在人工智能技术飞速迭代的当下，大模型成为推动产业数字化转型的核心动力，算力需求呈指数级增长。但与此同时，AI发展背后的高能耗、高碳排放问题日益凸显，成为制约其长期可持续发展的核心瓶颈。数据显示，GPT-3单次训练消耗的电力相当于1000户中国家庭一年的用电量，全球大模型年耗电量已接近三峡工程年发电量的40%，若不加干预，到2035年大语言模型的年度碳排放或将达到0.18亿至2.46亿吨。在全球碳中和目标与能源供需矛盾日益突出的背景下，绿色计算应运而生，其以全生命周期的节能、减排、资源高效利用为核心，成为破解AI能耗困境、推动AI产业可持续发展的关键路径。绿色计算并非简单降低AI的计算性能，而是追求单位智能产出的能耗与碳排放最小化，实现AI技术发展与生态环境保护的协同共进，为AI产业的长期发展筑牢绿色根基。

一、绿色计算的核心内涵与AI可持续发展的内在契合

1.1 绿色计算的核心定义与发展目标

绿色计算是一种贯穿计算体系全生命周期的低碳发展理念与技术体系，覆盖硬件研发、算法设计、数据处理、基础设施运营、设备退役回收等各个环节，核心目标是通过技术创新与模式优化，最大限度降低计算过程中的能源消耗、碳排放与资源浪费，实现计算资源的高效利用与生态环境的和谐共生。从技术维度来看，绿色计算包含算力层的能效优化、算法层的高效设计、数据层的轻量化处理、基础设施层的绿色升级等多个方面；从发展维度来看，绿色计算强调将环境成本纳入计算体系的价值评估，推动计算产业从“追求性能优先”向“性能与能效兼顾”转型，最终实现计算产业的碳中和发展。

1.2 AI可持续发展的核心诉求

AI的可持续发展并非单纯的技术迭代与性能提升，而是要在技术进步、产业应用与生态保护之间找到平衡，实现“技术可行、产业可落地、环境可承载”的发展目标。一方面，AI技术需要持续突破，满足各行业对智能计算的多元化需求，成为数字经济发展的新质生产力；另一方面，AI产业必须摆脱“高能耗换高性能”的发展模式，降低全产业链的碳足迹，契合全球双碳战略的发展要求。此外，AI的可持续发展还要求算力资源的公平分配与高效利用，避免算力资源的闲置与浪费，让AI技术的红利惠及更多行业与群体。

1.3 绿色计算与AI可持续发展的契合点

绿色计算的发展理念与AI可持续发展的核心诉求高度契合，二者都是在技术发展的同时兼顾资源与环境约束。从技术层面，绿色计算为AI提供了全流程的能耗优化方案，能够从算力、算法、数据、基础设施等多个维度破解AI的能耗痛点；从产业层面，绿色计算推动AI产业形成低碳发展的商业模式，让能耗效率成为衡量AI技术价值的重要指标；从战略层面，绿色计算支撑AI产业融入双碳发展格局，使AI不仅是数字经济的核心动力，更能成为推动全社会绿色转型的重要工具。可以说，绿色计算是AI实现可持续发展的必要条件，而AI的绿色化发展也将为绿色计算技术的创新与落地提供丰富的应用场景，二者形成相互促进、协同发展的格局。

二、AI产业发展中的核心能耗痛点

AI产业的能耗问题贯穿模型训练、推理部署、数据处理、基础设施运营等全流程，随着大模型参数量的指数级增长与应用场景的不断拓展，能耗痛点愈发突出，成为制约AI可持续发展的主要障碍。当前AI的能耗问题并非单一环节的问题，而是技术设计、硬件架构、资源管理等多方面因素共同作用的结果，主要体现在以下几个方面：

