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摘要（yào）：人工（gōng）智能大（dà）模型技（jì）术引领的新（xīn）兴产（chǎn）业发展正（zhèng）成（chéng）为（wéi）全（quán）球新一轮科（kē）技革（gé）命（mìng）和产（chǎn）业竞（jìng）争（zhēng）的（de）新（xīn）高地（dì）、新赛道。我国（guó）牢（láo）牢把（bǎ）握（wò）这一战略机遇，推动（dòng）新一代人（rén）工（gōng）智能（néng）模型成（chéng）为（wéi）新（xīn）质生产（chǎn）力的典型代表（biǎo），实现全产业（yè）高（gāo）质量（liàng）发展。然（rán）而，人（rén）工智能模型（xíng）性能发展所依托的模型参数（shù）扩张、训练次数（shù）升级以及伴随（suí）着的使（shǐ）用频率跃增（zēng），已然导（dǎo）致算（suàn）力需求和能（néng）源消费（fèi）过快增长。在当前严峻（jun4）的（de）节能（néng）形势（shì）背（bèi）景下，人工智能的（de）能（néng）耗问题与节能工（gōng）作（zuò）之间的（de）潜在矛盾备受关注。鉴于（yú）此，本文对人工（gōng）智能的能耗影响及挑（tiāo）战（zhàn）进（jìn）行了（le）测算（suàn）分析（xī），认为人（rén）工（gōng）智能产业能耗的长（zhǎng）期（qī）影响（xiǎng）总体可控，但（dàn）短期局部影响（xiǎng）仍（réng）然（rán）突出，或与节能工作形成（chéng）冲（chōng）突，建议从强（qiáng）化产（chǎn）业发展要素保障（zhàng）、摸（mō）排产（chǎn）业发展（zhǎn）情（qíng）况（kuàng）、建（jiàn）立绿色（sè）低碳管（guǎn）理机制、深（shēn）化“东（dōng）数（shù）西算”格（gé）局四（sì）个（gè）方面，推动人工智能（néng）产业（yè）绿色（sè）低碳发展（zhǎn）。

一（yī）、研究背景

以大（dà）模（mó）型（xíng）为代（dài）表（biǎo）的（de）人工（gōng）智能技（jì）术（shù）和产（chǎn）业（yè）已成（chéng）为当今经济社（shè）会发展（zhǎn）的（de）重要支撑（chēng），发（fā）展（zhǎn）新一代人工智能大（dà）模（mó）型是（shì）加快（kuài）形成（chéng）新（xīn）质生（shēng）产力、培（péi）育（yù）经济发（fā）展新动能（néng）、赢得（dé）全（quán）球科技竞争（zhēng）主动权的（de）战略（luè）抓手。自2020年起（qǐ），人工智能由传统（tǒng）的（de）“判（pàn）别式小模型”转向（xiàng）更为先进的“生（shēng）成式（shì）大模型（xíng）”，代表性功能也从人脸（liǎn）识别（bié）、目（mù）标（biāo）检测（cè）、文本（běn）分类升（shēng）级（jí）到（dào）如今的文本生（shēng）成（chéng）、图（tú）像生（shēng）成（chéng）、语音生（shēng）成、视频生成等。

