能源是AI最重要的应用领域之一——不仅因为AI可以帮助能源行业提高效率，更因为AI本身是排放大户，必须以身作则推动能源革命。

智能电网

AI电网调度系统可以实时预测风电和光伏的发电功率，优化传统火电的调峰策略，最大限度地消纳可再生能源。国家电网公司部署的AI调度系统在西北地区将弃风弃光率从15%降至3%以下，每年减少碳排放超过1亿吨。虚拟电厂AI平台将分散的储能、充电桩和分布式光伏聚合成可调度的电力资源。

核聚变加速

DeepMind与瑞士等离子体中心合作开发的AI系统，能够提前300毫秒预测托卡马克装置中等离子体的不稳定行为，并及时调整磁场约束。这一突破将使ITER等国际核聚变项目的研发进度大幅加快。AI还将材料筛选速度提升了1万倍，帮助科学家更快找到适合聚变反应堆内壁的耐高温材料。

AI可能是人类实现可控核聚变的关键拼图——用算法驯服"人造太阳"。

AI能耗的矛盾

训练一个GPT-5级别的模型消耗的电力相当于数千户家庭一年的用电量。全球数据中心的电力消耗预计在2030年将翻倍。如何在AI能力增长和环境可持续之间找到平衡，是AI行业必须面对的核心矛盾。液冷技术、核能供电和AI芯片能效提升是三条主要的技术路径。