近年来，人工智能（AI）技术蓬勃发展，应用规模不断扩大。然而，AI的高能耗问题也日益凸显，对科技公司既定的气候目标构成严峻挑战。
AI 驱动的温室气体排放增长
谷歌公司发布的 2024 年环境报告显示，该公司 2023 年的温室气体排放量同比增长了 13%，较 2019 年增长近 50%，而 AI 应用正是排放量增长的主要原因。谷歌将 AI 技术融入产品，导致能源需求大幅提升，使其难以实现到 2030 年实现“净零排放”的目标。
谷歌的数据中心用电量在 2023 年同比增长了 17%，其中运营耗能、电力采购等领域的温室气体排放量增长了 37%，占总排放量的 24% 左右。谷歌解释称，数据中心能耗增长和供应链排放量的增加是导致温室气体排放量增长的主要原因。
科技公司气候目标面临压力
类似于谷歌，微软、Meta、亚马逊等多家科技公司也面临着 AI 应用带来的“副作用”，纷纷出现高排放问题，与既定的气候目标背道而驰。
微软原计划在 2030 年实现“负碳排放”和“零废”目标，但 2023 年的排放量比 2020 年增长了近三分之一。虽然其直接排放量有所下降，但来自供应链的间接排放量却大幅增加。亚马逊也设定了 2040 年实现“净零排放”的目标，但 2023 年的排放量仍然比 2019 年增长了近 20%。
AI 应用的高能耗问题与其自身特点密切相关。AI 训练和运行需要大量能源支持数据中心的计算和运营，同时还需要制造和运输大量芯片和服务器等相关设备，这些过程都会产生大量碳排放。
相关预测表明，数据中心、AI 应用和加密货币等领域用电需求在未来几年将呈现指数级增长。全球范围内 AI 应用的能耗水平可能每 100 天翻倍。这将给全球电力系统带来巨大压力，并加剧气候变化风险。
高能耗挑战亟待解决方案
为了解决 AI 应用带来的高能耗问题，科技公司纷纷采取措施，探索可持续发展的解决方案。
扩大可再生能源应用规模是主要方向之一。微软与布鲁克菲尔德资产管理公司合作，签署了一项价值 100 亿美元的可再生能源项目协议，为 AI 用电需求提供保障。谷歌也积极寻求与地热能开发商合作，利用地热资源为其供能。
核聚变、地热能等新兴技术也备受关注。谷歌投资支持初创核聚变公司“TAR 科技”，希望利用核聚变技术实现低碳清洁供能。
然而，科技公司的脱碳策略效果尚未达到预期。行业分析师认为，虽然可再生能源可用于满足 AI 用电需求，但建设数据中心配套的可再生能源发电设施需要耗费大量时间，可再生能源技术也难以立即实现能源系统脱碳。此外，科技公司签订可再生能源购电协议可能会导致局部地区用电短缺、电价上涨甚至停电。
AI 应用的扩大发展给环境带来巨大的不确定性。科技公司在加速研发 AI 技术的同时，也应将可持续发展置于重要位置，降低 AI 应用带来的潜在气候风险。