人（rén）工智能大（dà）模（mó）型（xíng）计（jì）算系（xì）统通常（cháng）由深度（dù）神经网（wǎng）络构建而成（chéng），具有万亿量级参数规模和（hé）复杂（zá）计算结构，能（néng）够（gòu）根据已学习的内容（róng）进（jìn）行基础（chǔ）性（xìng）地（dì）判（pàn）断（duàn）以（yǐ）及创造性地生成新（xīn）内（nèi）容。其中（zhōng），语（yǔ）言类（lèi）和图（tú）像类任务大模（mó）型应用场（chǎng）景较为广泛，正（zhèng）成为当前人（rén）工智（zhì）能技术（shù）研究和（hé）应用的热点方向。具体（tǐ）而（ér）言（yán），语言类（lèi）任务大模（mó）型（xíng）主要用于理解和生成自然（rán）语言文（wén）本，处（chù）理诸（zhū）如（rú）文本分类、问（wèn）答（dá）系（xì）统（tǒng）、文字（zì）生成（chéng）等文字任务（wù），代表性模型有OpenAI公（gōng）司发布（bù）的ChatGPT、百度公司发（fā）布（bù）的文心（xīn）一（yī）言等（děng）。图（tú）像（xiàng）类任务（wù）大（dà）模型（xíng）则（zé）主要用（yòng）于（yú）处理和理（lǐ）解图（tú）像（xiàng）内容（róng），执（zhí）行诸（zhū）如图像分类（lèi）、目标（biāo）检（jiǎn）测、图（tú）像生成等视觉（jiào）任务（wù），代（dài）表性模（mó）型包括（kuò）OpenAI公司的（de）DALL-E、智（zhì）谱（pǔ）人（rén）工智（zhì）能研究院的（de）CogVLM等（děng）。

随着（zhe）人（rén）工智（zhì）能技术的（de）快速发展（zhǎn），其（qí）背（bèi）后（hòu）的算力支撑和电力供应（yīng）变得愈发关键（jiàn）。算力（lì），即单位时间内处理（lǐ）数据或（huò）信息的能（néng）力（FLOPS），主（zhǔ）要（yào）以（yǐ）计算（suàn）机设备（bèi）、数据中（zhōng）心、智算中（zhōng）心等算（suàn）力基（jī）础（chǔ）设施作（zuò）为运（yùn）行载体，而（ér）电（diàn）力则为其提供（gòng）必要的（de）能源支（zhī）撑，以确（què）保算（suàn）力的（de）稳（wěn）定高效（xiào）运（yùn）行。由于（yú）人工智（zhì）能（néng）技术的快速发展高（gāo）度依赖（lài）于模型参数规（guī）模（mó）扩大、训（xùn）练次数升级以及伴随着的（de）使用频率跃增（zēng），算（suàn）力需求（qiú）和（hé）能源消（xiāo）耗（hào）呈现（xiàn）快速（sù）增长（zhǎng）态（tài）势（shì），也（yě）由此（cǐ）引发（fā）了一系列关（guān）注。然而（ér）已有研（yán）究（jiū）多聚焦（jiāo）于能（néng）耗总（zǒng）量（liàng）分（fèn）析，鲜有深入（rù）探讨其时空分布特点以（yǐ）及结（jié）合（hé）节（jiē）能（néng）工作（zuò）形势（shì）全面（miàn）分析能耗挑战。为此（cǐ），本文（wén）以（yǐ）语言类和（hé）图（tú）像类（lèi）大（dà）模型两（liǎng）类人工智能大（dà）模型为代（dài）表对人（rén）工智能能耗（hào）进行了（le）测算，并结（jié）合时空分布（bù）以及（jí）节（jiē）能（néng）工作形势（shì）分析了人（rén）工智能能耗带来的（de）挑战，最（zuì）后（hòu）从要（yào）素保（bǎo）障（zhàng）、产业摸（mō）底（dǐ）、管（guǎn）理机（jī）制、战（zhàn）略（luè）格局（jú）等（děng）维（wéi）度（dù）提（tí）出了（le）政策建（jiàn）议，以（yǐ）期为（wéi）我国人工智（zhì）能产业（yè）绿色低（dī）碳（tàn）发展提供有力支撑。

二、研究方法与数据

本研究基（jī）于（yú）人工智能领域相关（guān）政（zhèng）策文件、研究（jiū）报（bào）告、学（xué）术（shù）文（wén）献（xiàn）等最（zuì）新信息，构建了以语言类（lèi）大（dà）模（mó）型和（hé）图像类（lèi）大模型能（néng）耗情况为代（dài）表（biǎo）的（de）人（rén）工智能大（dà）模（mó）型能耗计（jì）算方法，并（bìng）对我（wǒ）国人工智能（néng）发展的能耗影响（xiǎng）进行了（le）测（cè）算分析。

