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AI带来能效提高，由此产生的节能量最终将数倍于AI本身的能耗。但这有个时间差，AI带来的能耗增加是即时的，而AI应用带来的节能量需要3年-5年的时间逐步呈现
自2022年11月ChatGPT-3.5发布，生成式AI的指数级发展使其能源需求成为全球焦点。埃隆·马斯克多次警告AI的尽头是能源危机，“人们会看到，没有足够的电力来运行所有的AI芯片”。
2024年底中国DeepSeek公司发布基于“混合专家”（MoE）架构的新一代模型，其训练能耗大幅度降低约70%。这时微软CEO萨蒂亚·纳德拉又援引了一个160年前的经济学概念：杰文斯悖论。意思是当AI模型的训练成本和能耗降低之后，可能刺激更多企业和机构部署AI应用，从而导致整体算力需求进一步上升，进而引发更大的能源消耗。
然而，上述观点都忽略了一个关键维度：AI在实体经济中还可以扮演“节能利器”的角色。AI驱动的能源供应系统优化，工业流程改进，交通、建筑等能源消费领域效率提高，可以实现大量的节能减排。AI既是能源消耗者（Energy for AI），更是能源系统的“效率倍增器”（AI for Energy）。
“AI+能源”，“创造性破坏”推动可持续发展