全球用电量。 “4 这个错误不是一个孤立的事件。许多头条新闻 多年来出现的预测数字经济的能源 脚印会失控。5 例如 ， 作为流媒体战争 2019 年开始 - 苹果 ， 迪士尼 ， HBO 和其他宣布视频 流媒体订阅服务 ， 与 Netflix 、亚马逊和 YouTube - 多家媒体重复声称来自法国智囊团 “观看 Netflix 30 分钟产生的排放是 就像开车 4 英里一样。 "6 但同样 ， 估计是完全 几乎所有流行媒体的头条新闻都集中在 尽管它的用例狭窄 ， 但在后一种估计上。13 即使受到尊重 科学新闻媒体 ， 如麻省理工学院技术评论这样的头条新闻 作为 “训练一个单一的人工智能模型可以排放与五辆汽车一样多的碳 lifetimes. "14 这些文章表明 ， 需要大量的能源 训练这个特定的 AI 模型是正常的 ， 尽管这个估计很清楚 指的是一个非典型的例子。这就像一个汽车新闻媒体 发表一篇文章 年研究的回应 ， 参与 NAS 模型的研究人员 提供了能源使用和碳排放的详细摘要 他们的工作 ， 指出为什么外部研究人员的估计是错误的。 实际排放量比先前研究的估计值小 88 倍。17 不幸的是 ， 大众媒体很少注意纠正 记录或注意新的发现 ， 所以最初的印象 住在。 研究人员在随后的几年中发表了多项研究 估算训练许多知名 AI 模型所需的能量 作为他们的碳排放量。如表 1,虽然更大的模型 通常需要比较小的能源使用更多的能源

作者及联系人 融合生态 拥抱智能： 2030中国智能制造及自动化行业展望 15 融合生态 拥抱智能：2030中国智能制造及自动化行业展望 2025年6月 麦肯锡公司版权所有© 麦肯锡中国区新媒体设计出品 McKinsey.com.cn

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储能领跑者联盟于2017年12月成立，秉持着“一心向储，坚定不移”的理念致力于打造 中国储能行业顶尖的综合赋能平台，推动储能全产业链快速稳健发展。 储能领跑者联盟以会议展览为基础，逐步开拓新兴媒体领域能力，为企业品牌建设提供 一站式服务；在内容数据领域深度钻研，以专业化信息整合能力助力全行业成长突破；同时 向投资领域探索，通过资本运作的方式为优质项目与中上游企业提供资金与点对点投后管理

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（NRECA）数据显示，南卡罗来纳州的合作社利用联邦贷款计划支持的“能效提升基建改造项目”帮助成员节省 约 30% 的电费 67。除了家庭节能改造之外，能源合作社还通过杂志、当地报纸和广播等公众媒体开展节能降耗的 教育活动，帮助其成员和当地居民降低家庭能源成本。美国费尔菲尔德电力合作社启动了一项“战胜峰值计划”， 倡导居民自发将能源消耗从需求最高的时段转移。 图表 25 美国罗阿诺克电

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为推进经济 社会发展全面绿色转型营造良好舆论氛围。 7.举办 2025 年“全国节能宣传周”、“全国低碳日”主场活动，推动全社会形成绿色、低 碳、可持续的生产生活方式，积极应对气候变化。利用新媒体平台，加强宣传教育工作， 普及倡导绿色低碳理念。 政策法规汇编 4 月刊 — 55 — 3.8 商务部印发《关于加快推进服务业扩大开放综合试点工作方案》的通 知 商资函〔2025〕84 号