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CLEER仪表板采用一种结合研究、实证测试和生产数据的新方法，估算闭源AI模型的能源消耗和CO2排放。它提供了在聊天和代理会话中模型间的比较。

Emerald AI 已与 Google、Nvidia 及 Anthropic 成立 AI 能源管理联盟，旨在通过需求响应软件释放电网容量，以支持新建数据中心，潜在可新增 100 吉瓦电力。

International Energy Agency (IEA) 的一部纪录片使用卫星追踪映射全球数据中心，揭示专用AI数据中心容量在一年内翻倍，并提供了关于能源消耗和电网挑战的见解。

采访 Base Power Co 联合创始人 Zachary Dell，探讨能源丰富、AI 电力需求、电池技术以及能源行业的商业策略。

Penn State的研究人员开发了一种使用合成DNA和钙钛矿的存储设备，与传统芯片相比，将功耗降低100倍，通过集成存储和处理，有可能缓解AI的能源需求。

亚马逊计划在得克萨斯州建设的数据中心可能成为美国最大的气候污染源，其现场天然气发电厂获准每年排放3300万吨二氧化碳。报告强调，围绕人工智能基础设施和亚马逊碳排放的环境问题日益凸显，尽管亚马逊作出气候承诺，其碳排放去年仍上升了16%。

近200家美国公用事业公司和数据中心开发商签署了一项自愿承诺，旨在防止AI驱动的电费上涨转嫁给消费者，但该承诺缺乏执行机制。

一份关于PJM市场的报告显示，到2028年，数据中心用电需求已导致客户电价上涨230亿美元。文章解释了成本分配的复杂性以及允许数据中心将成本转嫁给其他客户的潜在漏洞。

微软去年的温室气体排放量增加了25%，原因是人工智能数据中心的扩张，据其最新可持续发展报告。

微软2026年可持续发展报告显示，碳排放量增加了25%，主要由于数据中心扩张和AI需求，并指出可持续发展解决方案未能跟上步伐。

本文探讨了伍德赛德能源如何在十多年间将AI整合到其工业运营中，从预测分析过渡到智能体系统（如用于液化天然气工厂启动的“启动顾问”辅助系统），旨在实现自主企业。

唐纳德·特朗普表达了对Anthropic作为国家安全威胁的担忧，并讨论了人工智能的能源需求和监管。

研究人员开发出一种类脑光晶体管，能够感知和存储数据，有望降低AI能耗。

参议员辛西娅·卢米斯提出《POWER Up法案》，该法案将赋予联邦能源监管委员会对数据中心接入电网的管辖权，以解决人工智能能源消耗问题。

数据中心和AI的用水问题被夸大了；研究表明数据中心能创造本地就业并提高工资，超大规模设施比旧式托管中心带来更多好处。

文章指出AI算力需求激增可能导致电力供应成为瓶颈，而中国凭借数十年布局的能源储备在这场竞争中占据先机，美国可能因过度聚焦芯片而忽视能源问题。

美国能源部长克里斯·赖特与NVIDIA的伊恩·巴克在SCSP AI+博览会上讨论了创世纪使命——美国能源部利用人工智能推动科学发现的举措。他们强调了NVIDIA在构建AI超级计算机方面的合作，以及能源对于人工智能的重要性。