英國首個“人(ren)工(gong)智能(neng)增長(chang)區(qu)”將落戶于(yu)英國原(yuan)子能(neng)管理局 (UKAEA) 的卡勒姆 (Culham) 園區(qu)……

肯尼亞(ya)已啟動一(yi)項綠(lv)色發展(zhan)計(ji)劃(hua)，初期規劃(hua)容量(liang)為 100 兆瓦(wa) (可擴展(zhan)至 1 吉(ji)瓦(wa))……

安哥(ge)拉已提升其綠色(se)能(neng)源(yuan)發(fa)電容量，并計劃進一步擴大至 9 吉瓦……

當前，全球人工智能(neng)算力(li)(li)投資(zi)正(zheng)面(mian)臨嚴重瓶頸。盡管(guan)英(ying)國(guo)、肯尼亞、安哥拉等(deng)地開始規劃綠(lv)(lv)色數(shu)據中(zhong)心(xin)和能(neng)源設(she)施，但(dan)整(zheng)體來看，絕(jue)大部分AI算力(li)(li)設(she)施集中(zhong)在中(zhong)美兩(liang)國(guo)，形成(cheng)了(le)廣(guang)泛的“算力(li)(li)荒漠(mo)”（compute deserts）。這一現狀的本質并非單純的AI需求增長或綠(lv)(lv)色能(neng)源供(gong)應不足（即使是(shi)中(zhong)美兩(liang)國(guo)也(ye)依然在未來受到AI算力(li)(li)與綠(lv)(lv)色能(neng)源基(ji)礎設(she)施供(gong)應的核心(xin)挑戰），而是(shi)AI算力(li)(li)與綠(lv)(lv)色能(neng)源設(she)施之間(jian)的長期(qi)協同發展困境。

并非簡單的“AI需要電，電來自綠色能源”的線性問題，而是一個涉及電網承載、土地規劃、供應鏈安全、審批效率等多維度要素高度耦合、相互制約的復雜系統性難題。

核心瓶頸在于以(yi)下(xia)幾(ji)個(ge)關(guan)鍵因素(su)：

·電網容量：現有電網能(neng)否(fou)支持大規模數據中(zhong)心和(he)綠(lv)色能(neng)源并網的額外負荷？

·土地與選址：是否有(you)合適的土地(di)用(yong)于建設數據中心(xin)和清潔(jie)能源項(xiang)目，且能實現兩(liang)者的協同？

·網絡連接：高速(su)、可靠的光纖網絡是(shi)否(fou)覆蓋潛在(zai)的數據中心選址？

·許可與審批：監管流程是否高效，能否支(zhi)持能源和(he)算(suan)力(li)基礎設(she)施的快速部署？

·供應鏈：變壓器、開關(guan)設(she)備和(he)綠色(se)能源設(she)備等關(guan)鍵(jian)部(bu)件的供應鏈是否(fou)安全可靠？

·水資源可及性：是否有充(chong)足的水(shui)資源用于數(shu)據中心冷卻(que)，且不會對本地供水(shui)造成壓(ya)力？

盡管當前各國對人工智能和能源轉型都早已列入發展日程，但大多數國家仍未制定出應對其交匯影響的協同戰略（中國是少數通過“算電協同”戰略進行頂層設計的國家之一），能(neng)源與數字政策的制定往(wang)往(wang)各(ge)自為(wei)政，而現有(you)的治理模式反應(ying)過慢或過于零散(san)，難以(yi)跟上技術變革的規模、速度和復雜性。

與(yu)(yu)此同(tong)時，全球(qiu)對算力、清潔能源和(he)人(ren)才(cai)的(de)競爭正日趨激(ji)烈，這可能加劇全球(qiu)鴻溝，并固(gu)化低效(xiao)或(huo)不可持續的(de)發展路(lu)徑。要實現這一協(xie)同(tong)，需要識別驅動(dong)各國(guo)政府(fu)與(yu)(yu)人(ren)工智能企業行動(dong)與(yu)(yu)決策的(de)關鍵因素，并明確各自的(de)最(zui)高優先事項。

這些問題的(de)答案(an)，將決定各國(guo)政府與(yu)企業如何駕馭(yu)和處理人工智(zhi)能與(yu)能源聯動(dong)(dong)關系的(de)其他(ta)關鍵(jian)組成部分(fen) (如基礎設施規劃、投資戰略、國(guo)際合作、軟(ruan)件進步(bu)和協同(tong)效益的(de)驅動(dong)(dong)等)。

