6月底，微軟在碳交易和清潔能源采購(gòu)領(lǐng)域密集發(fā)布重大公告，這些協(xié)議并非孤立舉措，而是其激進(jìn)戰(zhàn)略的核心組成部分——旨在抵消因人工智能（AI）和云業(yè)務(wù)快速擴(kuò)張導(dǎo)致的排放增長(zhǎng)。
6月27日，微軟與氣候解決方案提供商Anew Climate及林業(yè)碳移除平臺(tái) Aurora Sustainable Lands 達(dá)成10年協(xié)議，獲取480萬個(gè)基于自然的碳移除信用，這些信用通過改良森林管理（IFM）在美國(guó)超 42.5萬英畝林地生成。該協(xié)議擴(kuò)展了雙方2024年的合作。
6月30日，微軟與挪威奧斯陸的Hafslund Celsio簽署了一項(xiàng)為期10年的協(xié)議，購(gòu)買110萬噸碳移除信用。這些信用將來自挪威最大的垃圾轉(zhuǎn)化能源工廠Klemetsrud的碳捕獲項(xiàng)目，該項(xiàng)目預(yù)計(jì)2029年投入運(yùn)營(yíng)。這不僅是“史上首次”專為碳移除改造的垃圾轉(zhuǎn)化能源工廠，還為歐洲其他類似工廠提供了可復(fù)制的路線圖。
6月30日，微軟與Constellation合作重啟美國(guó)賓夕法尼亞州的三哩島核反應(yīng)堆，為PJM電網(wǎng)重新引入大量新增可靠無碳電力，直接支持微軟成為碳負(fù)排放公司的總體目標(biāo)。這一舉措表明，微軟的戰(zhàn)略超越了僅通過碳移除信用抵消排放，而是主動(dòng)為運(yùn)營(yíng)獲取直接無碳能源。
6月30日，微軟與Agoro Carbon宣布一項(xiàng)12年協(xié)議，將交付260萬個(gè)碳移除信用。這些信用通過美國(guó)作物與牧場(chǎng)項(xiàng)目采用再生農(nóng)業(yè)實(shí)踐生成，包括覆蓋作物、少耕和改良放牧等方法。除碳封存外，這些實(shí)踐還帶來土壤健康改善、保水能力增強(qiáng)、生物多樣性增加和極端天氣適應(yīng)力提升等協(xié)同效益。
將這些協(xié)議的碳移除信用進(jìn)行匯總，我們可以清晰地看到微軟在短期內(nèi)為實(shí)現(xiàn)其碳負(fù)排放目標(biāo)所做出的巨大努力。具體而言，這些協(xié)議的碳移除信用總量達(dá)到了驚人的850萬噸。
盡管微軟通過這些碳交易和清潔能源采購(gòu)協(xié)議，在碳移除和可持續(xù)發(fā)展方面取得了顯著進(jìn)展，但在數(shù)據(jù)中心機(jī)房中，訓(xùn)練AI大模型的GPU集群正以每小時(shí)兆瓦級(jí)的能耗狂奔。
AI耗電與碳信用狂歡看似矛盾的博弈，揭開了科技巨頭在“碳盲區(qū)”治理中的深層困局。
AI繁榮與碳排放：難以調(diào)和的根本矛盾
科技巨頭正陷入一場(chǎng)自我強(qiáng)化的悖論：AI技術(shù)的爆發(fā)式增長(zhǎng)，既推動(dòng)全球經(jīng)濟(jì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，又成為碳排放失控的關(guān)鍵推手。
微軟、谷歌、Meta等企業(yè)一邊承諾“凈零排放”，一邊因AI算力需求激增導(dǎo)致電力消耗飆升，使減排目標(biāo)愈發(fā)遙不可及。這一矛盾揭示了一個(gè)殘酷現(xiàn)實(shí)——AI的指數(shù)級(jí)進(jìn)步與碳減排的線性努力，正走向不可調(diào)和的沖突。
微軟2025年環(huán)境報(bào)告顯示，其總排放量較2020年增長(zhǎng)23.4%，AI和云計(jì)算是主要驅(qū)動(dòng)因素。AI和云計(jì)算業(yè)務(wù)的快速發(fā)展需要大量數(shù)據(jù)中心的支持。數(shù)據(jù)中心的建設(shè)和運(yùn)營(yíng)過程中，使用了大量的碳密集型材料，如鋼鐵和混凝土；AI運(yùn)算需要高性能的計(jì)算機(jī)芯片，而芯片制造過程中會(huì)使用一些高全球變暖潛能的化學(xué)物質(zhì)，例如六氟乙烷，這種物質(zhì)的溫室效應(yīng)是二氧化碳的9200倍。此外，數(shù)據(jù)中心的運(yùn)營(yíng)需要大量的電力，而目前全球電網(wǎng)的去碳化進(jìn)程尚未完全跟上微軟的能源需求增長(zhǎng)。
