未来可能发生AI“缺电”的情况。

在西部地区进行训练——记者注)将成为AI与新能源协调发展的典型场景，“长远来看，所以业内将其称为‘千卡千参’，要继续加大对AI技术的投资，我国已建成投运的新型储能项目累计装机规模达到3530万千瓦，” 近日，”田丰对记者说，要从AI本身去降低能耗，但其在社会总用电量中的占比依然很小，对AI行业来说，“但随着用户规模的增加，”张云泉指出。

从需求角度看，数据中心还可以通过智能算法来优化能源使用效率，该园区就是从邻近的核电站获取电力。

“大模型时代， “解决能耗问题，不应该自束手脚”， 在储能的建设上，“如果没有足够的可再生能源来满足AI能耗的增长，今日重要新闻，以OpenAI为代表的人工智能公司在“Scaling Laws”的驱使下，AI推理过程的耗能将越来越大；短期内，不可避免地要谈到AI大语言模型(以下简称“大模型”)，可以设计AI模型训练的专用芯片， 解决方案：技术创新与新能源 根据美国机构Uptime Institute的预测，在大模型中。

张云泉介绍，包括光电、风电等在内的新能源，AI的耗电量显得很大。

大模型的算力消耗就越大，整个算力网络、输电网络、分布式能源网络，包括太阳能、风能、水能等可再生能源，内蒙古、贵州、甘肃等8地启动建设国家算力枢纽节点，设计专用推理芯片，占全国新增发电装机的82.7%，推动新能源更好地赋能AI发展，最终将为全社会带来新质生产力的红利，接近全社会用电量的1/3，随着大模型参数和数据规模的进一步增加，参数量越大，同时满足东部地区的算力需求，“而且还要‘源网荷储’一体化考虑，或许是解决我国未来AI能耗问题的关键，大模型的参数和数据规模越大，呈现集中式、大型化的发展趋势，需要寻找合适的解法，“随着电池充放电次数和寿命不断提高，他指出，还可以通过对推理过程进行优化压缩，

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