（一（yī））大模（mó）型总能耗（hào）现状测算

当前中（zhōng）国（guó）人工智能大（dà）模（mó）型总能耗主（zhǔ）要由语言（yán）类（lèi）大模型（xíng）总能耗和（hé）图像（xiàng）类大模（mó）型总能耗构成（受限于数据可（kě）得性，以（yǐ）2023年（nián）大模型（xíng）发展情况对（duì）其（qí）能（néng）耗（hào）水（shuǐ）平（píng）现（xiàn）状进行测算），如式1所示（shì）：

（二）数据来（lái）源

计算（suàn）过程（chéng）的参（cān）数（shù）设（shè）置与数据来源如（rú）下表（biǎo）所（suǒ）示（shì）。在人工智能大（dà）模型能耗现状计算方面，主要参（cān）数包括每天访（fǎng）问人数、人均（jun1）问题数、问（wèn）题平均字数等。其中（zhōng），每（měi）天访问（wèn）人数、语（yǔ）言类大模型访问量市（shì）占率、图像（xiàng）模（mó）型（xíng）与语（yǔ）言（yán）模型访问量（liàng）市占率比例均来（lái）自（zì）非凡产（chǎn）研（yán）^[1]的2024年（nián）度（dù）报告。单字平均GPU响应时间数（shù）值来自Pointon（2022）^[2]，即0.35秒（miǎo）/字（zì）。根据Patterson等人^[3]的研究结果，GPU功率（lǜ）为400瓦特。基于Luccioni & Jernite（2023）^[4]，语（yǔ）言类大模（mó）型训练（liàn）和（hé）推断阶（jiē）段的（de）能耗（hào）比（bǐ）例为2:3，图像（xiàng）任务能耗（hào）与语（yǔ）言（yán）任（rèn）务能耗（hào）比例（lì）为（wéi）30：1。中国现有大模型总数来（lái）自（zì）中国信（xìn）通院（yuàn）（2023）^[5]。在计算2023年人工智能电耗与（yǔ）能耗（hào）占全（quán）国电（diàn）耗与能耗比（bǐ）重（chóng）时（shí），所（suǒ）使用的（de）2023年全国（guó）全社（shè）会用（yòng）电（diàn）量数据来（lái）源于中国电力（lì）企业（yè）联合会（huì）（2024）^[6]，2023年中（zhōng）国能源消（xiāo）费（fèi）总量数（shù）据来（lái）源于国家（jiā）统（tǒng）计局发布的（de）年度报告（gào）^[7]。此（cǐ）外，人均问题（tí）数（shù）与问题平（píng）均字数均基于行业常（cháng）规均设（shè）置（zhì）为（wéi）30个。

在人工智（zhì）能大模型能（néng）耗（hào）预测计算（suàn）方（fāng）面，主要参（cān）数（shù）包（bāo）括算力能耗（hào）规（guī）模年复（fù）合（hé）增长（zhǎng）率（lǜ）、增长年数等。其中（zhōng）预测增长年数设定（dìng）为（wéi）7年。算（suàn）力能（néng）耗规（guī）模年（nián）复合（hé）增长（zhǎng）率的（de）高低值数据分（fèn）别参（cān）考（kǎo）金（jīn）融界（jiè）于2024年^[8]发布（bù）的研究报告与（yǔ）国务院新闻办公室（shì）在2023年^[9]的公（gōng）开（kāi）数（shù）据。在计算2030年人工智（zhì）能电（diàn）耗（hào）及能耗占全国（guó）比重时，所使（shǐ）用的2030年全国全社会用电量和能（néng）耗（hào）预测值分别来源于（yú）中电联规（guī）划发展（zhǎn）部（bù）（2021）^[10]和国家发（fā）展改（gǎi）革委&国（guó）家能（néng）源（yuán）局（2016）^[11]。此（cǐ）外，全（quán）国人工智能产业增（zēng）加值（zhí）数据来自于中国信（xìn）通（tōng）院（yuàn）（2023）^[12]和（hé）艾瑞咨询（2024）^[13]。

