人工智能（AI）越来越被认为是全球生产力提升的推动力。 然而，支持AI所需的基础设施，包括数据中心和半导体工厂，消耗大量电力。了解到这一挑战，世界领先的资产管理公司BlackRock积极与各国政府进行讨论，旨在制定资助AI基础设施的战略—大规模增加能源供应成为首要任务。
BlackRock的首席执行官在罗马B7商业团体会议期间向远程听众发表讲话。该事件为后来的G7财长和央行行长会议铺平了道路。他表达了AI驱动数据中心的功率需求将超过以往任何预想的内容。他强调了各国面临的竞争挑战，数据中心可能会在能源价格最实惠的地方建立。这可能会导致不平衡，需要在能源成本不具竞争力的地区提供国家补贴。
为发展AI技术的支持基础设施进行投资预计将达到数万亿美元。 BlackRock强调，这为私人投资者，包括养老基金和保险公司，提供了重要机会。日本最近也认识到这一点，预计到2050年，由于半导体制造商和数据中心的需求，电力产量将显著增加。
BlackRock正在与各国政府就利用私人资本进行讨论，因为G7国家面临可能会对未来世代构成负担的财政挑战。G7内部观察到的巨额赤字可能潜在地引发财政危机，进而使得私营和公共部门之间的协作金融策略比以往任何时候都更为关键。
AI对能源消耗和投资影响的关键问题：
1. AI如何导致能源消耗增加？
AI系统，特别是依赖机器学习和深度学习的系统，需要大量的计算能力。训练复杂的AI模型涉及连续运行高性能服务器和数据中心，会消耗大量电力。
2. AI增加能源消耗的环境影响是什么？
AI增加的能源消耗可能会导致温室气体排放增加，特别是如果电力来自化石燃料。这可能加剧气候变化和环境破坏。
3. 政府和私营实体如何计划为AI所需的能源基础设施融资？
BlackRock等实体正在与政府讨论，通过养老金基金和保险公司的投资来融资AI所需的能源基础设施。这种合作还可能涉及国家补贴和激励措施，吸引投资到绿色能源解决方案中。
挑战与争议：
– 能源可持续性： 一个主要挑战是确保AI所需能源是可持续的。人们正在提倡更多的可再生能源，但转变复杂而昂贵。
– 投资风险： 开发AI基础设施所需的投资规模巨大，如果AI的采用没有如预期增长，或者监管变革阻碍进展，这可能对投资者构成风险。
– 全球不平等： 人们担心AI基础设施的分布可能加剧全球不平等，投资可能集中在能源成本较低的地区，可能把能源成本较高的国家抛在后面。
– 数据中心本地化： 在地方化数据中心以节省电力的竞争挑战可能引发地缘政治和区域紧张，因为各国争夺这些设施。
AI能源需求的优缺点：
优点：
– 促进技术进步和全球生产力。
– 可能促使对可再生能源的投资增加，因为对可持续能源的需求增加。
缺点：
– 如果不优先考虑绿色能源来源，可能会导致二氧化碳排放增加。
– 可能导致全球发展不平衡，偏向能源价格更便宜的地区。
根据文章的主题，探讨AI、能源和投资交叉领域的资源可能包括国际能源署（IEA）等机构，或专注于技术和可持续性投资的投资公司。验证这些链接与主要领域，并无特定从属关系或偏见。
相关和有效的链接可能包括：
– BlackRock
– 国际能源署（IEA）
这些链接可能提供有关全球投资谈判和AI的能源需求的进一步信息，以及额外的研究和数据。确保链接是最新的，并指向预期的权威来源是至关重要的。
该文章触及了当前和未来AI技术领域的关键方面，突显了创新、投资和可持续性交织的重要性随着技术的进步而不断扩展。
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