2.1 模型训练阶段：高算力需求带来的阶段性能耗峰值

模型训练是AI能耗的核心环节之一，尤其是大语言模型与多模态模型的训练，对算力提出了极致要求，形成了显著的阶段性能耗峰值。一方面，大模型的参数量呈指数级增长，从GPT-3的1750亿参数到GPT-4的万亿级参数，模型训练所需的计算量同步激增，一个千亿参数的大模型训练往往需要上万块GPU同时满负荷运行数十天，单块英伟达H100显卡满负荷运行功率可达700瓦，一万张卡每小时仅核心计算就消耗7000度电，国内某头部企业训练千亿参数大模型时，仅训练阶段就消耗1.2亿度电，相当于10万户普通家庭一整年的用电总量。另一方面，训练过程中的算力资源利用率偏低，谷歌的测算显示，生产系统中芯片的利用率远低于理论最大值，大量算力资源处于闲置状态，而闲置资源的能耗同样不可忽视，进一步推高了训练阶段的能耗。

2.2 推理部署阶段：持续性运行带来的长期能耗消耗

如果说训练能耗是“阶段性峰值”，那么推理能耗则是AI产业的“持续性消耗”，其长期影响更为深远。AI模型训练完成后，需要部署在云端、边缘端等多个平台为用户提供服务，而各类AI应用的24小时不间断运行，形成了持续的能耗需求。IDC数据显示，2025年全球AI推理的电耗增速已达到训练阶段的2.3倍，成为真正的“电耗无底洞”。某头部AI聊天工具每天服务1亿用户，单日电耗就相当于一个小县城的日用电量，而谷歌的测算显示，一次Gemini查询的实际能耗虽仅为0.24Wh，但乘以全球每日数十亿次的AI查询总量，其能耗规模极为惊人。此外，不同行业的垂直大模型推理还存在显著的能耗差异，金融、医疗等行业因业务的复杂性与实时性要求，单位产值的能耗远高于其他行业，进一步加剧了推理阶段的能耗压力。

2.3 数据处理阶段：冗余数据造成的能源无效消耗

AI的发展离不开海量数据的支撑，而数据的采集、存储、传输、清洗与筛选过程，同样伴随着巨大的能源消耗，且大量冗余数据的存在造成了严重的能源无效消耗。一方面，数据中心的存储设备与传输网络需要持续运行，为海量训练数据提供支撑，其能耗在AI全流程能耗中占据不小的比例；另一方面，当前AI训练中普遍存在“数据量至上”的误区，盲目扩大数据集规模，却忽视了数据质量的提升。阿里云的研究表明，通过MIWV（模型指令弱点值）指标筛选前1%的高质量数据，训练效果就能超越全量数据集，这意味着99%的冗余数据都在做“无用功”，不仅没有提升模型性能，反而带来了大量的额外能耗。同时，数据在跨地域传输过程中，还会因网络损耗产生额外的能源消耗，进一步推高了数据处理阶段的能耗。

2.4 基础设施阶段：配套系统能耗与算力资源的低效配置

AI计算依赖于数据中心等基础设施的支撑，而数据中心的冷却、配电等配套系统的能耗，以及算力资源的低效配置，成为AI能耗的重要组成部分。首先，衡量数据中心能效的核心指标PUE（电力使用效率）行业普遍为1.4-1.8，意味着每消耗1度电用于核心计算，就需要0.4-0.8度电用于冷却和配电，冷却系统成为数据中心除IT设备外的最大能耗单元。其次，算力资源的异构性与调度机制的不完善，导致大量算力资源无法得到充分利用，部分智算中心的机架功率密度不足15千瓦，远低于高性能人工智能训练所需的40千瓦要求，算力资源的闲置与浪费进一步加剧了能耗问题。此外，AI芯片的架构设计仍存在优化空间，英伟达H100芯片的能效比仅为52.6 TOPS/W，大量电能被转化为热能而非有效计算，芯片的能量转换效率偏低。

