能源公司需要投资高质量数据基础设施并培养AI人才（该行业AI人才占比比科技行业低40%），科技公司需要采用先进的数据中心清洁能源采购策略，金融机构需要部署绿色债券和创新融资工具，政府需要建立AI透明度和问责制标准——德勤这份报告为四类利益相关方提供了具体的行动路线图。可持续AI能源系统的实现需要跨领域的协调合作，每类利益相关方都扮演着独特且重要的作用。报告还特别强调了包容性——只有当多数国家和组织能够获取、调整并根据自身独特需求定制AI解决方案时，AI的变革潜力才能充分实现。
能源公司与工业制造商的优先行动
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，通过利用其资产、数据和技能推动全系统的转型和价值创造。第一，投资建设高质量的数据基础设施，建立跨资产和业务部门的、可互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。第二，培养AI人才并提升团队技能水平——2018年至2024年期间，能源和采矿行业的AI人才占比在各行业中处于最低水平，平均比教育、金融服务、专业服务以及科技、信息和媒体行业低40%。第三，从高影响力的应用入手，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。第四，借助云计算和边缘计算提升AI能力的利用率，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更快速的决策。第五，通过研究与技术合作、公私合作伙伴关系以及全行业的数据共享实践促进跨学科和跨领域的协作。
科技公司、金融机构与政府的角色
科技公司应引领AI技术的开发与创新，专门针对能源行业面临的挑战提供解决方案；主动与能源领域的利益相关方合作以改善数据共享并制定行业特定的解决方案；采用先进且因地制宜的数据中心清洁能源采购策略，包括更多地采用长期电力购买协议以及将数据中心与清洁能源设施协同布局；确保负责任AI，特别是通过将可解释性、伦理规范和强合规融入AI系统。
金融服务提供商应优先考虑并支持那些在可持续性、灵活性和韧性方面展现出潜在效益的AI驱动能源和数字基础设施项目，部署创新融资工具如绿色债券、与可持续发展挂钩的债券、优惠贷款和夹层融资机制；制定并实施适当的风险评估框架以应对能源领域AI带来的特定机遇与挑战；主动与政策制定者、科技公司、公用事业公司及能源运营商合作确定投资重点领域。
政府和政策制定者应建立AI透明度和问责制的标准并明确相关定义；协调安全的跨行业和跨境数据共享框架以推动AI模型的稳健协作开发；提供有针对性的经济和金融支持（补贴、税收激励、拨款）；通过教育、培训、区域创新中心以及学术界、产业界和公共部门之间的合作投资于本地能力建设；推广灵活的政策以适应AI技术的快速发展以及能源市场的需求变化。
包容性AI未来——公私合作与能力建设
人工智能有潜力应对可持续发展和医疗可及性等重要的全球性议题，但只有当多数国家和组织能够获取、调整并根据自身独特需求定制AI解决方案时，这一潜力才可能成功实现。这可能需要针对基础设施发展提供定向支持，投资于本地能力建设，并建立尊重主权和隐私的、健全、可互通的数据生态系统。
公私合作伙伴关系可作为缩小这些差距的有力杠杆。通过结合公共部门的监管洞察力和组织协调能力以及私营部门的技术专长和创新能力，公私合作伙伴关系有助于加快包容性AI解决方案的部署。成功的合作应积极吸纳民间资本和本地社区的参与，融合多元视角，确保AI的设计与应用能够反映社会、伦理和文化方面的优先事项。
包容性AI发展应解决偏见问题并促进公平获取，投资于多语言AI模型并构建反映本地实际情况的数据集。持续的监测、审计和透明报告对于建立和维护信任与问责制至关重要。在社会各个层面推进AI普及并提升AI技能，政府、教育机构和产业界可以携手设计培训项目和宣传推广活动，帮助人们理解、使用并塑造AI技术。
