随着电气化、自动化和数字智能的融合，能源格局正从线性、集中式系统转向全方位、数据驱动的网络。
这一转型对于解决当前能源需求增长与能源系统约束之间的矛盾至关重要。
出席世界经济论坛2026年年会的各国领导人将探讨如何合乎伦理地运用新兴技术，应对现实世界的挑战。
人工智能（AI）正在重塑全球能源基础设施。
全球规模最大的人工智能数据中心（亦称“AI工厂”）目前的耗电量已与部分城市相当。据国际能源署预测，到2030年，全球数据中心的用电需求将翻一番，达到945太瓦时，与许多工业国家的用电量相当。
然而，这种爆发式增长的需求正与能源和地缘政治领域的新一轮动荡同时出现。在此背景下，世界无法依赖20世纪的基础设施。
这是现代经济的根本矛盾。人工智能是增长的数字引擎，但它也大量消耗世界上最紧缺的资源之一——能源。而关键在于：人工智能本身也正是我们优化其所驱动的能源、基础设施和系统所需的技术。
如今的选择已不再是“绿色还是污染”，而是增长还是停滞之间的抉择。
人工智能需要更多能源，只有更智能、更有韧性的技术才能满足这一需求。释放下一轮增长与创新浪潮，将取决于两大要素：效率，即以更少的能源完成更多工作；韧性，即构建能够预判、吸收并适应干扰与变化的能源系统。
将效率与韧性融入能源系统
旧的能源模式十分简单：从大型集中式发电厂向被动、从不质疑的消费者单向线性输送能源。那个世界已经一去不复返。新的能源格局是去中心化、全方位、软件定义和数据驱动的。家庭、建筑和工厂正从被动的终端转变为主动、智能的参与者。
这一转型由电气化、自动化和数字化的融合驱动，这正是现代能源技术的内涵所在。在动荡且多极化的世界中，数字化电网就是有韧性的电网。它能够弯而不折。数字工具使浪费得以显现并被消除，从而提升效率，而效率所节省的，正是你无需购买的燃料。效率是增长的机制，韧性则是应对不稳定的保险。
如今的人工智能工厂不生产商品，而是生产智能以词元衡量。词元是驱动人工智能模型的数据单位。生成的词元越多，所需的电力、冷却和优化就越多。这一现实正推动功率密度攀升至需要对物理和数字能源基础设施进行根本性重新设计的水平。
这既是数据与智能的挑战，也是硬件的挑战。推进能源技术意味着整合物联网、数字平台和人工智能，以优化从电网、数据中心到建筑和工业的一切。
应对这一挑战，需要的能源系统不仅实现电气化和自动化，还要与数字智能深度融合。如今，大量数据在设备、平台和工业流程中流动，但其中许多仍然分散零碎，难以加以利用。缺乏语境，优化便会停滞；有了语境，人工智能便能预测需求、模拟情景，并提出行动建议，从而提高可靠性、减少浪费并扩大效率。
要实现这一目标，能源系统需要一个为数据赋予结构与意义的基础。这意味着从设备到边缘再到云端的数据无缝集成，覆盖资产全生命周期并不断演进的数字孪生，以及涵盖能源与自动化系统实际知识的多领域专业能力。
将这些维度结合起来，将催生能源与工业智能。这意味着先进模型能够解读整个系统、适应不断变化的条件，并大规模提升效率。通过将基于物理的推理与运营语境相结合，这种智能能够在全生命周期中持续学习和改进。展望未来，智能体工作流等新兴能力将进一步推动这一进程，从洞察走向自主行动，但始终需要人类监督。
要实现这些效益，能源和工业企业需要将人工智能深度嵌入物理世界与数字世界之中。这种能源技术如今已带来前所未有的能力，未来还将带来更多，包括：
减少能源使用。人工智能模型有助于降低家庭、建筑、工厂和数据中心的能源消耗。
实现新能源格局。人工智能通过预测需求和产量，并优化能源流动以获得更绿色、更廉价的电力，从而提升灵活性并有助于降低用电高峰。
增强复杂的能源与自动化系统。使其更易部署、更易交互，并便于决策者进行优化。
实现自主能源系统。利用 智能体与基础模型 实现自我学习和自我适应， 从而持续降低能源成本和碳影响。
为能源系统全生命周期提供解决方案。从设计、工程到运营和维护，人工智能可帮助企业在每个阶段释放效率与创新潜力。
技术创新、数据驱动的智能以及生态系统思维，有助于化解数字增长与能源约束之间的矛盾。归根结底，再聪明的算法也无法修复低效的基础设施。测量是基础，只有在此基础上，优化才成为可能。
为能源技术注入人文要素
技术可以提供工具，而生态系统则能带来转变能源系统所需的规模。但能源矛盾过于庞大和复杂，任何单一企业或政府都无法独自解决——碎片化、各自为政的创新注定失败。
要让技术、商业伙伴和人员共同创造，就必须构建开放的生态系统，这需要深入的公私合作。对开放标准、共享数据框架和跨行业伙伴关系的承诺至关重要。
整个价值链都必须参与这一进程——从电工和系统集成商到创业者和政策制定者。唯有如此，创新才能产生真正可衡量的影响，使效率与韧性从场地扩展到行业，再扩展到整个社会。
能源智能新纪元
人工智能既已成为增长的数字引擎，也成为世界上最紧缺资源的大量消耗者。由此形成的关键时刻需要立即作出集体应对——渐进式变革和各自为政的行动已远远不够。
没有能源智能，就没有规模化的人工智能。
未来属于那些推进能源技术、并使效率与韧性成为每一项突破标准的人。唯有如此，才能将复杂性转化为我们最大的全球机遇。
