德勤报告指出，AI有望成为能源领域的变革力量，推动能源系统向更可持续、更具韧性的方向转型。实现“可持续的主权AI”这一目标，需要能源公司、科技公司、金融服务提供商、政策制定者协同行动。

    能源公司与工业制造商：从数据基础设施到高影响力应用

    能源公司和工业制造商在实施AI解决方案方面处于领先地位，利用资产、数据和技能，推动全系统转型和价值创造。

    投资建设高质量的数据基础设施，并优先开展运营和市场数据的采集、整理与整合。为支持AI模型的训练与部署，建立跨资产、跨部门操作的标准化数据格式，辅以强大的网络安全措施和数据治理政策，保障业务持续运行、敏感数据受到保护。

    开展AI专项培训项目，培养AI人才。2018年~2024年，能源和采矿行业的AI人才占比较教育、金融服务、科技、信息和媒体行业低约40%。提升公司内部AI能力，有助于解读AI输出、管理系统并推动AI应用与业务流程的持续改进。

    部署高影响力应用。已被验证的应用包括：预测性维护、效率提升、高级预测和电网优化，可在多种资产进行部署，产生累计经济效益。

    借助云计算与边缘计算，提升AI的利用率。云平台处理大规模数据训练复杂AI模型；在靠近传感器或变电站等设备的边缘端部署AI，可实现实时数据分析和快速决策，减少传输延迟、分散能耗。

    通过研究与技术合作、公私合作伙伴关系（PPP）和全行业的数据共享实践，促进跨领域协作。企业可获得先进AI技术和监管支持，并利用准确、可靠且匿名处理的数据，满足数据隐私要求。

    科技公司：从技术开发到负责任的AI

    科技公司在推动行业变革方面发挥重要作用，能弥合AI前沿技术能力与能源行业运营需求的差距。

    首先，引领AI技术开发与创新。针对电网稳定性、需求预测和预测性维护等挑战提供解决方案，持续投资AI与物联网、数字孪生、云计算的交叉融合领域。

    其次，主动与能源利益相关方合作，改善数据共享机制，并制定行业特定的解决方案。提供数据中心的透明信息，共同开发电力需求预测方法，协助能源供应商应对AI用电需求增长。而技术供应商可协助能源行业领导者有效规划基础设施，提高电网可靠性，并加快清洁能源整合的创新步伐。

    再次，采用清洁能源采购策略。科技企业可优先采购低碳电力，率先应对数据中心能耗快速增长的挑战。具体措施包括：更多采用长期电力购买协议（PPA）、将数据中心与清洁能源设施进行协同布局。这不仅有助于企业实现可持续发展目标，还能提升当地电网的韧性。

    最后，提高AI的可信度。将可解释性、伦理规范和强合规机制融入AI系统，提供透明算法和数据主权的文档，以支持可信且透明的AI决策。各类开源工具和知识共享措施能够助力打造安全可靠的AI模型，并有助于降低中小企业的准入门槛。

    金融服务提供商：从创新融资到风险评估

    金融服务提供商在支持和扩大能源领域由AI驱动的创新方面发挥着重要作用，不仅是资金支持方，也是使用者。

    优先支持可持续的AI驱动能源和数字基础设施项目，部署绿色债券、优惠贷款和夹层融资（介于优先债务与股权之间的混合融资工具）机制，以支持数据中心建设、电网升级和清洁能源整合。

    制定风险评估框架，应对网络安全、监管变化和运营韧性等挑战。保险公司可开发新的承保模式应对AI特有的风险，金融机构可利用AI加强风险识别、自动化财务流程，并提升资产估值能力。

    主动开展跨领域合作，与政策制定者、科技公司、公用事业机构合作确定投资重点，降低AI项目风险。为构建稳健、负责任、创新的AI驱动能源生态系统奠定基础。

    政府和政策制定者：从标准制定到包容性发展

    政策制定者在推动AI在能源系统中的应用方面发挥着重要作用，其影响力有助于实现可持续的主权AI目标。

    建立标准，在基础设施项目中明确AI透明度和问责制标准，消除发展障碍。

    协调跨行业和跨境数据共享框架，推动AI模型的协作开发和区域能源系统的优化，持续对高质量、具备可互操作性的科研数据集进行投资，欧盟Enershare平台就是典型范例。

    提供经济激励，通过补贴、税收激励等措施降低AI创新风险。投资本地能力建设，通过教育、培训和创新中心培养本土AI人才。推广灵活政策，适应AI技术和能源市场的快速变化，降低监管过时风险。