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智能、反应灵敏和灵活的计算系统对实现全球气候目标至关重要，因为它们可以帮助优化能源生产和消费。随着世界不断消耗更多能源，能否在本世纪中叶实现净零排放的可能性似乎越来越像一场白日梦。美国能源信息管理局（EIA）预测，全球能源消费将继续增长至2050年，增速将快于能效提升和可再生能源安装容量，这意味着要达到中期气候目标将会变得困难 - 甚至可能无法实现，除非有消费者行为和政策措施大幅转变。
“全球人口增长、地区制造业增加以及更高的生活水平推动能源消费增长超越能源效率提升，” 国际能源署在其2023年国际能源展望中发现。人口增长和生活水平提升主要由全球南方推动，那里的出生率仍然较高，经济快速发展。目前，发展中国家的人均能源消费大大低于富裕国家，但预计未来需求约85%来自预计将来自发达世界以外的地区，根据世界经济论坛。
人们普遍预期发达国家需要支持贫穷国家的清洁能源转型，后者将不得不“越过”典型的化石燃料驱动的发展轨迹，直接投入到建设昂贵的大规模可再生能源基础设施。发达国家，其人口增长和相关基础设施建设主要已经达到顶峰，可以在气候融资和清洁能源出口方面支持这些国家。
但首次以久违之势发达国家的能源消耗率增长与可再生能源建设遇到了放缓。虽然没有一种市场趋势或工业部门能够逆转发达国家的能源消费曲线，但一份最近的《福布斯》报告指出，这主要可归结为四个关键因素：1) “加剧的AI动力需求”，2) “能源转型和金属争夺”，3) “退休人员的不弹性需求”，以及4) “北美住房供应的重建”。
在这四个关键因素中，人工智能的巨大能源需求激增，更不用提整体数据中心庞大的能源消耗，堪称最为突出。 去年《科学警报》报道称，“目前整个IT行业导致全球二氧化碳排放量约占2%”，而且增长速度惊人。 技术研究咨询公司高德纳预测，在一个业务如常的情况下，到2030年，人工智能行业将单独负责全球3.5%的电力消耗。 目前，人工智能的碳足迹已几乎与比特币一样大 - 换句话说，它已经消耗了许多整个国家的能源。
越来越多由人工智能推动的世界能源需求宛如一列失控的火车。 AI增长轨迹的完整范围 - 以及机器学习帮助铺平更聪明、更高效能源利用和生产道路的潜力 – 仍然被人们认识得很少。 潘多拉盒子仅仅被打开而已。 如果我们能够正确利用和规范人工智能，AI可能会成为全球碳足迹的净增正。
实现全球气候目标将需要全面和前所未有的系统变革。 这一要求将是不可能实现的，如果没有能够快速识别、响应和预测生产和消费复杂模式的智能、反应灵敏和灵活的计算系统。 目前，人工智能已经在可再生能源预测、智能电网、能源需求和分配协调、最大化能源生产效率以及新材料研发方面至关重要。
“从根本上说，如果你确实想用AI拯救地球，你也必须考虑环境足迹”，开源机器学习平台Hugging Face的伦理研究员Sasha Luccioni去年告诉卫报。“烧毁森林然后使用AI追踪森林毁坏是没有意义的。”
第一世界矿业和金属勘探不断增长的能源需求也以复杂而具有讽刺意味的方式与减碳联系在一起。 建设规模化的太阳能和风能电厂、电动汽车以及能够处理两者激增的电网将需要大量金属和其他稀土元素，这些元素尚没有足够建立的供应链。 因此，不会浪费时间和金钱在原材料市场的发达国家正寻求进入采矿游戏，以壮大其对锂、铜等关键组件的储备。 所有这一切将在减少排放的名义下向大气中排放大量的排放。目前，采矿业消耗全球能源的5%至10%。
《福布斯》指出的最后两个因素 – 婴儿潮一代静态的能源消费和美国和加拿大急需更多住房 – 也是使发展中国家能源消耗和温室气体排放率保持较高水平的主要因素。 这对全球底线构成了重大问题，因为实现零排放的途径是基于发达世界能源需求将相对稳定的假设。 这对全球通货膨胀率也构成问题，通货膨胀率可能会保持较高。 全球决策者唯一选择的就是非常认真地增加对新的更大型清洁能源项目的支持。
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Hayley Zaremba撰写，Oilprice.com提供
