第 30 届联合国气候变化大会能否应对人工智能能源需求的热潮？ 气候谈判是否会从仅靠自愿承诺的模式转向制定明确的监管规定和碳定价机制，以反映碳排放活动的环境成本呢？全球领导人将不得不采取双重视角——既要认可人工智能在推动气候行动方面的巨大潜力，又要正视其日益扩大的环境足迹以及建立强大全球治理框架的必要性。 ——人工智能是新增电力需求的最主要推动力 由于世界上中美两个大国都在推动数据中心电力需求的大幅增长，因此它们在减少排放方面的责任很可能会成为第 30 届联合国气候变化大会讨论的焦点。先进人工智能的开发和应用，尤其是像 ChatGPT 这样的大型生成模型，是推动全球数据中心电力需求呈指数级增长的主要力量。Rystad Energy公司预测，到 2030 年，数据中心的电力消耗将增加一倍以上，并到 2050 年全球总量将升至 2700 太瓦时（TWh），而 2020 年代初约为 400 TWh，美国和中国是这一扩张的引领者。这些旨在通过从庞大的数据集学习来生成原创内容的模型，需要不断增加的计算负荷。 ——电源供应对于数据中心的工作负载至关重要 数据中心需要持续不断的电力供应来保障核心的数字服务。短暂的电力中断可能会导致数据损坏、造成物理设备损坏、使数十亿笔交易停滞，并违反与客户所达成的严格“5-9”（99.999%）的正常运行时间保证。 为了确保这种关键的可靠性，设施采用了冗余分层系统，该系统始于电网连接，并通常会连接来自不同变电站的多条线路。他们还部署了不间断电源（UPS）系统，这是一种由大量电池组成的大型电源装置，在电网供电中断时能提供大约 5 到 15 分钟的即时电力连接。最后，他们还有备用电源，如柴油发电机和燃气发电机，这些设备会取代 UPS 系统，直到电网供电恢复。 数据中心对备用发电的需求正在影响天然气发电的供应链。巨额资本支出大幅增加，价格涨幅超过 300%，而高效燃气轮机（即联合循环燃气轮机）的交货期延长至超过五年，这些问题对超大规模数据中心的部署构成了严重威胁。更重要的是，这种价格的急剧上涨同时削弱了新建热力基载发电厂的经济可行性，尤其对那些试图扩大热力发电能力的发展中经济体影响更大。 ——全天候清洁电力是确保不因合规而牺牲发展进程的关键因素。 像谷歌、亚马逊和微软这样的大型科技公司是全球最大的可再生能源采购企业之一，它们通常通过电力购买协议在全球范围内实现每年 100%使用可再生能源的目标，从而推动私营部门对清洁能源转型的投资。仅仅每年购买足够的可再生能源来满足全球用电需求，并不意味着数据中心每小时都在使用清洁能源。当太阳落山或风力减弱时，数据中心仍会从当地电网获取电力，而该电网通常包含化石燃料能源。真正的挑战在于实现全天候的零碳能源供应。这意味着每天每小时消耗的每一千瓦时电都必须来自当地的无碳能源来源。要实现这一目标需要对新的、多样化的可再生能源和清洁基荷发电能力进行大量投资，提高电网的灵活性，并采用先进的储能解决方案。 ——数据中心及其水资源利用策略 除了电力消耗之外，数据中心也是主要的用水大户，其用水主要用于为产生热量的信息技术设备提供冷却。这种用水需求加剧了干旱地区和水资源紧张地区的资源竞争压力，而气候灾害则进一步威胁着数据中心的抗灾能力。为了减轻这种影响，一些开发商采用了“水资源正向利用”的策略，即公司向社区和环境回流的淡水量要多于其抽取的量。这些策略通常包括优先采用节水型冷却技术、利用再生废水或闭路循环再利用，或者选择更具气候意识的选址。人工智能的迅速发展，尤其是大型数据中心集群的发展，给气候谈判带来了重大挑战。生成式人工智能所承诺的经济效率是以电网稳定性受损为代价的，并且导致了碳锁定现象。 负荷压力的急剧上升迫使电力基础设施延长高碳能源资产的使用寿命，并将数十亿美元的升级费用转嫁给消费者。这些问题将是第 30 届联合国气候变化大会讨论的焦点。全球气候大变化 气候变化
