中国在能源部门推动人工智能，数据中心电力成为新的挑战

雅加达 - 中国正在加快在能源部门使用人工智能。目标是：更有效的工业运营，更安全的能源供应，以及不断增长的数据中心电力需求的管理。

根据中国日报周六援引的报道，中国国家能源局（NEA）的最新行动计划旨在到2030年大幅提高人工智能计算基础设施的清洁能源供应能力。人工智能在能源部门的使用也将扩大。

AI是一种技术，使计算机系统能够读取数据，识别模式并帮助做出决策。在能源领域，AI可以用于管理电网，监控钻井，读取风险，甚至帮助发电厂运营。

NEA指出，到2025年，中国将建立42个大型智能计算集群。全国计算中心电力消耗达到1700亿千瓦时。

这个数字很重要。人工智能数据和计算中心需要大量电力。在全球范围内，数据中心电力消耗预计到2030年将比2025年几乎翻一番。

中国厦门大学中国能源政策研究所所长林宝强表示，电力需求的飙升对网络构成了重大挑战。然而，中国的能源基础设施和可再生能源的增长为将这种压力转化为人工智能竞争中的优势提供了机会。

“人工智能与能源部门之间的互动已经从单向支持转向深度集成，”Lin说，引自中国日报。

NEA表示，中国能源部门已经推出了数十个行业特定的大型AI模型。这些模型用于电网，可再生能源，火力发电厂和核电厂，煤炭，石油和天然气。

一个例子是中国石油公司旗下的Kunlun大型AI模型。最新版本的Kunlun被称为从被动问答系统转向“主动智能”。这意味着AI不仅可以回答问题，还可以计划，选择工具，分析数据，并在生产线上执行任务。

中国日报报道，昆仑现在用于能源和化工行业的152个场景。

影响已经开始显现。昆仑将三维声波倒置处理从20天缩短到三天，并将成本降低了30%以上。该技术用于读取地下条件，包括能源勘探活动。

该模型还具有钻井风险警报系统，准确率超过85%。在过去的六个月里，该系统发布了300多个预警，以帮助防止事故。

林认为，这一发展表明中国能源部门的工作方式发生了变化。从手动监督，该行业开始转向基于AI的主动管理。

对中国而言，挑战不仅仅在于扩大人工智能的使用。充足，清洁，稳定的电力供应也是该技术能够可持续地支持能源行业的重要组成部分。