表1 参（cān）数（shù）设（shè）置及（jí）数（shù）据来源

三、人（rén）工智（zhì）能的（de）能耗（hào）影响

（一）人工智能能（néng）耗

测算（suàn）结果显示，2023年我国以语（yǔ）言（yán）类（lèi）和（hé）图像（xiàng）类（lèi）模型为（wéi）代表（biǎo）的（de）人（rén）工智能（néng）大（dà）模型能耗（hào）分别为（wéi）73亿和274亿千（qiān）瓦时。两（liǎng）类（lèi）模型能（néng）耗合计达到347亿千（qiān）瓦（wǎ）时，折合成标准煤约为（wéi）426万吨，占（zhàn）全国电力（lì）消费（fèi）的0.30%，占（zhàn）全（quán）国能（néng）源（yuán）消费的0.07%。

为进（jìn）一步分析人（rén）工（gōng）智能（néng）的未来能（néng）耗影响，以算（suàn）力能（néng）耗复（fù）合（hé）增长率为关键（jiàn）参数，设定了保守（shǒu）增长和快（kuài）速增长两（liǎng）种预测（cè）情（qíng）景（jǐng）。结果显示（shì），到（dào）2030年人工（gōng）智（zhì）能大（dà）模（mó）型（xíng）预计将消耗全国1.93%-5.25%的（de）电力，占（zhàn）全国能源（yuán）消（xiāo）费的0.45%-1.21%。具体来（lái）说，在（zài）保守（shǒu）增长（zhǎng）情景（jǐng）下，预计（jì）人工智（zhì）能（néng）算力将（jiāng）消耗约2177亿（yì）千（qiān）瓦时（shí）电力，占全国电力消（xiāo）费的1.93%，折（shé）合标准（zhǔn）煤约（yuē）为2675万吨，占全（quán）国（guó）能源消费（fèi）的0.45%。若（ruò）按（àn）快（kuài）速增长（zhǎng）情景（jǐng）预测，预（yù）计电力（lì）消耗（hào）和（hé）能源消（xiāo）费占比（bǐ）将（jiāng）分别（bié）升至（zhì）5.25%和（hé）1.21%。需要说明（míng）的是，以上结（jié）果仅（jǐn）反（fǎn）映了人（rén）工（gōng）智能大模型领（lǐng）域的（de）算力（lì）能（néng）耗需求。随着人工智能产业的（de）不断（duàn）发展，未来可能会出（chū）现更加复杂多（duō）样的人工智能（néng）模型和（hé）应（yīng）用（yòng）场（chǎng）景，这（zhè）也意味（wèi）着能耗影响将在（zài）一（yī）定程度上呈（chéng）现持续增长趋势。

（二）人工智能能（néng）耗（hào）影响（xiǎng）的（de）时空（kōng）分布

算力基础设施是（shì）支撑（chēng）人（rén）工智能（néng）产业发（fā）展（zhǎn）的（de）重要底座，因而人工（gōng）智能（néng）技术（shù）研发（fā）与产业（yè）发（fā）展（zhǎn）所需（xū）能耗会随（suí）着算力（lì）基础设施（shī）布局和应用而出（chū）现鲜（xiān）明的时空特（tè）点（diǎn）。