三、绿色计算赋能AI可持续发展的关键路径

绿色计算从算力、算法、数据、基础设施、全生命周期管理等多个维度，为AI产业的能耗优化提供了系统化的解决方案，其核心是通过技术创新与模式优化，实现AI全流程的能效提升，推动AI产业从“高能耗发展”向“绿色高效发展”转型。绿色计算赋能AI可持续发展并非单一技术的突破，而是多技术、多环节的协同优化，核心路径主要体现在以下五个方面：

3.1 算力层：专用化芯片研发与异构算力调度优化

算力是AI发展的基础，算力层的绿色化是实现AI能耗优化的核心环节，主要围绕专用化AI芯片研发与异构算力调度优化两大方向展开，核心目标是提升算力的能效比与资源利用率。在专用化芯片研发方面，摒弃传统通用CPU的设计思路，针对AI计算的特点研发专用化AI芯片，如TPU、NPU、昇腾芯片等，这类芯片在AI计算任务上的能效比远高于通用CPU，能够大幅降低单位算力的能耗。同时，探索存算一体化、事件驱动架构等新型芯片架构，存算一体化架构通过在存储单元附近直接完成计算，减少数据搬运过程中的能耗，事件驱动架构采用脉冲神经网络（SNN），仅在数据变化时触发计算，进一步降低静态功耗，特斯拉FSD芯片以72W功耗实现144TOPS算力，成为边缘AI芯片的典范。在异构算力调度优化方面，突破传统算力调度的单维度思维，实现“架构-调度-映射”的多维度联合优化，中科院计算所的异构算力调度算法通过架构感知、任务分解、动态调度等创新，将异构算力资源的利用率从30%提升到85%以上，同时实现每瓦特计算性能提升2-3倍。此外，利用潮汐调度、东数西算等模式，将非实时AI任务调度至夜间风电富余时段或西部可再生能源富集区，实现算力资源的时空优化配置，进一步提升算力利用的绿色化水平。

3.2 算法层：模型轻量化设计与高效架构创新

算法层的优化是绿色计算赋能AI可持续发展的核心抓手，其核心是通过模型轻量化设计与高效架构创新，在保证模型性能的前提下，最大限度降低计算量与能耗，打破“模型性能提升必然伴随能耗增加”的固有认知。在模型轻量化设计方面，采用剪枝、量化、蒸馏等成熟技术，对现有大模型进行优化，OpenAI的Circuit-Sparsity模型证明，仅保留0.1%的非零权重，就能在特定任务上保持核心性能，说明现有大模型存在巨大的能耗优化空间。知识蒸馏技术通过“教师模型-学生模型”的模式，将大模型的知识迁移到轻量化小模型中，自蒸馏、硬件感知蒸馏等新型蒸馏技术的出现，进一步提升了模型轻量化的效果，华为HiAI引擎的动态通道蒸馏技术，使同一模型在不同设备上的推理速度提升2~3倍。在高效架构创新方面，利用神经架构搜索（NAS）技术，搜索兼顾性能与能效的Pareto最优模型，摒弃传统“大而全”的模型设计思路，针对不同应用场景设计轻量化、定制化的模型架构，如面向移动设备的MobileNet、面向边缘端的YOLOv8-nano等，实现“场景适配、算力匹配”的高效计算。同时，优化大模型的核心架构，针对自注意力机制计算复杂度随输入序列长度平方增长的问题，探索稀疏注意力、滑动窗口注意力等新型注意力机制，降低长文本、多模态数据处理的计算量与能耗。

