透過人工智能推進清潔能源的交付
在2023年12月，COP28的宣言設定了到2030年將可再生能源（RE）容量增加三倍和提高能源效率（EE）改善兩倍的目標。這一抱負並不謙虛；過去十年，全球在取代化石燃料方面的努力頗為艱難，化石燃料在能源結構中的貢獻率依然高於80%。事實上，如果將中國排除在外，這個國家近年來貢獻了超過一半的增量可再生能源容量，那麼增長的幅度將非常有限。並不是缺乏意圖，而是缺乏轉型複雜能源系統的手段，這使得過渡進程減緩。KPMG國際在COP28前發表的報告《改變可再生能源擴展的潮流》中強調了十個主要挑戰。
能源轉型是一個增長和變革的故事，尤其是在亞洲和非洲這些希望快速改善生活水平的增長熱點。這一增長將需要大量的能源和資本。BP《2024年世界能源展望》將發展中國家的增長稱為“能源增加”，而發達國家則是“能源替代”的情景。雖然資本需求確實不小，但挑戰並不僅限於資本的可得性，更多的是與回報資本提供者對其前景的評估有關。這些在發展中國家由資本提供者所指出的風險並不小。
在此背景下，我們探討人工智能（AI）和生成式人工智能（Gen AI）在應對氣候變化問題中的作用，特別是AI在推動能源系統的效率和加速可再生能源快速擴張，尤其是在發展中經濟體中的影響。
現代AI，特別是AI、Gen AI和高性能計算的結合，具有變革性。它觸及每一個方面，從材料、設備設計、生產和供應鏈到項目設計和開發、建設及運營。
現代AI可以改變可再生能源的部署速度，這給了我們合理的機會來實現COP28的清潔能源目標。AI可以顯著加快資源識別、土地採購、許可證獲取、規模設定和互聯網管理。在一個農場內，它可以優化太陽能和風能資產的佈局。它正在實現實時的性能改進，增強預測性維護能力，提高能源產出預測，優化能源儲存。AI在能源傳輸和分配中增強了靈活性和韌性，使可變的可再生能源得以大規模整合。這降低了整體能源交付成本，並提高了可再生能源的可靠性。這些因素共同促成了清潔能源生產和使用的快速變革。
除了技術功能外，現代AI還有潛力在多個企業功能中帶來顯著的效率提升，包括財務規劃、報告、財務運作、內部控制、採購、供應鏈管理、合同管理、學習與發展等。這些可以帶來顯著的可預測性，從而大幅降低風險。這些AI應用可以大幅降低風險，並以可接受的成本吸引資金。此外，通過效率提升和降低項目開發時間，能源交付的規模和成本可以得到顯著改善。
這一以AI為驅動的清潔能源場景是一片充滿希望但尚未開拓的土地。需要創新的解決方案，但也需要紀律以確保這一承諾轉化為成果。解決方案必須以明確的問題陳述為基礎。安全挑戰、AI的成本及其他顧慮必須正面應對，並建立相應的防護措施。隨著技術的快速演變，沒有任何人擁有所有的答案。通過AI實現的能源未來必須由各方共同創造。
然而，AI也是一把雙刃劍。就像一世紀前的汽車一樣，AI應用——尤其是數據中心——成為新的能源消耗者。話雖如此，就像汽車改變了交通連接和人類社會一樣，AI也有潛力帶來範式轉變的變化。它需要被引導到最能產生積極影響的地方。隨著AI的廣泛和恰當應用，實現COP28設定的目標，加速清潔能源的交付是完全有可能的。
這篇文章強調了AI在可再生能源領域中的潛力，然而我們也必須警惕其可能帶來的挑戰。隨著技術的快速發展，如何平衡這些技術的應用與其帶來的環境影響，將是未來可持續發展的關鍵。各方利益相關者的合作，以及對安全和道德問題的重視，將是推動這一變革的基石。
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