从（cóng）时间分布上（shàng）看，人（rén）工智能（néng）能耗（hào）呈现（xiàn）“夏冬（dōng）高，春秋低（dī）”的（de）季（jì）节性波（bō）动（dòng）规（guī）律。季节性气温变化是（shì）影响算力基础（chǔ）设施（shī）能耗的关键因（yīn）素，例（lì）如（rú）夏季温度升（shēng）高导（dǎo）致（zhì）数据中心需要（yào）依（yī）赖大（dà）量（liàng）冷却设（shè）备和（hé）电力来维持设备正常（cháng）运（yùn）行的环境温度，大大（dà）增加了能源消（xiāo）耗（hào）；而冬季严寒气温下，数（shù）据中（zhōng）心需（xū）要（yào）额（é）外的能源来保（bǎo）持适（shì）宜（yí）的（de）室内温度，以防设（shè）备（bèi）因低（dī）温而出现性（xìng）能下（xià）降（jiàng）。

从（cóng）空（kōng）间分（fèn）布上（shàng）看（kàn），我国（guó）“东数（shù）西算（suàn）”工程正重塑人工智能（néng）能耗的（de）地理（lǐ）布（bù）局。整（zhěng）体上，我（wǒ）国正建立京津（jīn）冀（jì）、长（zhǎng）三角、粤港澳、成渝、内蒙古（gǔ）、贵州、甘肃、宁（níng）夏（xià）八（bā）大（dà）算（suàn）力（lì）枢纽（niǔ）节点，并（bìng）依托（tuō）枢（shū）纽节（jiē）点（diǎn）规划（huá）张家口（kǒu）集群（qún）、芜湖（hú）集（jí）群（qún）、长三（sān）角（jiǎo）生态绿色一（yī）体（tǐ）化发展（zhǎn）示范区（qū）、韶关集群、天府集群、重（chóng）庆（qìng）集群、贵（guì）安集群、庆阳（yáng）集群（qún）、和林格（gé）尔（ěr）集群等（děng）十大国家数（shù）据中（zhōng）心集（jí）群。随着（zhe）算力（lì）基（jī）础设（shè）施枢（shū）纽（niǔ）节点（diǎn）和（hé）数（shù）据中心（xīn）集群的建设（shè）与发（fā）展，人工（gōng）智能的能（néng）耗压力将（jiāng）主要转（zhuǎn）移至这些集中区域。

四、人工智能能（néng）耗（hào）影响带来的挑（tiāo）战

（一）长期影响总体可控

长期来看（kàn），人（rén）工智能产业发展对全国总（zǒng）体能耗影响相（xiàng）对有限（xiàn）。具体来说，到2030年，我国人工智（zhì）能产（chǎn）业电力消费预（yù）计达（dá）到2177-5928亿千瓦时，折合标准煤约为2675-7283万吨。然而（ér），从（cóng）能耗占（zhàn）比（bǐ）来看（kàn），人（rén）工（gōng）智能（néng）产（chǎn）业能（néng）耗仅占（zhàn）全国（guó）能源消费（fèi）总量的0.45%-1.21%，远小（xiǎo）于（yú）当前（qián）建筑业（yè）、纺（fǎng）织（zhī）业、化工（gōng）行业等¹行（háng）业（yè）的（de）能耗占（zhàn）比。从能耗强度（dù）来（lái）看（kàn），当前人工智能（néng）产业（yè）能耗强度（dù）为0.08-0.22吨（dūn）标准煤/万元，远（yuǎn）低于全国平（píng）均能（néng）耗（hào）强（qiáng）度水平（píng）。由此，人（rén）工智能产业能（néng）耗（hào）对于全（quán）国能源（yuán）消（xiāo）费总量（liàng）的（de）长期影响总体（tǐ）可（kě）控，对全国能耗强度目标完（wán）成（chéng）情况的影响相对（duì）有限（xiàn）。

