随着全球能源供应日趋紧张，特别是在AI大模型时代，AI技术的迅猛发展引发了关于能源危机的广泛讨论。然而，在这场看似不可避免的能源危机中，AI技术正逐渐展现出其作为解决方案的潜力。

在近期，Meta联合创始人兼CEO马克·扎克伯格指出，尽管AI芯片短缺问题已有所缓解，但能源供应将成为下一个主要瓶颈。这一观点凸显了AI技术“指数式成长”所带来的能源挑战。据预测，到2027年，整个人工智能行业每年将消耗85至134太瓦时的电力，相当于荷兰或阿根廷一年的用电量。同时，AI模型旺盛的算力需求还带来了庞大的耗水量，其中冷却超级计算机所消耗的水量尤为显著。

然而，在这场能源危机中，AI技术也正成为解决危机的关键。随着AI大模型的技术竞争进入纵深阶段，行业开始将注意力转向模型训练所需的能源领域。这反映了AI对清洁能源突破的依赖，以及产业界对光伏和储能等新能源形式的关注。OpenAI创始人Sam Altman和英伟达CEO黄仁勋都强调了清洁能源对于AI未来的重要性。

光伏发电作为全球电力供应的重要部分，已经成为推动能源转型的关键力量。随着AI技术的发展，光伏发电系统的效率和可靠性得到了显著提升。此外，AI技术还在能源需求预测、智能电网和资源配置等方面发挥着重要作用。通过分析天气预报数据和历史发电数据，AI模型可以提前预测可再生能源的产出，从而帮助电网更有效地管理和分配这些资源。

除了光伏发电外，AI技术还在其他清洁能源领域展现出巨大潜力。例如，在风能领域，AI技术可以通过优化风力发电机的布局和运行策略，提高风能利用效率。在储能领域，AI技术可以实现对储能设备的智能监控和管理，提高储能系统的安全性和经济性。

随着全球对清洁能源转型的投资不断增加，AI技术将成为推动这一进程的重要力量。根据彭博新能源财经发布的报告，全球低碳能源转型投资在2023年激增17%，达到1.77万亿美元。其中，清洁能源供应链的投资达到1350亿美元，预计到2025年将增至2590亿美元。这一趋势表明，清洁能源转型已经成为全球范围内的共同目标，而AI技术将在这一过程中发挥关键作用。