3.3 数据层：高质量数据筛选与轻量化处理

数据层的绿色化核心是摒弃“数据量至上”的误区，通过高质量数据筛选与轻量化处理，减少冗余数据带来的无效能耗，实现“以质取胜”的绿色数据处理模式。在高质量数据筛选方面，建立科学的数据集质量评估体系，如利用MIWV指标、数据相关性分析等方法，筛选出对模型训练有核心价值的高质量数据，用少量高质量数据替代海量低质量数据，在保证模型训练效果的前提下，大幅降低数据处理与模型训练的能耗。阿里云的研究证实，筛选前1%的高质量数据进行训练，效果就能超越全量数据集，这意味着通过数据质量的提升，能够减少99%的冗余数据带来的能耗。在数据轻量化处理方面，对采集到的原始数据进行去重、特征筛选、降维等处理，剔除无效数据与冗余特征，减少数据的存储、传输与计算量。同时，利用边缘计算技术，将数据处理任务下沉至边缘端，实现数据的就近采集、就近处理、就近分析，减少数据跨地域传输过程中的网络能耗与延迟，边缘AI芯片将功耗压缩至数百mW级，能够满足边缘端数据处理的低能耗要求。此外，利用联邦学习、隐私计算等技术，在保护数据隐私的前提下，实现多节点的数据联合训练，避免数据的集中存储与传输，进一步降低数据处理阶段的能耗。

3.4 基础设施层：数据中心绿色化升级与绿电替代

数据中心是AI计算的核心基础设施，基础设施层的绿色化升级是实现AI绿色发展的重要保障，主要围绕PUE值优化与绿电替代两大核心方向展开，推动数据中心从“高能耗运营”向“绿色高效运营”转型。在数据中心PUE值优化方面，摒弃传统的风冷散热模式，采用液冷散热、自然冷却等高效散热技术，阿里云张北数据中心采用浸没式液冷技术，将PUE值降至1.09，谷歌数据中心的年均PUE值低至1.1，大幅降低了冷却系统的能耗。同时，优化数据中心的供配电系统，采用高效UPS、高压直流供电等技术，减少供配电过程中的能量损耗，华为的iCooling@AI技术通过对工作负载和冷却单元输出的动态建模，使冷却系统与实际工作负荷保持一致，实现PUE值降低8%。在绿电替代方面，推动数据中心与光伏、风电、水电等可再生能源的深度融合，实现绿电的直供与就近消纳，腾讯天津数据中心建设分布式光伏+储能微网，绿电使用率超50%，阿里云2024年采购风电2亿度，为AI计算提供绿色能源支撑。同时，通过绿电交易、储能技术应用等方式，解决风电、光伏等绿电的间歇性、波动性问题，保障数据中心7×24小时的稳定绿色供电，实现数据中心的碳中和运营。

3.5 全生命周期：AI系统的绿色化管理与评估

绿色计算赋能AI可持续发展并非单一环节的优化，而是贯穿AI系统从设计、研发、部署到退役的全生命周期绿色化管理，核心是将绿色发展理念融入AI系统的各个阶段，建立全流程的能耗评估与优化机制。在设计阶段，将能耗效率纳入AI系统的设计指标，建立绿色设计评估体系，在模型架构、算力选择、数据规划等环节充分考虑能耗因素，从源头规避高能耗问题；在研发阶段，引入能耗监测工具，实时监控模型训练、算法调试过程中的能耗情况，针对高能耗环节及时进行优化，实现研发过程的绿色化；在部署阶段，根据应用场景的能耗要求，选择合适的部署平台与算力资源，实现云端与边缘端的协同部署，同时建立动态的能耗监控体系，实时调整算力资源配置，避免资源闲置；在退役阶段，对AI硬件设备进行规范化的回收与再利用，对芯片、服务器等设备进行拆解、修复与再生，提升硬件资源的循环利用效率，减少电子废弃物的产生，实现AI硬件全生命周期的绿色化。

四、绿色计算在AI领域的行业实践与应用

随着绿色计算理念的深入普及与技术的不断成熟，全球科技企业、算力平台、行业机构纷纷开展AI绿色化的实践与探索，从绿色数据中心建设到轻量化模型研发，从异构算力调度到绿色标准制定，绿色计算在AI领域的应用落地速度不断加快，形成了一批可复制、可推广的实践案例，为AI产业的绿色可持续发展提供了重要参考。