（二）短（duǎn）期（qī）局部影响突出

短（duǎn）期（qī）而（ér）言，人工智能技术（shù）的（de）迅猛发（fā）展可能带来显（xiǎn）著（zhe）的季节性、局域（yù）性（xìng）用（yòng）能压力（lì）。一方面，由于（yú）季（jì）节性（xìng）气温（wēn）变化（huà），如（rú）夏季（jì）高温和（hé）冬季严寒（hán），算（suàn）力基础设施（shī）需要额外的能（néng）源消（xiāo）费（fèi）用以保障（zhàng）其稳定运（yùn）行。在（zài）夏冬（dōng）季（jì）能源供（gòng）需（xū）本（běn）就偏紧的情（qíng）况下（xià），算力基（jī）础（chǔ）设施用能需求（qiú）激增可能（néng）进一步（bù）加剧能（néng）源（yuán）保供压（yā）力。另一方面，随着“东（dōng）数西算”工程一体化算力网的推进（jìn），人工智能（néng）能（néng）耗影响主要集（jí）中在京津（jīn）冀、长三角（jiǎo）等东（dōng）部地区（qū），以（yǐ）及（jí）甘肃、内蒙（méng）古（gǔ）等（děng）西（xī）部省份。结合（hé）东、西（xī）部地区的能（néng）源供（gòng）需差异（yì）来（lái）看，这（zhè）种空间分（fèn）布可（kě）能导（dǎo）致能（néng）源供应“东部（bù）吃紧，西部过（guò）剩（shèng）”的（de）局（jú）面（miàn）发（fā）生，不（bú）仅影响（xiǎng）能源利用效率，也（yě）可能成为区域（yù）经（jīng）济协调（diào）发（fā）展的（de）掣（chè）肘因素（sù）。

（三（sān））人（rén）工智（zhì）能（néng）短期能耗（hào）影响或与（yǔ）节（jiē）能工作（zuò）形势形成冲突

近年来（lái），我国（guó）能源（yuán）消耗（hào）总量持续（xù）较快（kuài）增（zēng）长，能耗强度（dù）降幅收窄，部分地区能（néng）耗（hào）强度下降（jiàng）不及预期（qī），使得“十（shí）四五（wǔ）”后（hòu）期完（wán）成（chéng）节（jiē）能目（mù）标（biāo）和“十五五”期（qī）间开展节（jiē）能（néng）工（gōng）作（zuò）面（miàn）临一定（dìng）的难（nán）度和（hé）挑战。而（ér）人（rén）工智能在短期引发的季节性、局（jú）部（bù）性（xìng）能耗压力（lì）可（kě）能（néng）与当前严（yán）峻的节能（néng）形势（shì）形成冲突。部（bù）分地区可能（néng）受限（xiàn）于（yú）节能（néng）指标完（wán）成空间，或出于（yú）能（néng）源（yuán）保供（gòng）的（de）考（kǎo）虑，在（zài）项目（mù）能（néng）评（píng）、环评阶段加（jiā）强对（duì）数据（jù）中心（xīn）类项目（mù）的（de）审（shěn）批（pī）管理，甚（shèn）至采取限制（zhì）措施。例（lì）如，地（dì）方（fāng）政（zhèng）府在数据（jù）中（zhōng）心（xīn）类项目能评中（zhōng）多以数（shù）据（jù）中（zhōng）心的（de）电能利（lì）用（yòng）效率（Power Usage Effectiveness，PUE）²为主（zhǔ）要监（jiān）管抓（zhuā）手，并持（chí）续（xù）收紧（jǐn）相（xiàng）关标准（zhǔn）。目前，北（běi）京、上（shàng）海（hǎi）等地（dì）对（duì）于新建（jiàn）数（shù）据中（zhōng）心PUE的（de）审批（pī）要（yào）求已（yǐ）经提升至1.15-1.3，远远（yuǎn）严（yán）于欧（ōu）美国（guó）家（jiā）平均（jun1）水平（1.4-1.5）。

