当下，跟着人工智能技能向要害基础设施大规划延伸，算力爆发式增加带来的能耗压力、电网承载压力与动力安全应战日益凸显。世界动力署(IEA)猜测，全球数据中心的年耗电量将从2024年的约415太瓦时增加一倍以上，到2030年到达约945太瓦时。AI算力能耗的快速扩容，对全球动力系统提出了史无前例的全新检测。

  蒙古国总理乌其尔勒说，AI算力与基础设施建造落地开展，有必要守住工业需求与动力安全、民生用电的平衡底线。他举例称，蒙古国动力供应体量有限，若算力项目盲目上马、抢占现有电力容量，极易揉捏居民生活、中小企业出产用电空间，引发区域性电力缺少，给民生与实体经济带来压力。

  宁德年代董事长曾毓群表明，AI工业规划化开展，有必要依托清洁动力为数据中心算力继续供电，而风能、太阳能等可再次出产的动力存在天然不安稳性，打造适配AI年代的新式动力系统之路任重而道远，需求多重要素协同发力。

  面临算力能耗带来的多重实际难题，全球各界从业者与政产学研专家从储能配套、资源布局、多元低碳动力等不同维度，提出差异化破局途径。

  曾毓群以为，储能正是完成AI清洁动力供应、破解新动力波动性难题的中心支撑。谈及现在储能技能开展的成熟度，他表明，首要要看是不是具有一套完好的支撑系统，且规划要足够大，所谓“大规划”，意味着要能够支撑人工智能数据中心等数吉瓦等级电力负荷的继续供电；其次，要看本钱效益，而且要兼具可靠性和确定性。

  “除风景储能配套外，核能、地热等安稳低碳动力的规划化使用，能够有显着效果地对冲算力能耗压力。”美国宾夕法尼亚大学立异创业副院长瓦妮莎说。

  乌其尔勒说，应优先吸纳依托可再次出产的动力配套的算力项目，以新增清洁动力供应承载AI新需求，完成工业扩容与动力安全双向统筹。

  本次论坛上，与会嘉宾共同以为，AI与动力的开展要完成协同共进、双向赋能。一方面要加速清洁动力规划化使用，优化电网基础设施布局，适配AI算力工业快速地开展需求；另一方面要以AI技能反哺动力工业，经过智能化手法完成动力资源精准分配，为破解算力能耗难题供给破解之道。

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