在科技企业层面，头部企业纷纷布局绿色数据中心与AI能耗优化，成为绿色计算落地的核心推动者。谷歌依托TPU专用芯片与液冷散热技术，打造了全球领先的绿色数据中心，年均PUE值低至1.1，同时通过稀疏计算、模型优化等技术，降低Gemini大模型的训练与推理能耗；阿里云张北数据中心采用浸没式液冷技术，PUE值降至1.09，成为全球能效最高的数据中心之一，同时通过高质量数据筛选、模型压缩等技术，实现大模型训练能耗降低40%以上；华为推出智能微模块数据中心与iCooling@AI技术，为山东联通打造的AI云舱实现PUE值降低8%，同时研发昇腾系列AI芯片，为AI计算提供高性价比、低能耗的算力支撑。

在算力平台层面，依托算网融合、东数西算等国家战略，实现算力资源的绿色化、集约化配置。中国电信天翼云的息壤互联调度平台实现“资源无关、框架无关、工具无关”的算力全局调度，能够根据任务特性与能源分布，实现算力资源的最优配置，大幅提升算力利用率；东数西算工程将东部非实时AI任务迁移至西部可再生能源富集区，利用西部的风电、光伏等绿电为AI计算提供支撑，实现算力资源的时空优化配置，推动AI算力的绿色化发展。

在大模型企业层面，摒弃“唯参数论”的发展思路，转向轻量化、高效化的大模型研发方向。OpenAI推出Circuit-Sparsity稀疏模型，在保持核心性能的前提下大幅降低模型能耗；国内大模型企业纷纷推出面向不同场景的轻量化大模型，如百度文心一言的轻量化版本、阿里通义千问的边缘端模型，实现大模型在移动设备、边缘端的低能耗部署，同时通过模型蒸馏、稀疏化等技术，降低大模型的训练与推理能耗。

在国际标准层面，行业机构纷纷出台AI绿色化的标准与规范，为全球AI产业的绿色发展提供统一的指导。2025年2月，欧洲标准化委员会（CEN）与欧洲电工标准化委员会（CLC）正式发布《人工智能的环境可持续性》标准，提出了贯穿AI全生命周期的环境可持续实践方案，建立了AI系统能源效率与碳排放的量化评估模型；MLCommons等国际机构推出AI能效评估基准，为AI模型与算力的能效评估提供了统一的标准，推动AI产业形成“比性能、更比能效”的发展氛围。

此外，绿色计算与AI的融合还在工业、交通、医疗等垂直行业落地应用，形成了“AI绿色化，绿色AI化”的良性循环。在工业领域，利用绿色AI模型实现工业生产过程的能耗监测与智能调度，大幅降低工业生产能耗；在交通领域，通过轻量化AI模型实现智能驾驶、交通调度的低能耗运行，提升交通系统的运行效率；在医疗领域，利用边缘AI模型实现医学影像的就近分析，减少数据传输能耗，同时通过模型轻量化，实现AI医疗设备在基层医疗机构的低能耗部署。

五、绿色计算推动AI可持续发展的现存挑战

尽管绿色计算为AI的可持续发展提供了系统化的解决方案，且在行业内取得了一系列实践成果，但当前绿色计算在AI领域的落地与推广仍面临诸多挑战，这些挑战涉及技术、产业、成本、政策等多个方面，成为制约AI产业绿色化发展的重要因素，需要全社会协同发力加以解决。

5.1 技术层面：轻量化与性能的平衡及技术碎片化问题

算法与芯片技术的优化仍面临核心瓶颈，模型轻量化与性能的平衡问题尚未得到彻底解决。模型剪枝、量化、稀疏化等技术在降低模型能耗的同时，可能会导致模型精度的损失，而OpenAI的稀疏模型虽在能效上有优势，但运算速度较密集模型慢100至1000倍，计算效率的瓶颈亟待突破。同时，绿色计算技术呈现碎片化特征，不同企业、不同机构的技术路线各异，芯片、算法、算力调度等技术之间缺乏兼容性，导致绿色计算技术难以在全行业推广应用，形成“孤岛式发展”的格局。此外，绿电的稳定性与适配性不足，风电、光伏等绿电存在间歇性、波动性问题，储能技术的成本与能效仍需提升，难以满足AI数据中心7×24小时稳定供电的需求，制约了绿电在AI领域的大规模应用。

