在全球能源转型的浪潮中，人工智能(AI)已成为推动新能源技术创新和产业化的关键引擎。“传统能源的现代化，新兴科研的产业化”离不开AI的深度赋能。然而，AI技术的广泛应用也使得新能源领域的国际竞争日益加剧。

　　通过加速技术创新、降低研发成本、提升生产效率，AI正在为新能源产业带来深刻变革。例如，在新能源系统优化领域，AI技术的应用显著提升了能源供需匹配效率。以电力系统为例，新能源发电具有显著的间歇性和波动性特征，这对电网稳定性构成了严峻挑战。华为与玖天气象的合作案例表明，通过构建AI大模型，整合气象数据与历史发电数据，可以实现发电功率的精准预测。在江苏试点场站，该系统实现了15分钟超短期预测准确率97.24%的技术突破，这一成果为高比例可再生能源并网提供了技术支撑。在储能技术创新领域，AI技术正在加速新型储能材料的研发进程。美国斯坦福大学的研究团队采用深度学习算法分析电池材料的微观结构演化，实现了电极材料性能的精准预测。这种方法将新材料研发周期大幅缩短，并成功开发出高能量密度的新型锂离子电池。

　　然而，AI技术的广泛应用也使得新能源领域的国际竞争日益加剧。虽然AI技术的普及降低了研发门槛，但新能源领域的关键技术突破仍然高度依赖顶级实验室和拥有强大算力的科技巨头。

　　对许多发展中国家和中小型企业而言，虽然可以借助开源平台开展初步的技术研发，但要实现真正的技术突破，仍需依赖发达国家的算力和技术支持。这种技术依赖不仅加剧了全球技术鸿沟，也可能导致新能源产业的区域发展不平衡。

　　尽管如此，AI在新能源领域的应用仍蕴藏着广泛的国际合作机遇。发展中国家可以借助发达国家在AI技术、算力和数据等方面的优势，提升本国的技术能力;而发达国家也能够通过协助其他国家发展新能源技术，拓展市场、增强全球影响力。此外，通过构建全球开源平台，各国科研人员可以共享技术、数据和研究成果，促进新能源技术的快速迭代与创新。这不仅将推动新能源技术的普及，还可能为全球应对能源安全、环境保护等挑战提供共同的解决方案。

　　此外，发展中国家还应构建完善的人才培养和产业生态体系，为技术自主创新提供支持。高素质的人才队伍是推动AI与新能源技术融合突破的核心力量。发展中国家应通过高等教育、职业培训与国际交流等多种渠道，培养既精通AI算法又熟悉新能源技术的复合型人才。政府还应设立创新孵化器与产业园区，吸引国内外优秀企业和科研团队，形成新能源技术的产业集群，加速技术成果的转化与产业化。

　　在提升技术自主性的同时，发展中国家还应积极参与国际竞争与合作，通过技术交流、联合研发和标准制定等方式，提升在全球新能源产业中的话语权。唯有坚持自主创新与技术主权，发展中国家才能在全球能源转型中掌握主动权，确保能源供应的安全与稳定，为经济的可持续发展提供坚实保障。