不只微軟，根據(jù)谷歌的最新數(shù)據(jù)，2024年谷歌的總碳排放量達(dá)到1150萬噸二氧化碳當(dāng)量，較2023年增長(zhǎng)11%，較2019年增長(zhǎng)51%。AI的快速發(fā)展也是谷歌碳排放增長(zhǎng)的主要原因，AI業(yè)務(wù)的能源需求大幅增加，推動(dòng)了數(shù)據(jù)中心的能耗上升。
6月國(guó)際電信聯(lián)盟（ITU）的報(bào)告指出，人工智能的快速增長(zhǎng)正在推動(dòng)全球電力需求急劇上升，數(shù)據(jù)中心的用電量增長(zhǎng)速度比整體電力消費(fèi)增長(zhǎng)速度高出四倍。亞馬遜的運(yùn)營(yíng)排放量增長(zhǎng)最大，2023年相比2020年增長(zhǎng)了182%；微軟增長(zhǎng)了155%；Meta和Alphabet分別增長(zhǎng)了145%和138%。
然而，AI產(chǎn)業(yè)鏈的碳足跡遠(yuǎn)超運(yùn)營(yíng)階段，半導(dǎo)體制造、建筑材料等上游環(huán)節(jié)構(gòu)成難以逾越的減排壁壘。微軟的案例尤為典型，其97%的碳排放來自供應(yīng)鏈（范圍3），過去五年攀升26%；不只是微軟，谷歌的最新報(bào)告指出，2024年谷歌的總碳排放量升高主要也是由供應(yīng)鏈排放增長(zhǎng)所致，范圍3排放當(dāng)年上升22%。
這引發(fā)了關(guān)鍵質(zhì)疑：技術(shù)迭代速度、成本控制與碳中和目標(biāo)仿佛形成“不可能三角”，科技巨頭的減排承諾正淪為一場(chǎng)與時(shí)間的絕望賽跑。
破局之路：從技術(shù)狂飆到責(zé)任重構(gòu)
碳信用不是“贖罪券”，真正的破局之路或許不在于購(gòu)買更多碳信用，而在于重構(gòu)AI發(fā)展的底層邏輯。是時(shí)候追問：AI模型的效率革命能否超越能耗增長(zhǎng)？科技巨頭能否在商業(yè)利益與地球生存之間找到平衡？
中國(guó)探索在探索中似乎找到答案——通過能源革命反哺算力革命。
年初大火的DeepSeek采用混合專家（MoE）等技術(shù)，在推理時(shí)動(dòng)態(tài)激活部分參數(shù)，相比傳統(tǒng)密集模型（如GPT-3）可大幅降低計(jì)算量。DeepSeek-MoE模型僅需激活小部分參數(shù)即可完成同等任務(wù)，例如，DeepSeek-V3擁有6710億參數(shù)，但每次推理僅激活370億參數(shù)。這種稀疏激活機(jī)制使得計(jì)算效率大幅提升，相比傳統(tǒng)密集模型（如GPT-3），計(jì)算量顯著減少，且這種“神經(jīng)開關(guān)”設(shè)計(jì)使得單次推理能耗顯著降低。
OpenAI創(chuàng)始人Sam Altman曾斷言：“AI的終極瓶頸是能源。”而中國(guó)的實(shí)踐表明，真正的突破點(diǎn)或許是“電力即算力”——當(dāng)寧夏的風(fēng)電可以像數(shù)據(jù)包一樣，按需調(diào)度至深圳的AI服務(wù)器時(shí)，全球算力格局將迎來根本性變革。
未來，真正的贏家或許不是算力最強(qiáng)的公司，而是能在技術(shù)創(chuàng)新與可持續(xù)發(fā)展之間找到最優(yōu)解的企業(yè)。否則，當(dāng)氣候臨界點(diǎn)被突破時(shí)，再?gòu)?qiáng)大的AI，也無法為人類編寫一個(gè)宜居的未來。
新京報(bào)零碳研究院研究員 陶野 編輯 陳莉 校對(duì) 吳興發(fā)