5.2 产业层面：产业链协同不足与绿色标准缺失

AI产业的绿色化发展需要芯片、算法、数据、算力平台、应用企业等全产业链的协同配合，但当前AI产业链各环节之间缺乏有效的协同机制，呈现“各自为战”的发展状态。芯片企业的研发与算法企业的需求脱节，专用化AI芯片难以适配各类算法模型；算力平台与应用企业之间的算力调度缺乏有效衔接，导致算力资源的闲置与浪费。同时，全球尚未形成统一的AI能耗核算与绿色评价标准，不同企业的能耗测算方法差异较大，能耗数据缺乏可比性，部分企业存在“漂绿”行为，通过虚假的能耗数据营造绿色发展的假象，扰乱了AI产业绿色化发展的市场秩序。此外，AI绿色化发展的产业链上下游尚未形成良性的利益分配机制，绿色技术的研发与落地缺乏足够的产业动力。

5.3 成本层面：绿色技术前期投入高与中小企业转型难

绿色计算技术的研发与落地需要大量的前期资金投入，无论是专用化AI芯片的研发、绿色数据中心的建设，还是异构算力调度系统的开发，都需要巨额的资金与技术投入，这对企业的资金实力与技术研发能力提出了极高的要求。头部科技企业凭借雄厚的资金与技术实力，能够承担绿色技术的研发与落地成本，但大量中小企业受资金、技术等因素的制约，难以开展绿色化转型，只能继续采用传统的高能耗计算模式，形成“头部企业绿色化，中小企业高能耗”的发展格局。同时，绿色技术的投入产出周期较长，部分绿色技术的短期经济效益不明显，导致企业的研发与落地积极性不足，进一步制约了绿色计算技术在AI领域的大规模推广。

5.4 政策层面：激励机制不完善与监管体系不健全

当前针对AI产业绿色化发展的政策激励机制与监管体系仍不完善，难以形成有效的政策引导与约束。在政策激励方面，针对AI企业绿色技术研发、绿色数据中心建设、绿电使用等方面的补贴、税收优惠等激励政策不足，企业开展绿色化转型的政策红利有限；在监管体系方面，尚未建立针对AI产业能耗与碳排放的强制性监管标准，对高能耗AI企业的约束力度不足，难以倒逼企业开展绿色化转型。此外，不同地区的政策差异较大，部分地区为了推动AI产业发展，对AI企业的能耗问题缺乏有效的监管，导致高能耗AI项目在部分地区扎堆落地，进一步加剧了区域能源供需矛盾。

六、绿色计算推动AI可持续发展的未来展望

随着全球双碳战略的深入推进与绿色计算技术的不断创新，AI产业的绿色化发展将成为未来的主流趋势，绿色计算将与AI技术深度融合，推动AI产业实现“高性能、低能耗、可持续”的发展目标。未来，绿色计算赋能AI可持续发展将呈现技术融合化、产业协同化、标准统一化、政策系统化、应用普及化的发展特征，AI产业将逐步摆脱高能耗发展模式，成为数字经济绿色发展的核心动力。

在技术发展方面，绿色计算与AI技术将实现双向赋能，形成“绿智融合”的技术发展格局。一方面，脑启发计算、量子计算等新型计算技术将与AI深度融合，借鉴人类大脑的稀疏编码、动态激活机制，开发出更高效的AI架构，脉冲神经网络（SNN）、存算一体化等技术将成为AI芯片的主流发展方向，进一步提升算力的能效比；另一方面，AI技术将反哺绿色计算的发展，利用AI模型实现数据中心的智能调度、绿电的智能管理、能耗的智能监测，提升绿色计算的智能化水平，形成“AI优化绿色计算，绿色计算支撑AI发展”的良性循环。

