从2022年ChatGPT横空出世，到2024年DeepSeek等大模型迅猛崛起，人工智能的进化速度已突破人类想象力边界——它的迭代周期从年缩短至月、周，参数规模每9个月翻10倍，认知能力在一些领域甚至超越人类。

当AI（人工智能）能够以毫秒级速度预测风电、光伏发电的波动，当智能算法将风电场弃风率压降至3%以下，当虚拟电厂精准调度5万个分散充电桩与空调负荷——我们蓦然发现，能源世界的主导者，已不再仅仅是传统资源与硬件，而是数据、算法与算力。

人工智能重构能源权力的全球格局

这场静默却汹涌的革命，正以摧枯拉朽之势重构全球能源秩序的底层逻辑。

传统能源秩序以“资源—设施—市场”为核心，谁占有油田、煤矿、风光、管线、电站，谁就拥有主导权，而AI时代的秩序则以“数据—算法—算力”为核心，谁掌握高质量连续数据、谁能训练出低能耗高泛化模型、谁能在毫秒级响应中完成最优决策，谁才是新世界的王者。

千亿级大模型应运而生，国家电网光明电力大模型、国家能源集团擎源大模型、中国石油昆仑大模型、南方电网大瓦特大模型、三峡集团大禹大模型……这些“超级大脑”正在接管各类核心业务，大幅提升系统工作效率，深刻改变能源行业运行模式。

国网浙江省电力有限公司AI光伏预测系统“睿测”，在台风期间光伏发电功率预测准确率达96.5%，较传统方法提升2个百分点以上，相当于节省下至少4台百万千瓦机组的调节能力；壳牌公司与SparkCognition共同开发的AI工具将勘探时间从9个月缩至9天以内，使油气生产成本下降20%、采收率提高5%。

算力即效益、算力即实力。据中国信通院研究，算力每投入1元，将带动3元至4元的经济产出。可以预见，未来能源竞争将从“重资产装备竞赛”转向“算法密度竞赛”。

然而，这场变革的本质远超效率提升，它也在重构能源权力的全球格局。

美国凭借OpenAI、谷歌等企业掌握全球85%的AI算法框架；欧盟依托西门子、ABB占据40%的电网控制技术专利；中国则以全球62%的光伏产能、51%的风电装机和78%的储能设备产能，形成制造端的绝对优势。

未来谁掌握“能源+算力”的协同生态，谁就能定义能源新秩序的核心规则。反之，即便拥有全球最大风光装机、最高电压等级、最长油气管网，也可能在算法时代沦为“能量代工厂”。

当然，对于“重资产、重安全、重流程”的能源行业而言，要真正驾驭好AI这项颠覆性技术，无疑面临多重严峻挑战。

一方面，AI的算力需求正成为新的“能源黑洞”。国际能源署预测，到2030年全球数据中心耗电量将达945太瓦时，相当于日本全年用电量，其碳排放量将从1.8亿吨增至3亿吨。我国78%的AI算力集中于东部，而风光大基地90%分布于西部，“东数西算”的协同机制尚未完全打通，AI能效提升的收益可能被其自身能耗抵消，形成“杰文斯悖论”式的反向循环。

另一方面，数据孤岛制约AI模型训练精度与泛化能力。能源系统庞大复杂，数据横跨系统、装备、工况、交易、气象等多个维度，天然呈“纵向分级、横向分块”的碎片化格局。资料显示，截至2024年，全国能源系统数据共享率不到30%，电力、油气、煤炭等领域形成了至少117个数据孤岛。而AI训练需要“大纵深的连续数据”，现实是“小片段的孤岛数据”，结果往往是“高端模型、低质喂养”，导致过拟合或“幻觉”频发。

此外，“供应链安全”问题同样不容忽视。在训练侧，英伟达A/H系列GPU占据国内智算中心90%以上份额，一旦出口管制升级，新建算力将面临“无芯可用”的硬着陆；在推理侧，能源场景大量依赖嵌入式AI芯片，目前国产替代率不足30%，且多集中在28纳米及以上工艺，功耗、算力、生态与海外差距明显；软件框架同样如此，PyTorch、TensorFlow虽开源，但核心插件、编译器、加速库仍由美西方主导，能源行业若不能在下一代“AI+工业”操作系统层面实现自主，就可能重演“利润在外、制造在内”的旧故事。

突出重围的关键路径

时不我待、形势逼人。面对这些“硬骨头”，推动算电协同、打破数据割据、突破技术封锁，或许是突出重围、打通“任督二脉”的关键路径。

一是打造“数能一体”的新发展底座。推动算力布局与绿电资源的协同规划，打通“东数西算”与“西电东送”“西电东储”的多向协同；创新市场机制，探索算力价格与绿电价格联动挂钩，鼓励智算中心通过电力市场直接交易购买绿电；建立和完善数据中心、算力中心的能效评估与碳排放监测机制，将其纳入行业监管体系，引导企业采用液冷、沉浸式冷却等高效散热技术和废热回收利用方案，持续降低PUE（电源使用效率）值。

二是构建安全可信的能源数据共享生态。制定统一的能源数据标准，推动建设行业级数据平台，并引入隐私计算、区块链等技术，在保障数据安全与主体权益的前提下，实现跨领域数据的“可用不可见”，为AI训练提供高质量、大纵深的数据资源。

三是强化核心技术攻关和国产化替代。通过政策引导和资金扶持，进一步支持国产AI芯片、工业操作系统及软件框架的研发与应用，通过设立专项基金、构建产学研联合实验室等方式，攻关“卡脖子”环节，重点突破高端算力芯片设计与制造的关键瓶颈，逐步减少对国外技术的依赖，提升芯片全产业链自主可控能力。

（作者：齐正平，单位：中能传媒能源安全新战略研究院）