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当前，随着人工智能技术深入发展，大模型、AI芯片和AI算力等成为行业焦点。然而，人工智能所面临的能源需求是一大挑战。训练大规模的模型和运行复杂的算法需要大量的计算资源和能源支持，研发高效的AI芯片和优化算法，以降低能源消耗和提高计算效率，成为人工智能领域亟待解决的问题。
美国能源情报署在去年发布的长期年度展望中估计，美国目前电力需求的年增长率不到1%。但据美国最大的风能和太阳能发电场开发商NextEra Energy首席执行官约翰•凯彻姆(John Ketchum)表示，美国电力需求多年来一直相对平稳，随着人工智能的蓬勃发展，美国电力需求的增长率将大幅飙升，这一电力需求年增长率将加快至1.8%左右，未来五年的美国电力需求增速预期将快速提高81%，以跟上人工智能、电气化、云计算能力和芯片工厂的发展。
凯彻姆警告AI技术所带来的巨大能源需求，在此之前，OpenAI首席执行官萨姆・奥特曼和特斯拉CEO埃隆・马斯克也表达了类似的观点。
奥特曼曾坦言：“我们确实需要比我们之前想象的更多的能源，我们仍然没有意识到这项技术(人工智能)的能源需求。马斯克曾指出：“生成式人工智能的快速发展将导致电力和变压器短缺成为技术发展的瓶颈。他预测，这种电力短缺最早可能在2025年就会出现。”
回看人工智能技术发展情况：
——人工智能技术发展历程
按照不同时期的技术成熟度、推广应用度不同，人工智能的每个阶段可以被分为实验室阶段、试点阶段、推广阶段和普及阶段。实验室阶段重点是针对算法的训练和研究;试点阶段的特征是大企业切入，出现试点应用;推广阶段意味着技术已经推广到大中型企业应用，云端资源集中计算;普及阶段则实现分布式计算，普及到个人在具体细分场景下的应用。目前，我国正处在感知智能的试点阶段，主要的试点领域包括：智能硬件、机器人、虚拟场景、安防、虚拟服务和商业智能。
——人工智能技术层次分布
我国人工智能行业主要以应用层企业为主，与基础层和技术层相比竞争更为激烈。在2200家人工智能骨干企业中，基础层企业仅有53家，占比为2.41%。这些企业在人工智能产业中提供基础硬件设备和数据服务。而技术层企业有273家，占比为12.41%，主要从事包括核心算法、开发平台等在内的关键技术的研发。与之相比，应用层企业占比高达85.18%，达到1873家，主要涉及人工智能技术的集成和场景应用。
——人工智能核心技术分布
从人工智能企业核心技术分布看，大数据和云计算占比最高，共占比42%;其次是硬件、机器学习和推荐、服务机器人，占比分别为8%、7%、6%;紧随其后，物联网、工业机器人、语音识别和自然语言处理、图形图像识别技术的占比依次为6%、5.5%、5%、4.5%。
——人工智能技术应用情况
企业应用不同AI技术的典型适用场景已逐渐显现。计算机视觉的应用场景主要是安全监控与交互大屏语音识別技术的场景集中度最高，AI客服系统与智能语音助手的选择率都超过七成;自然语言处理主要用于智能审阅与报告生成;知识图谱主要应用在辅助决策与智能诊断场景;机器学习的应用场景较为分散，预测模型与智能风控的选择率相对较高。
超威半导体公司首席执行官苏姿丰表示，AI至少是过去50年里出现的最重要的技术，它抓住了每个人的想象力，就像思维的自行车，放大人类的能力并带领人类超越固有的极限。未来每个人都会拥有自己的AI能力。
华为常务董事、华为云CEO张平安认为，五年内千行万业都将用AI进行重塑，这是确定趋势。对于以数字技术为引擎的科技公司来说，如果不能及时引入AI思维，可能会被竞争对手抛在后面。未来，大模型在B端的应用将变得更加广泛和深入，将成为各行业提升效率、优化流程、创新业务模式的重要工具。
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