在“双碳”战略深入推进的背景下，人工智能的爆发式增长将“绿色AI”推至聚光灯下。凭借强大的数据处理能力，AI技术正成为企业落地ESG管理、实现节能降碳的核心抓手。

　　与此同时，AI算力带来的能耗代价同样惊人。测算显示，训练一次大语言模型的碳排放量相当于一辆燃油车绕地球行驶数百圈。当“绿色”遇见“智能”，企业究竟该为AI的能耗焦虑，还是应该借助AI推动自身实现绿色革命？

　　安永大中华区ESG可持续发展主管合伙人李菁在接受记者采访时表示，在推动企业实现既符合ESG目标又具备数字化转型过程中，AI技术已不再仅仅扮演数据处理的辅助角色，而是逐步演进为贯穿ESG治理全链条的智能支撑体系。“面对AI算力能耗与ESG目标的矛盾，企业必须摒弃‘因噎废食’的思路，树立‘双向协同’的思维，既要管控AI自身的碳足迹，更要主动利用AI提升能源利用效率、扩大绿电使用，让AI成为能源转型的加速器，而非负担。”

　　业界普遍认为，当前企业不应限制算力发展，而应让AI充当“节能管家”。这一路径正在实践中得到有力验证。

　　7月16日，由国投集团雅砻江流域水电开发有限公司牵头建设的雅砻江水风光一体化智慧运营大模型正式发布。这是全国首个面向水风光一体化清洁能源基地的智慧运营大模型，标志着我国千万千瓦级大型清洁能源基地的数字化转型迈入自主可控、系统协同、智能高效的全新阶段。

　　在生产运行领域，大模型接入全流域各电站机组、变电设备、风光逆变器等上万台设备的在线监测数据，AI实时诊断故障隐患，光伏组件故障诊断准确率达96%以上，故障定位效率提升50%；偏远场站逐步实现“少人值守、无人值班”。在市场营销方面，大模型实现7×24小时不间断市场动态研判，现货电价预测准确率提升超10%，营销决策时效性提升至分钟级。

　　值得关注的是，支撑这一系统高效运转的，是国内首个高海拔岩洞式智算中心。其独特的地理条件与自然冷源优势，是绿色算力的生动探索。

　　随着雅砻江流域水风光资源集中开发，基地规模不断扩大，仅靠人工经验和分系统管理已难以满足千万千瓦级清洁能源基地的协同运行需求。

　　国投集团雅砻江流域水电开发有限公司董事长、党委书记孙文良表示，通过人工智能，将预测、调度、运行、交易等环节贯通，使整个基地作为一个整体运行。这成为“双向协同”理念的破局样本。

　　对于“双向协同”的内在含义，李菁作了进一步拆解。她表示，AI不仅能处理ESG数据，更能直接优化能源系统。例如，通过预测可再生能源出力、智能调度电网负荷、动态优化数据中心制冷策略，企业可显著提升能源利用效率，减少弃风弃光，提高绿电在整体用能中的占比。

　　同时，AI还可用于生产工艺优化、物流路径规划，从运营端直接降低单位产出的能耗和排放。这些“增效”成果，应优先用于抵消AI自身新增的算力能耗，形成内部碳循环的正向激励。

　　与此同时，并非所有AI任务都需调动千亿参数的大模型。在“能效优先”原则下，对于规则明确、重复性高的任务，可优先采用轻量模型、专用工具或传统算法；仅在复杂分析、多步推理时才调用高性能模型。通过模型路由、任务分级、算力调度和缓存复用，企业可在保证业务效果的前提下，大幅削减无效算力消耗。

　　“更进一步看，企业可以将AI训练和推理任务优先安排在绿电供应充足的时段或区域，并利用AI调度自身算力负载，与电网绿电波动协同，实现‘算力随绿电而走’。”李菁说。

　　另一位受访人士表示，“绿色AI”不是单纯控制算力能耗，而是构建一个双向赋能的正循环：AI帮助提升能源效率、扩大绿电使用，绿电反过来支撑AI的可持续发展。真正可持续的AI，不仅要助力企业达成ESG目标，更应以符合ESG原则的方式被设计、部署和运营。