人工智能常被视为推动清洁能源转型的技术工具，但其训练与运行所需的电力规模正在对电网形成新的压力。在企业加速建设更大模型与更多数据中心的背景下，新增负荷在部分地区与可再生能源并网和建设进度不匹配，客观上带来对煤炭和天然气等化石燃料的新增需求。与此同时，机器学习也被用于油气与矿产勘探和生产环节，进一步降低部分化石燃料开发的成本与门槛。

数据中心扩张推升电力需求

人工智能相关负荷增长最集中的领域之一是数据中心。分析师警告称，到2028年，数据中心可能占美国总电力需求的12%，年耗电量最高可达580太瓦时（TWh），规模可与美国工业部门相当。相关增长发生在电网本已面临新增负荷上升、以及新可再生能源项目接入困难的背景下。

国际能源署（IEA）预计，到2026年全球数据中心年耗电量将超过800太瓦时，为2022年的两倍多，并指出人工智能是主要驱动因素之一。在美国，能源信息署（EIA）预计2025年和2026年整体用电量将创历史新高，人工智能密集型数据中心被视为关键因素。根据《2026年数据中心电力》报告，电力供应已成为新服务器园区选址与扩建的决定性约束，并正在影响人工智能基础设施的布局。

负荷增长与清洁能源供给错配，化石燃料被重新启用

在技术层面，人工智能工作负载可以由风电、光伏与储能供电，但在现实部署中，新增负荷的速度促使部分公用事业公司更多依赖煤电与天然气。一项基于现行州与联邦气候及能源政策的分析认为，为满足数据中心需求，电力系统可能增加对化石燃料的依赖，原因在于清洁能源项目建设与并网速度不足。

相关趋势也被认为会延长部分原计划退役的化石燃料电厂运行时间，从而增加实现既定气候目标的难度。

地方案例与公用事业规划：新增天然气与延长煤电

在威斯康星州，关注科学家联盟警告称，在当前政策情景下，数据中心带来的新增需求可能使该州能源系统承担数十亿美元成本，并导致公用事业为满足新负荷而过度依赖化石燃料。

在美国范围内，一些公用事业公司已提出建设新的天然气发电能力以服务人工智能集群；另一些则表示将依赖现有煤电厂多年以满足需求。相关变化不仅增加了电网用电量，也在影响电力供给结构。

政策取向：电网扩张与“人工智能竞争力”绑定

联邦层面政策已将电网扩展与人工智能竞争力联系起来。美国能源部启动“加速供电”计划，旨在加快输电等基础设施建设，并以“赢得人工智能竞赛”为目标表述。相关表述被认为可能促使政策更强调快速增加可用电力规模，而非优先推动清洁能源供给。

气候倡导者则认为，如果监管坚持清洁能源优先、而非通过延长煤电寿命等方式满足新增负荷，上述计划也可能用于释放更多风能与太阳能并网空间。

许可争议与政治反弹升温

地方许可问题成为数据中心扩张的另一焦点。在堪萨斯州，一份关于陆军工程兵团重新签发许可证的报告警告称，相关许可可能危及溪流与湿地；报告同时指出，为数据中心项目开辟的新审批捷径可能带来水道影响，并加速以化石燃料为主的电网连接。

政治层面的反弹也在出现。一则社交媒体帖子称，罗恩·德桑蒂斯与伯尼·桑德斯均反对数据中心繁荣，理由包括电价上涨与电网稳定风险，并称相关选民情绪在2026年中期选举前持续积聚。跨意识形态的批评显示，若社区认为自身需以更高账单与更多污染为企业算力扩张“买单”，数据中心用电议题的政治态势可能发生变化。

人工智能也被用于油气勘探与增产

除推升用电需求外，人工智能也在化石燃料供给侧发挥作用。有关美国资源开发的报道指出，人工智能正在加速矿产与碳氢化合物勘探。Ian M. Stevenson与Hannah Northey提到，联邦机构正利用机器学习评估钻探与采矿机会，人工智能可通过处理大规模地震与地质数据，帮助识别新的油气田、地热资源，并用于环境监测。

行业观点则更直接。一篇题为《人工智能能为行业带来什么》的分析称，算法可帮助运营商从现有油藏中提高采收率，并量化油田剩余潜力，进而“释放”额外一万亿桶石油。另一篇报道《韧性石油需求使人工智能成为转型敌人》引用伍德麦肯锡观点称，人工智能可能帮助行业识别并开发此前在经济上不可行的油田，从而使其成为全球石油需求的推动因素之一。相关企业也在宣传利用海量地质数据训练算法，以识别潜在油藏并优化钻探。

能源足迹不止于数据中心

相关能源影响也被认为延伸至数据中心之外。企业分析指出，人工智能正嵌入电动汽车、物流与制造业等领域：自动驾驶依赖人工智能并需要广泛充电基础设施，智能工厂使用机器学习优化运营，均会增加电力使用；在部分情景下，传统能源（包括石油）仍在满足新增需求。

行业综述同时提到，人工智能快速增长引发对其能源足迹的讨论：新增负荷加剧电网压力，并可能在部分地区因保留化石燃料电厂以支撑负荷而影响可再生能源替代节奏。

缓解路径仍被讨论

关注科学家联盟认为，以清洁能源为数据中心供电可避免数万亿美元的气候与健康成本，并强调将人工智能增长与更积极的风能、太阳能建设相结合仍具可行性。另有学生评论引用耶鲁环境学院的警告称，人工智能正在以化石燃料为服务器供电，并提醒公众相关认知正在变化。

一段采访内容也提到，随着2026年临近，人工智能行业正受到地缘政治变化与监管博弈影响，大型语言模型进一步嵌入硅谷产品。相关表述认为，若监管机构、公用事业与科技公司将能源问题置于核心位置而非事后处理，人工智能未必必然锁定化石燃料依赖，但相关选择窗口正在收窄。