AI 助力绿色未来：力量掌握在我们手中

摘要：这场讨论会座无虚席，由 NVIDIA 企业可持续发展高级总监 Josh Parker 主持。与会嘉宾探讨了 AI 的飞速发展，以及它在缓解气候变化方面具备的潜力将发挥促进作用还是阻碍气候问题缓解。

AI 能否引领我们走向更可持续的未来，还是会加剧全球能源和气候挑战？

在 2025 年 NVIDIA GTC 大会上，来自哥伦比亚大学、德勤以及威尔逊中心的可持续发展和 AI 专家进行了小组讨论，探讨了这一关键议题。

这场讨论会座无虚席，由 NVIDIA 企业可持续发展高级总监 Josh Parker 主持。与会嘉宾探讨了 AI 的飞速发展，以及它在缓解气候变化方面具备的潜力将发挥促进作用还是阻碍气候问题缓解。

AI 技术爆发式增长，而数据存储、算力和低延迟处理又对能源有着巨大需求。在这种背景下，全球普遍关注这一情况是否会助长不可持续的能源消耗，特别是在这些技术继续扩张、普及的情况下。

如今，AI 已经在医疗和金融等领域引发变革。同时，通过语音助手（如 Siri 或 Alexa）、推荐系统（如 Netflix 或 Spotify）以及云服务（如 Google Cloud 和 AWS）等工具，AI 已经深度融入了人们的日常生活。随着 AI 不断发展并进一步融入现代生活，专家们表现出了令人惊讶的乐观态度，认为 AI 有助于打造更加绿色的未来，同时也提出了一些重要的注意事项和指导原则。

AI 的能耗：可控但呈增长态势

国际能源署（IEA）最新发布的一份报告显示，数据中心的用电量在 2024 年约占全球总用电量的 1.5%，预计到 2035 年占比将升至 6%。

德勤管理合伙人、全球咨询可持续发展与气候战略负责人 Bernhard Lorentz 表示：“有一种误解认为，AI 是全球能耗大户，但实际数据所反映的情况更为复杂。”

Lorentz 解释说，尽管 AI 应用的不断扩展导致了用电量持续上升，但与制造业和交通运输等其他行业相比，其能耗占比仍然相对较小。

他强调，核心挑战在于 AI 在基础设施不足以处理 AI 的地区出人意料地迅速发展，从而导致能源需求激增。不堪重负的地方电网效率低、稳定性差，并且更依赖化石燃料，这进一步加剧了碳排放和空气污染问题。

尽管如此，与会嘉宾一致认为，AI 的能耗仍在可控范围内。如何规划数据中心选址以及使用何种能源为其供电，这些战略决策对于避免给地方电网带来过大压力至关重要。

哥伦比亚大学全球能源政策中心创始研究员及哥伦比亚大学国际与公共事务学院能源与环境专业联席主任 David Sandalow 也指出，每一代新的 AI 芯片在能效方面都有显著提升，这让技术能够使用更低的能耗实现更多的任务。

Josh Parker 补充道：“加速计算和 AI 推理的能效比过去提高了 10 万倍。也就是说，过去需要消耗 10 万太瓦时的推理计算，如今只需要 1 太瓦时。”

如果 AI 能够持续引领这一趋势，其长期价值将会超过潜在的负面影响。

缩小差距：AI 与气候政策

目前最大的挑战之一，在于 AI 专家和气候政策制定者之间存在知识差距，而且目前引导 AI 发展的政策也存在不足之处。

威尔逊中心环境变化与安全项目主任 Lauren Risi 指出，政策制定者往往难以理解 AI 在气候变化背景下的能力和局限性。由于存在这种脱节，那么在充分利用 AI 促进可持续发展的同时，制定有效的监管措施就变得极具挑战性。

Risi 表示：“这是两个非常复杂的领域，将它们结合起来，就像在玩一场打地鼠游戏，刚解决一个问题，又会冒出五个新的问题。”

Risi 强调，在 AI 专家和气候专家之间建立共同的理解和话语体系，这对于推动实质性进展至关重要。随着 AI 持续发展，政府、企业和科研人员必须紧密合作，确保有效且可持续地使用 AI。

优化能源利用，加速创新

当谈到 AI 推动可持续解决方案的能力时，讨论变得更加乐观。David Sandalow 阐述了 AI 是如何改善能源系统，并加速清洁能源技术的创新。

AI 建模工具正在提升天气预报的准确性，并惠及太阳能和风能等可再生能源行业。更准确的天气预报可以帮助发电场优化太阳能电池板的角度和朝向，或根据环境变化来调整风力涡轮机，从而实现发电量的最大化。借助传感器和机器学习工具，智能化的电网管理也有助于安全地增加输电线路中的可再生能源输送量，从而推动可再生能源并入电网。

在谈及材料科学领域的发现时，Sandalow 强调了 AI 如何帮助科研人员发现和测试新材料，包括用于储能和碳捕获技术的新材料。

Sandalow 表示：“AI 带来的变革性机遇让我最为兴奋。对我来说，最令人激动的领域可能是材料创新。”

Sandalow 举例，托马斯・爱迪生曾经花了一年多时间来测试数十种不同材料，通过将它们通电以观察产生的光和热，由此才最终发明了现代电灯泡。Sandalow 解释说，AI 模拟和分析材料特性的能力有望带来新的突破。这些突破可能会彻底改变电池、轻质材料和其他节能技术等行业。

Sandalow 补充说：“如今，我们可以在一秒内模拟一百万次这样的互动测试，甚至可以测试尚不存在的材料。”

AI 在推动可持续发展中的作用

在讨论接近尾声时，Sandalow 也发表了重要的发言。

“我一再被问到 AI 到底会增加还是减少温室气体排放。我可以非常肯定地告诉你，没人知道答案，结果取决于我们自己。AI 有潜力减少导致气候变化的温室气体排放并帮助解决气候问题，但这一切不会自动发生，需要我们积极地为此行动起来。”

本次会议的一个重要收获是，AI 若仅仅具备推动可持续发展的潜力是不够的，而且也不存在一个放之四海而皆准的全能解决方案。

Parker 表示：“AI 有可能助力实现一些宏伟目标，我们需要通过创新来应对那些仅靠政策无法解决的挑战。”

目前的挑战在于如何以符合气候目标的方式来调动 AI 的能力。这需要政策制定者、企业和创新者共同努力，确保有效且负责任地使用 AI。

Risi 表示：“我们在测量森林砍伐率和量化碳储存量，AI 分析冰川变化的速度比人类快 1 万倍，但对于 AI 提供的测量数据和预测，其价值取决于我们能否据此采取行动。”

AI 越来越被视为应对气候变化的关键工具，尤其是在结合强有力的气候政策时，它有望优化流程、减少浪费、提高效率，从而成为应对气候变化不可或缺的一部分。