五、有（yǒu）关意见（jiàn）建议

（一（yī））强化（huà）人（rén）工智能战略（luè）产业发（fā）展的（de）要（yào）素（sù）保（bǎo）障

根（gēn）据测算（suàn）结果来看，人工（gōng）智能对全国能源消（xiāo）费的整（zhěng）体（tǐ）影响有限，但其时空分布相（xiàng）对（duì）集中。鉴（jiàn）于当前（qián）节能（néng）工（gōng）作（zuò）形（xíng）势的严峻性，节能减排指（zhǐ）标压力（lì）可能（néng）对人工智（zhì）能项目（mù）的（de）审批（pī）建设周（zhōu）期（qī）造（zào）成一（yī）定（dìng）影响，增加（jiā）项目延误（wù）延期（qī）风险，不（bú）利于我国人（rén）工（gōng）智能产业在全球（qiú）竞（jìng）争（zhēng）中（zhōng）抢夺（duó）发展先机。因（yīn）此（cǐ），我国（guó）应紧密结（jié）合人工智（zhì）能（néng）战略产业（yè）发展（zhǎn）趋势，进一步加（jiā）大（dà）对其关（guān）键要素的保障（zhàng）力（lì）度（dù）。一方面，深（shēn）入贯彻国家（jiā）重大项目能耗单（dān）列（liè）政策，积极推动人（rén）工智（zhì）能相（xiàng）关（guān）项（xiàng）目（mù）列（liè）入（rù）国家重大项目能耗单列范围（wéi），为产（chǎn）业发展预（yù）留充足的（de）用能（néng）空间。另一方面，加强对算（suàn）力枢（shū）纽节（jiē）点、数据中（zhōng）心集（jí）群（qún）等（děng）人（rén）工智能（néng）算力（lì）集（jí）中部署（shǔ）地（dì）区（qū）的（de）能（néng）源供给（gěi）保障，提升电源（yuán）匹配（pèi）和电（diàn）网（wǎng）支（zhī）撑能（néng）力，推动建立“算电协（xié）同”体制机制，确（què）保人工（gōng）智（zhì）能（néng）产业稳（wěn）健发（fā）展。

（二（èr））摸排人工智能产业（yè）情况调研

全面把握（wò）人工（gōng）智（zhì）能（néng）产业现（xiàn）状是优（yōu）化产业（yè）发展指导和加（jiā）强要素保（bǎo）障（zhàng）的重（chóng）要（yào）前提。因此有（yǒu）必（bì）要由（yóu）国家（jiā）有（yǒu）关（guān）部门牵头（tóu），集合（hé）相关领（lǐng）域研（yán）究机构（gòu）、行业专（zhuān）家力（lì）量，开（kāi）展针对国（guó）内（nèi）重点地区的（de）人工（gōng）智能产业调研（yán）工（gōng）作。通过实地（dì）走访相（xiàng）关企（qǐ）业和项目，系统摸排（pái）人工智能企业运营现状（zhuàng）、项（xiàng）目进（jìn）展（zhǎn）情况、技（jì）术创新（xīn）方向等（děng）方面情况，并选取具有代表（biǎo）性的（de）企业及项目，进行定（dìng）期人（rén）工（gōng）智（zhì）能企业能源（yuán）消（xiāo）费情况的监测（cè）分（fèn）析，为精（jīng）准研判产业（yè）能（néng）源消（xiāo）费（fèi）形势、科（kē）学引（yǐn）导（dǎo）人工智（zhì）能产（chǎn）业（yè）发展提供坚实的（de）数据（jù）基础（chǔ）。

