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跟着东说念主工智能（AI）时期的快速发展和鄙俚应用，相称是像ChatGPT这么的先进AI模子在平方买卖和个东说念主生存中的行使，好意思国的电力需求正面对前所未有的增长。到2023岁首，ChatGPT的月活跃用户数仍是朝上1亿东说念主。聊天机器东说念主，还包括语音助手、保举系统、图像识别和自动驾驶等多种应用的普及，进一步推动了AI在线用户的增长。据Gartner预测，到2025年，生成式AI将生成10%的数据，凭证Internet World Stats的数据，截止2023年底，群众互联网用户已朝上50亿东说念主【DIPO-022】癒しのじゅるじゅぽフェラCOLLECTION50連発4時間 Part.2，瞻望在改日几年将不竭保握高速增长。

AI上涨背后的电力枯竭风险成为科技圈内热议的焦点，根柢原因在于AI大模子考研所破钞的电力主要纠合在数据中心限制，数据中心是电力密集型门径，其多数使用电力用于打算和冷却需求，导致合座电力需求显贵增多。凭证好意思国电力参议机构（EPRI）发布的一份新讲解，仅在好意思国，安妥为先进AI模子提供能源的数据中心到本世纪末就可能占到该国合座能源需求的9.1%。

这种增长带来了一系列挑战，数据中心的兴起和纠合对传统电力消费散播产生了多方面的影响：其中一个艰苦方面是电力新能源崛起带来的阛阓监管问题。为了探讨和贬责这些由东说念主工智能引起的新兴问题，好意思国能源讼师协会日前在华盛顿举办了一个艰苦的论坛，邀请了四位在能源律例限制的顶尖学者和各人回复有关问题。

这四位各人分离是来自联邦能源经管委员会的睿杰·李博士、剑桥大学外洋参议中心的学者韦斯利·勒罗伊以及斯坦福大学学者丹尼尔·斯莱特和敏·梁。他们最近在《能源律例杂志》上发表的两篇签字著述分离残酷了几项创新的建议，探讨AI应用上涨如何影响电力阛阓和如何使用AI时期搪塞由AI引起的电力供应和阛阓监管问题。论坛主要纠合在以下四个问题。

电耗老虎数据中心的兴起和纠合对传统电力消费的影响

李博士当先先容，好意思国不祥有4000个数据中心，它们的出现关于电力负荷散播的变化影响极大。好意思国的数据中心并不单纠合在西岸，固然西岸确乎有一些艰苦的数据中心集群，如硅谷、波特兰和西雅图，但中部和东部也有多数数据中心，包括得克萨斯州的达拉斯、奥斯汀、芝加哥和东岸的纽约、新泽西。最艰苦的是北弗吉尼亚的阿什土产货区，被称为“互联网的齐门”，领有群众最大的数据中心集群之一。阿什土产货区因其密集的数据中心而成为电力破钞的热门地区。

就听众关怀的AI数据中心对电力的影响，李博士的回复纠合在4个方面。第一是数据中心的纠合出现篡改了电力负荷的地舆散播。在数据中心密集的地区，电网基础门径承受更大的压力，需要升级和扩展以欢叫束缚增长的电力需求。第二是电力消费的时分波动。数据中心经常24小时不终止开始，但其电力负荷可能会随用户行动和业务需求变化。比如，在线就业的岑岭使用时分会增多电力需求，这种波动会影响当地电网的沉稳性。第三是对可再生能源发展的推动。由于数据中心运营商日益关怀可握续发展和镌汰碳排放，它们更倾向于使用可再生能源。这推动了可再生能源面孔的发展，并篡改了电力消费的能源结构。终末是经济影响。数据中心的纠合可能导致某些地区电力需求激增，进而推高电价。李博士追念说，数据中心的影响是多方面的，波及电力需求、负荷散播、基础门径、能源结构和经济要素等。

AI时期使对电力需求的预测史无先例地精确

在上述论坛上，勒罗伊证实注解了AI模子如何有助于更精确地预测和经管电力需求。跟着AI时期尤其是大数据和机器学习（ML）的发展，这些数据不仅包括传统的消费模式，还包括天气变化、经济行动以致社会事件对电力需求的即时影响。

当听众发问AI模子和传统模子不一样的所在时，李博士例如说，通过行使以上大数据，用LSTM这么的AI模子不祥预测特定时分和地点的电力需求，它不错记取畴前的特定模式，比如由于空调的使用，在炎夏的夏令电力使用量会增多，或者在沐日历间由于企业关闭而使用量减少。它擅长在永劫安分记取艰苦细节，并忽略那些对分析观点不有关的数据点。骨子上，LSTM模子提供了一种追踪艰苦电力使用模式并忽略那些被以为对所需分析有害的方式。

