institute）預測，到2030年數據中心可能會消耗美國每年超過9%的電力——這一數字是今天水平兩倍甚至三倍。這意味著要建造更多的發電廠——最好是清潔能源發電廠——并將電力輸送到AI需要的地方。
這在AI時代產生了一個有趣的副作用，其影響可能與AI本身一樣大：我們的電力網絡中關鍵創新的快速擴展。市場力量遠遠超過了監管指導，極大地加速了公用事業的創新。公用事業長期以來一直對擁抱創新持保守態度，因為將風險引入電網可能會破壞可靠性——進而破壞我們的整個經濟。此外，公用事業獨特的受監管壟斷結構意味著它們不會優先考慮市場需求；相反，它們圍繞監管要求展開。公用事業對風險持謹慎態度是有充分理由的，但很明顯，在當今快速變化的環境中，緩慢推進創新要危險得多——并且可能會引發新進入者的激烈競爭。OpenAI的ChatGPT在短短幾年內就顛覆了傳統技術——公用事業公司很容易就是被顛覆的下一個對象。
AI已經在改變公用事業的日常業務——并有望成為該行業前進所需的推動力。贏得AI競賽是科技公司的生存挑戰，他們必須創新，否則就會沒落。科技公司要求為AI提供更多的電力，并且希望它是清潔能源。他們正在推動電力公司的創新步伐。盡管許多電力公司已承諾到2050年消除碳排放，但包括蘋果、谷歌、微軟和Meta在內的科技巨頭計劃整整提前二十年實現凈零（甚至碳負）。這種緊迫性意味著他們現在就需要整個供應鏈中的無碳能源來為AI和他們所做的其他一切提供動力。
這就是為什么我們看到大型科技公司對可再生能源以及核設施的興趣前所未有。在短期內，成本可能會超過收益。AI的興起也在推動電力公司加快基礎設施投資和初創企業合作。將大量電力從發電廠輸送到不斷擴大的數據中心星系，電力公司將需要更多的輸電和配電能力，并通過使輸電線路更高效而受益——采用像LineVision、TS Conductor和VEIR這樣的初創公司的技術，可以在相同的物理空間內將傳輸的電力增加多達十倍。
更高效的AI意味著更多的能源需求，而不是更少。歷史已經向我們展示了清晰的模式：當技術變得更加易于獲取時，采用量會呈指數級增長——能源消耗也是如此。我們在計算機從大型機擴展到個人電腦時看到了這一點，現在又在人工智能上看到了這一點。像DeepSeek這樣的模型的興起，承諾了更高效和民主化的AI，但不會減少能源需求。相反，它們將加速各行業的采用，擴大用戶基礎，并推動對電力的更大需求。直到最近，AI主要還是超大規模企業和資源足以負擔能源密集型計算基礎設施的尖端企業的領域。但隨著AI模型變得更加優化和高效，它們將不再局限于高端數據中心。我們正進入一個后DeepSeek時代，AI將在企業應用、消費設備和工業運營中無處不在。
三個主要轉變將導致能源需求的凈增加：
數據中心擴展：即使AI模型變得更加高效，總體計算需求也將增長。更多的企業將部署AI，導致全球超大規模和邊緣數據中心的快速建設。這些中心反過來將需要更大的電力容量和更多的可再生能源整合。
企業AI采用：以前因成本或復雜性而猶豫不決的公司現在將發現AI觸手可及。從實時分析到AI驅動的自動化，企業將在供應鏈、客戶服務和決策過程中整合AI——進一步放大計算需求。
消費者AI需求爆發：更輕量級的AI模型將使個人設備上的本地處理成為可能，將一些工作負載從云端轉移到邊緣計算。然而，這種去中心化并不會減少能源消耗，而是會在分布式能源系統上創造新的需求，為全球的AI設備網絡提供動力。
歷史告訴我們，技術效率的進步往往會導致總體消費的增加——這是一種被稱為杰文斯悖論（Jevons’ Paradox）的現象。AI也將如此。隨著AI驅動的應用變得更加普及，它們將解鎖新的應用場景，其中許多將是計算密集型的。結果是AI的能源足跡將增長，而不是縮小。對于電力公司來說，這意味著AI不僅僅是一個顛覆者——它是一個加速創新的催化劑。為了滿足AI日益增長的能源需求，我們必須擴大清潔能源生產，建造更有彈性的電力基礎設施，并將AI驅動的效率整合到電網運營中。擁抱這一挑戰的公用事業公司將站在為下一波數字轉型提供動力的最前沿。
AI革命不僅僅是關于智能——它也是關于能源，而為它提供動力的競賽才剛剛開始。有意思的是，人工智能本身可以幫助我們解決為AI行業提供動力的挑戰。電力公司開始在各個環節部署這項技術，從電力預測到規劃和運營，比以往任何時候都更有效地將電力供應與需求對接。潛在的節省和碳減排可以是巨大的——同時為AI釋放出足夠的清潔能源。
AI已經在今天的電網中發揮作用，從可靠性到電動汽車充電都得到了改進。像EV.energy這樣的公司可以將電動汽車充電與整體電網需求低谷同步，為司機節省數百萬美元，同時優化對電網的壓力。還有AI的其他驚人應用：AiDash使用AI來尋找最有可能倒在線路上的樹木，從而引發停電或火災。通過提前修剪這些樹木，國家電網將停電減少了30%，并將停電持續時間縮短了55%。
通過在運營中使用AI，像微軟聯合創始人比爾·蓋茨這樣的領導者預計我們將能夠完全補償AI本身的能源需求增長。早期部署證實了這一機會，但我們需要大規模部署AI。AI競賽迫使電力公司以不尋常甚至不舒服的速度進行轉型。AI是一個一夜之間由巨大的市場力量和期望快速創新的技術領導者推動的奇跡。對于電力公司來說，這是一個全新的游戲。
我們的能源系統無法回避這一時刻；它將不得不比以往任何時候都更快地改變。而這是一件好事。AI是推動我們行業進入一個令人興奮的新篇章的關鍵催化劑，在這個新篇章中，電力將更加清潔，電網將更加智能和高效。最重要的是，這是一個巨大的機會，讓AI在社會中提供價值——電力公司的領導者應該擁抱這一改變世界的時刻。
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