预计数据中心能源使用量可能从 2024 年的 415 TWh 增长到 2030 年的 945 TWh，估算排放量从约 185 Mt CO₂ 上升到 421 Mt CO₂。这表明 AI 系统不仅应该强大，还应该高效、有结构、并受到适当控制。
1. 独立式 AI（独立式 AI）
独立式 AI 意味着 AI 不应附着于每一个流程。并非每个任务都需要 AI 模型。一些简单任务可以更好地用自动化、公式、数据库查询或基于规则的系统来处理。通过在真正能增加价值的地方才使用 AI，组织可以减少不必要的系统负载，构建更高效的数字化工作流。这通过倡导更明智的资源使用和更好的运营纪律来支持 ESG。
2. 智能路由（智能路由）
智能路由意味着每个任务都应被发送到正确的系统。轻量级任务应使用轻量级工具，而复杂任务只应在需要时才使用更强的 AI 模型。这种方法有助于防止过度使用高算力资源，使系统运行更高效。在 ESG 背景下，智能路由支持更好的能源效率、成本控制和可持续技手术应用。
3. 分段化（分段）
分段化意味着把 AI 工作拆分成更小、更清晰的部分。与其用一个大型 AI 系统处理所有事情，不如让每个部分专注于特定功能，例如读取数据、检查准确性、对信息分类、提出行动建议或生成报告。这使得系统更容易监控、改进和审计。分段式 AI 系统也更具透明度，从而支持更好的治理和问责制。
4. 护栏（护栏）
护栏是让 AI 系统保持受控和负责任的边界。它们可以包括明确的输出格式、事实核查步骤、敏感数据控制，以及对重要决策的人工审批。护栏有助于确保 AI 支持而非完全取代人类判断。在 ESG 中，这一点很重要，因为负责任的 AI 必须安全、可解释，并与适当的治理保持一致。
好的 AI 不在于处处使用 AI。好的 AI 在于有目的、高效率、负责任并得到适当控制地使用 AI。
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