勒罗伊在回复问题时说【DIPO-022】癒しのじゅるじゅぽフェラCOLLECTION50連発4時間 Part.2，AI也不祥通过及时数据监控和分析来优化能源分拨和电网开始的沉稳性。例如，AI系统不错及时自动鼎新输电表示和发电量，以注目过载或不及。这种类型的智能电网经管不仅擢升了电网的物理和经济效益，还增强了对突发事件的反应才调，如当然灾害或随机事故导致的电力中断。他追念说，AI时期大大镌汰电力需求预测的误差，具有无与伦比的精确度。

政府阛阓监管的方式将发生历史性的篡改

李博士示意，能源监管传统上植根于以化石燃料为主导的范式。可再生能源与先进电板存储时期的联接绝对篡改了能源阛阓动能，为电力销售商提供了刚劲的容量限定和阛阓影响力。这些创新擢升了生动性、电网沉稳性和可再生能源的使用率。固然这种转动提供了浩大的阛阓契机，但也引发了东说念主们对阛阓力（market power）的担忧以及对更新律例的需求。新时期不祥在低需求时储存豪阔的电力，使一些电力销售商在需求岑岭时期爆发式地占领阛阓。

听众发问，一般东说念主以为再生能源和与此有关的AI电板蓄能的发展对电力供应是善事，为什么你为此担忧，有什么事实凭证呢？李博士说，这种挂念是从政府对阛阓力的监管角度来看的，同期亦然考虑到抵消费者权力的保护。

为了展示可再生能源和电板存储限制最新发扬对政府阛阓监管的挑战，李博士例如说，考虑一个标示装机容量为100兆瓦的可再生能源门径，政府监管部门刻下使用容量因子鼎新，计算该门径在岑岭时段的容量仅为36兆瓦。干系词，跟着电板存储的引入，岑岭时段发电量可激增到115兆瓦。而凭证刻下的掂量标准，该公司打算出的阛阓份额可能低于，而骨子上大大高于20％的法定标准。该企业可能不受限定地利用它领有的阛阓把握才调，在岑岭用电时擢升电价，消费者利益因此受损。

对如何改造监管律例，李博士残酷修改现存的反操纵阛阓份额打算法，从以化石燃料能源为基础的容量因子打算法，改为基于销售或基于容量加电板的打算来打算可再生能源的容量。

关于律例篡改的可行性参议，剑桥的勒罗伊残酷用ABM（基于代理的模子）进行模拟。ABM是一种打算机模拟模子波及具有不同设施和行动的个体代理，这些代理在其环境中互动，从而在系统级别产生出花式级的模式。一个“代理”就像是视频游戏中的一个变装。每个代理齐有我方的一套设施和行动方式，这让它们不祥与其他代理和周围环境进行互动。当总共这些代理沿途行动时，它们会创造出复杂的模式或后果，访佛于社区中的个体如何共同孝顺于通盘群体的行动。这一模子将创新性地篡改复杂系统的分析方式。

数据隐秘和安全是AI应用凯旋的缺欠

斯莱特则更多关怀AI在数据隐秘和安全方面的挑战。他指出，在鼓吹AI时期在电力工业应用的同期，必须确保对个东说念主和企业数据的严格保护。数据暴露或猝然不仅要挟到消费者的隐秘权，还可能危及通盘电力系统的安全。

斯莱特强调了摄取先进的加密时期和严格的数据打听限定机制的艰苦性。他提到，例如，通过使用端到端加密时期，不错确保数据在传输经过中的安全性。此外，延迟多层数据打听权限和身份考证机制，不错确保只消授权用户才能打听明锐信息。

针对AI的汇聚安全风险，梁博士建议增多对AI系统自身的安全性评估。AI系统行动软件应用，本人也可能成为汇聚膺惩的计算。因此，开辟和部署AI贬责有规划时，必须进行绝对的安全测试和握续的安全监控。

在回复AI安全波及的法律问题，斯莱专指出，好意思国州和联邦律例的交叉增多了复杂性。公用功绩中的AI应用可能属于联邦监管界限，这取决于它们对批发阛阓、国度安全或更鄙俚的AI问题的影响，但各州将在安全、隐秘和可靠性问题上增多我方的律例。这加强了各级灵验对话的必要性。

斯莱特以为，在考虑隐秘和汇聚安全的情况下促进数据分享至关艰苦。他提倡“试验的绽开基准”，以在不毁伤玄机性的情况下促进创新。他强调，实在度（系统确保可靠性和性能、激勉信心和透明度的才调）和可证实注解性（确保AI决策不错被多样参与者表示和获得）是AI被袭取的基础，必须以灯火通后的方式部署AI，加快向再生能源转型并均衡它们与AI的创新性创新。

（作家系好意思国马里兰大学经济学教训）

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李运奇

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