生成式人工智能具有加速能源转型的巨大潜力。
企业必须确保稳健、完整的数据基础，建立健全的负责任人工智能计划，并在运营中做出可持续的选择，不能仅止于技术采用。
世界经济论坛新报告《2024年有效能源转型》指出，生成式人工智能等数字创新在提升能源公平与能源安全方面具有重要作用。
能源转型是当今世界面临的最紧迫挑战之一。在能源企业努力实现可持续发展目标、重塑企业并成功实现净零排放能源转型的过程中，它们拥有了一位强大的新盟友：生成式人工智能。
人工智能能力的这场变革，恰逢创新需求极为迫切之时。我们必须降低低碳解决方案的成本溢价，规模化推广所需技术，更新和再培训劳动力，并每年吸引和部署高达4万亿美元的投资。
世界经济论坛如何为人工智能建立防护框架？
人工智能卓越中心汇聚各行业领袖，帮助理解人工智能的快速发展及其对经济体和社会的影响。该中心支持围绕人工智能应用相关的机遇、风险与权衡展开知情对话。
通过可信赖的交流空间与合作倡议，该中心助力合作伙伴建立共识，并携手推进人工智能创新与应用的负责任方式。
埃森哲的研究表明，生成式人工智能作为变革催化剂具有惊人潜力——它可以提升能源行业近一半活动的生产力。我们估计，到2030年，该行业在生成式人工智能方面的投资将增长两倍以上，从每年约400亿美元增至超过1400亿美元。
领先企业已经在其价值链各环节实现价值，涵盖勘探、开发与生产，并重塑部分最关键的工作流程。例如，一家国家石油公司利用生成式人工智能，通过大型语言模型（LLM）和专用搜索引擎，使员工能够实时与一个不断扩充、拥有超过25万份文件的知识库进行“对话”。实际上，这意味着一名应届毕业生可以即时获取一位行业资深人士的知识，从而显著提升效率、生产力和技能水平，降低执行风险，并将知识置于最需要的地方：一线。
我们认为生成式人工智能推动能源转型有三大关键机遇：
1. 资本项目交付与执行的速度和成本
生成式人工智能能够更好地预测 项目进度、减少延误、成本超支以及 其他项目风险，并提出有效的缓解措施。 它可以缩短前期概念、工程和详细设计工作所需的时间，将审查和审批流程压缩多达一半。
2. 提升资产效率与生产力
通过利用 运营数据，生成式人工智能可以改善关键资产的维护、运营和效率。例如，它可以根据天气条件实时调整太阳能板的角度或风力涡轮机叶片的桨距，以最大限度地捕获能源，并确保电力在预测的用电高峰时段和最优价格时段供应电网。
3. 加强供需管理与交易
生成式人工智能能够处理海量的结构化和 非结构化数据，从而催生新的解决方案，能够预测 或自动建议能源需求并作出响应。 最终，这可能使能源需求曲线趋于平缓，降低 物理基础设施所需的资本支出，并 提升整体利用率。
要从生成式人工智能中实现价值，企业需要采取一些重要行动。
首先，大多数企业仍需获取正确的数据并构建坚实的数字核心。这意味着确保稳健、完整的数据基础，使用节能且强大的云数据平台，并对应用进行现代化改造，以充分发挥其潜力。
其次，企业还必须确保建立健全的负责任人工智能计划。鉴于能源安全的迫切需要，以及人工智能的持续进步和各国政府围绕其负责任使用所出台的政策，这一承诺至关重要。
第三，企业必须在技术采用之外，在工作方式上做出可持续的选择。例如，通过策略性地选择算法、定制硬件以及采用节能的云数据中心，可以降低大语言模型的碳足迹。埃森哲的一项实验表明，对预训练模型进行修改以适应新任务，而非从零开始构建模型，可以保持相同的准确度，同时能耗降低近三分之二。
通过负责任且可持续地采用新一代技术，特别是生成式人工智能，该行业能够重塑其核心业务，同时加速并降低能源转型的风险。