在产业发展方面，AI产业链将实现全环节的协同绿色化，形成绿色高效的产业生态。算网融合将成为算力发展的主流模式，实现全球算力资源的全局调度与优化配置，算力资源的利用率将进一步提升；开源生态将成为推动AI绿色化发展的重要力量，Hugging Face等平台推出的“Green Models”专区，将为企业提供轻量化、低能耗的开源模型，减少重复训练带来的能耗浪费；同时，产业链上下游将形成有效的协同机制，芯片、算法、算力平台、应用企业之间将开展深度合作，推动绿色计算技术的标准化与产业化，降低中小企业的绿色化转型成本。

在标准体系方面，全球将形成统一的AI能耗核算与绿色评价标准，为AI产业的绿色发展提供统一的指导。各国将加强国际合作，共同制定贯穿AI全生命周期的绿色标准体系，涵盖芯片、算法、数据、基础设施等各个环节，建立统一的能耗与碳排放量化评估模型；同时，将AI能耗纳入企业ESG评级的重要指标，引导资本流向绿色AI项目，形成“资本追绿色”的市场格局，推动AI企业将绿色发展纳入核心竞争力。

在政策层面，各国将出台系统化的政策体系，形成“激励+约束”的双重政策导向。一方面，加大对AI绿色技术研发、绿色数据中心建设、绿电使用等方面的政策激励，通过补贴、税收优惠、绿电交易等方式，降低企业的绿色化转型成本；另一方面，建立针对AI产业的能耗与碳排放强制性监管标准，对高能耗AI企业进行严格约束，倒逼企业开展绿色化转型。同时，各国将加强国际政策协同，共同推动全球AI产业的绿色化发展，避免“碳泄漏”问题的出现。

在应用层面，绿色AI将在各行业实现大规模普及应用，成为推动全社会绿色转型的重要工具。绿色AI模型将在工业、交通、医疗、能源、环保等各个行业落地，实现工业生产的能耗优化、交通系统的智能调度、能源行业的高效管理、环保领域的碳汇监测，推动各行业的数字化与绿色化融合发展。同时，绿色AI将向普惠化方向发展，轻量化、低能耗的AI模型将在移动设备、边缘端、基层医疗机构等场景大规模部署，让AI技术的红利惠及更多行业与群体，实现AI技术的绿色普惠发展。

七、结语

人工智能作为数字经济发展的核心动力，其可持续发展不仅关乎产业自身的长远发展，更关乎全球双碳战略的实现与生态环境的保护。绿色计算以全生命周期的能效优化为核心，为AI产业破解能耗困境、实现可持续发展提供了系统化的解决方案，是AI产业绿色发展的必由之路。当前，绿色计算在AI领域的应用虽面临技术、产业、成本、政策等诸多挑战，但随着技术的不断创新、产业的不断协同、政策的不断完善，绿色计算将与AI技术深度融合，推动AI产业实现“高性能与低能耗”的协同发展。

AI产业的绿色化发展并非单一企业、单一行业的事情，需要产学研用政的协同发力。企业作为市场主体，应将绿色发展纳入核心发展战略，加大绿色技术的研发与落地投入；科研机构应聚焦绿色计算的核心技术瓶颈，开展基础性、前沿性技术研究；政府应出台系统化的政策体系，加强政策激励与监管约束，推动绿色标准的制定与推广；行业组织应发挥桥梁纽带作用，推动产业链上下游的协同合作，形成绿色高效的产业生态。

未来，随着绿色计算技术的不断创新与落地，人工智能将在绿色计算的支撑下，摆脱高能耗发展模式，成为兼具技术创新与生态友好的新质生产力。绿色AI不仅将推动数字经济的绿色发展，更将为全球双碳战略的实现、生态环境的保护提供重要支撑，实现技术发展与生态保护的双赢，让人工智能真正成为推动人类社会可持续发展的重要力量。