算力(li)與綠色能源基礎設施(shi)的(de)成功(gong)部署，依(yi)賴關鍵(jian)基礎設施(shi)在(zai)可用性(xing)(xing)、協同性(xing)(xing)和(he)建(jian)設速度上的(de)保(bao)障(zhang)。人工智能本身也能助力(li)實體(ti)能源設施(shi)和(he)電網的(de)預測性(xing)(xing)維護，減少停機時間，檢測安全風險(xian)，并(bing)預判組件可能的(de)失(shi)效時間。

數據中心的(de)能(neng)源需求(qiu)、電網容量與更廣泛基礎(chu)設施系統(tong)之間的(de)失調會造(zao)成瓶頸，給能(neng)源網絡帶來壓力(li)，并拖慢(man)綠(lv)色能(neng)源的(de)普(pu)及。各自為政的(de)碎片化規(gui)劃——即能(neng)源、算力(li)和工業基礎(chu)設施被(bei)孤立開發——進一步加劇了這些挑戰。

而在這一切發生的背后，一個有望扭轉局面的重要角色出現了。

當前，超大規模(mo)云服(fu)務商(shang)正(zheng)日益加大對創新綠色(se)能(neng)(neng)源技術的投資，如先(xian)進電池儲能(neng)(neng)、小型模(mo)塊化反應(ying)堆 (Small Modular Reactors, SMRs) 和地熱能(neng)(neng)，并(bing)已成為全球最大的綠色(se)能(neng)(neng)源合(he)約企業采(cai)購方。

2023 年，Amazon, Google, Meta, Microsoft 和 Apple 的全球企業綠色能源采購量合計超過 45 吉瓦 (GW)，占全球企業采購市場份額的一半以上。

Microsoft 已同意與(yu) Brookfield Asset Management 合作，在(zai)五年內為(wei)價值 100 億美元(yuan)的可再生電力項目提(ti)供支持，這成為(wei)全球規模最大的企業綠色能源(yuan)采(cai)購案。

人工(gong)智能超大(da)規模云服(fu)務商(shang)還通(tong)過一系列標志性承諾(nuo)，推動對(dui)(dui)核(he)能的(de)投資，例(li)如 Microsoft 達成(cheng)購電協(xie)議，支持(chi)賓夕法(fa)尼(ni)亞州三里島核(he)電站 1 號機組的(de)重啟；Google 與 SMR 開發商(shang) Kairos Power 達成(cheng)協(xie)議，以支持(chi)對(dui)(dui)新型(xing)核(he)技(ji)術的(de)早(zao)期需求。它們也(ye)在(zai)通(tong)過類似協(xie)議，推動對(dui)(dui)先進地(di)熱、新型(xing)長時(shi)儲能或核(he)聚變等其(qi)他前沿清潔技(ji)術的(de)投資。

大型人工智能超大規模云服務商為實現其凈零目標，正日益成為綠色能源的關鍵承購方。為支持人工智能發展，科技公司、其他企業和公用事業公司預計未來數年將投入近 1 萬億美元的資本支出。因此，人工智能基礎設施雖常被視為實現凈零排放的風險，卻也正成為清潔電力的一個重要需求信號，有助于推動下一代零碳能源解決方案的規模化與商業化。

擁有一批愿意以溢價成(cheng)本成(cheng)為綠色(se)能(neng)源(yuan)長期穩定購買(mai)方 (offtakers) 的企業，為世界范(fan)圍內推(tui)動綠色(se)能(neng)源(yuan)創新、加速在(zai)更(geng)具挑(tiao)戰性(xing)市場(chang)中(zhong)的綠色(se)能(neng)源(yuan)投資，以及為人(ren)工智能(neng)驅動的發展提供動力，創造了寶貴的機會。

在適宜的(de)(de)(de)政府政策(ce)引導(dao)下(xia)，超大(da)規模云(yun)服務商的(de)(de)(de)電力需(xu)求甚至可(ke)能(neng)撬動超出其(qi)(qi)自(zi)身需(xu)求的(de)(de)(de)額外綠色能(neng)源投資(zi)，從(cong)而直接加速各國(guo)的(de)(de)(de)國(guo)內脫碳進(jin)程(cheng)。然而，高昂的(de)(de)(de)融資(zi)成本、監管障礙、不可(ke)靠的(de)(de)(de)能(neng)源系統以及電信(xin)和(he)互聯網等配套基礎設施的(de)(de)(de)準備不足，都可(ke)能(neng)限制這些(xie)投資(zi)，在潛在收(shou)益巨大(da)的(de)(de)(de)新興市(shi)場(chang)和(he)發展中國(guo)家尤(you)其(qi)(qi)如此。

對于全球決策者而言，這不僅是一次能源或技術政策的調整，更是一場認知上的革命：必須將AI視為驅動未來可持續基礎設施建設的核心引擎，并為此設計一套全新的、協同的全球行動指南。