在能源领域，AI 正成为破解 “弃风弃光” 难题的关键。中国新疆的达坂城风电场引入 AI 功率预测系统，通过分析历史风速、气压、植被数据，提前 1 小时预测发电量，误差率从 25% 降至 8%，使电网接纳可再生能源的能力提升 20%。德国 E.ON 能源公司的 AI 储能管理系统，可根据实时电价与用户用电习惯，自动调度家庭电池充放电，使单个家庭的碳足迹减少 15%，相关技术已在欧洲 500 万户家庭部署。
工业减排方面，AI 驱动的 ** 碳捕捉与封存（CCS）** 技术展现潜力。微软的 AI for Climate 项目利用机器学习优化碳捕捉膜材料设计，使二氧化碳吸附效率提升 300%，成本降低至传统胺法的 60%。钢铁行业的 “AI 炉温优化系统” 通过实时分析炉内光谱数据，动态调整燃料配比，使吨钢能耗降低 8%，全球最大钢铁企业宝武集团应用该技术后，年减碳量相当于种植 500 万棵冷杉。
气候模拟是 AI 的另一重要战场。英伟达的 ClimaX 模型基于物理学约束与深度学习，可在 15 分钟内模拟未来 24 小时的极端天气，精度达到 1 公里网格，比传统超算快 100 倍。2024 年，该模型成功预测了美国东海岸的飓风路径，提前 72 小时发出预警，使疏散效率提升 40
