随着人工智能（AI）业务的扩张，谷歌和亚马逊的碳排放量显著增加，这使得它们实现净零排放的目标变得更加困难。排放增长的主要原因并非直接的电力消耗，而是所谓的“Scope 3”排放，这包括数据中心建设、设备采购以及芯片制造等环节。这些间接但高污染的活动，正在大幅推高科技巨头的真实环境成本。
AI 正在让净零目标变得更难
尽管科技巨头都承诺在未来几年内实现碳的“净零排放”，但 AI 的发展带来了巨大挑战。最新的可持续发展报告显示，情况并不乐观：
- 谷歌：总碳排放同比 上升 25%。
- 亚马逊：总碳排放同比 上升 16%。
两家公司都没有直接将排放增长归咎于 AI，但间接证据非常充分。随着 AI 使用量的增加，它们的能源消耗也显著上升。
排放增长的真正来源：Scope 3
深入分析数据可以发现，问题并不在于公司直接购买的电力。得益于多年来对可再生能源的采购，这部分排放得到了控制。
真正的增长点来自于 Scope 3 排放，这是一个涵盖公司无法直接控制的污染的类别，例如其购买的商品和服务。对于谷歌和亚马逊这样的公司，Scope 3 排放主要包括：
- 数据中心建设与设备：建设数据中心需要大量钢铁和水泥等高污染材料。
- 资本货物采购：为支持 AI 而大量购买的 GPU 和内存芯片。亚马逊承认，为了满足强劲的客户需求，其数据中心的扩张速度超过了任何其他公司。
- 产品供应链：半导体制造过程本身就是能源密集型产业，而且许多领先的芯片工厂位于亚洲，那里的电网仍以化石燃料为主。
谷歌的 Scope 3 排放量现已达到 2019 年（其评估基准年）的两倍。
为什么减碳突然变得困难？
过去，科技公司最大的碳足迹来自办公室和规模适中的数据中心的用电，这可以通过购买可再生能源来轻松抵消。
然而，AI 颠覆了这种模式。
- 对化石燃料的依赖增加：为了满足 AI 巨大的、不间断的电力需求，一些科技公司已开始重新投资天然气发电厂。
- 建筑材料的污染：数据中心建设所需的 钢铁和水泥 行业是重度污染源，而低碳替代方案尚未准备好进行大规模应用。
- 芯片制造的环境代价：芯片制造不仅消耗大量能源，其过程中使用的许多化学品也是强效温室气体，其暖化效应可能是二氧化碳的数千倍。
挑战严峻，但并非无解
这些问题虽然棘手，但并非无法解决。为了实现其净零排放的承诺，科技巨头及其同行必须采取更积极的行动：
- 加大可再生能源的采购力度。
- 大力投资先进的低碳钢铁和水泥制造技术。
- 购买数百万吨的碳清除信用额度。
实现净零排放的目标仍然是可能的，但对 AI 的拥抱无疑让这条路变得更加艰难和昂贵。