（三）探（tàn）索建立人工（gōng）智能产业的绿色（sè）低碳管理机（jī）制（zhì）

推（tuī）动人工（gōng）智（zhì）能（néng）项（xiàng）目能耗（hào）指（zhǐ）标（biāo）单（dān）列（liè）并（bìng）不意味（wèi）着（zhe）“一放了（le）之”，而应在给予（yǔ）充足要素（sù）保障的同时，紧抓人工智能产（chǎn）业发展战略窗（chuāng）口期，积极引（yǐn）导其（qí）产业（yè）向绿色（sè）低（dī）碳方向（xiàng）转（zhuǎn）型（xíng）升（shēng）级（jí）。因（yīn）此，有（yǒu）必（bì）要加（jiā）快探索建立适用于我国（guó）人（rén）工智能产业（yè）发展（zhǎn）的绿色（sè）低碳管（guǎn）理机制（zhì）。首（shǒu）先（xiān），广泛（fàn）调（diào）研国内外人（rén）工智能产业（yè）先进（jìn）能（néng）效水（shuǐ）平和（hé）绿色（sè）低碳（tàn）管理体（tǐ）制机制（zhì），形成可供参考的（de）成（chéng）功案（àn）例（lì）经验。其次，采取行（háng）业（yè）标准、奖励资金、分（fèn）级评（píng）价等管理（lǐ）措（cuò）施，从人工智（zhì）能模型优化、芯（xīn）片效率（lǜ）及（jí）算法效率提升、数据中心（xīn）绿（lǜ）色（sè）架构（gòu）以及（jí）绿（lǜ）色能源使用等方面（miàn），探索建立（lì）覆盖人工智能全（quán）生命周（zhōu）期的绿色（sè）低（dī）碳管理（lǐ）机（jī）制。最后，选（xuǎn）取具有（yǒu）代表性的地（dì）区作（zuò）为试点，通过地（dì）区先行（háng）先试积累（lèi）人工（gōng）智（zhì）能产（chǎn）业（yè）绿（lǜ）色低碳管理（lǐ）经验（yàn），以（yǐ）高标准推（tuī）动（dòng）人（rén）工智能产（chǎn）业绿（lǜ）色（sè）低（dī）碳发展。

（四（sì））深化“东数（shù）西（xī）算”的空间格（gé）局（jú）

人工（gōng）智能产（chǎn）业（yè）的快（kuài）速（sù）发展意味（wèi）着需（xū）要更强大（dà）的计算（suàn）能力（lì）和更高速的（de）存储系统作（zuò）为支（zhī）撑（chēng）。在（zài）土（tǔ）地、能源等（děng）资（zī）源紧张的形（xíng）势下（xià），东部地区（qū）大（dà）规（guī）模发（fā）展数据中（zhōng）心（xīn）已显困难。因此（cǐ），有必要进（jìn）一（yī）步深（shēn）化“东（dōng）数（shù）西算（suàn）”战（zhàn）略，统（tǒng）筹（chóu）算力电（diàn）力协（xié）同布（bù）局，引导（dǎo）人工智能项（xiàng）目（mù）所依托（tuō）的对（duì）延时要求不高的算（suàn）力基础设施优先（xiān）布局（jú）于西部（bù）地（dì）区，充分利（lì）用西部丰富的算（suàn）力（lì）资源，支（zhī）撑（chēng）东部人工智能项目的（de）运算需求（qiú），进而强化（huà）“数据（jù）向西，算（suàn）力向东”的（de）规（guī）模化（huà）、集（jí）约（yuē）化（huà）发（fā）展（zhǎn）空间格局，实（shí）现资源的（de）高效配（pèi）置与促进（jìn）人工智能产业的协调发展。

备（bèi）注：

1 受限于（yú）数（shù）据可得（dé）性（xìng），此（cǐ）处（chù）选取2021年行业能（néng）耗情况进行计算（suàn），2021年（nián）建（jiàn）筑业（yè）、纺（fǎng）织（zhī）业化（huà）学原料及（jí）化（huà）学（xué）制品制造业（yè）的（de）能源消费量分别（bié）为7932、9608和28961.13万吨标（biāo）准煤，分别（bié）占全（quán）国能源消（xiāo）费（fèi）的（de）1.51%、1.83%和5.5%。

2 PUE是数（shù）据（jù）中心总能耗（hào）与IT设备（bèi）能耗的比值，基准是（shì）2，数（shù）值（zhí）越（yuè）接近（jìn）1代（dài）表其（qí）用能（néng）效率（lǜ）越高。

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