AI行业的环境影响 - AI发展伴随惊人的电力、水资源消耗和碳排放，微软AI业务扩张导致2024财年碳排放量较2020年增长23.4% [3][6] - Mistral AI旗舰模型Mistral Large 2在18个月训练和运行中排放2.04万吨二氧化碳，相当于5000辆家用轿车年排放量，消耗28.1万立方米水（112个奥运泳池）及660公斤锑当量资源 [8] - 具备推理能力的开源大模型能耗和碳排放是非推理模型的4到6倍 [9] 微软的碳减排措施 - 微软与Vaulted Deep签署协议，计划2038年前通过生物泥浆深埋技术去除490万吨碳，交易价值或达17亿美元（按350美元/吨计算） [4][5] - 该技术将有机废弃物泵入地下1500米岩层密封，永久去除碳并减少甲烷排放，同时封锁PFAS污染物 [5] - 微软已连续签署多笔碳信用交易订单，但被批评为"账面游戏"，实际减排效果存疑 [6] 科技巨头的碳排放现状 - 2020-2023年亚马逊、微软、Alphabet和Meta的间接碳排放量平均增长150%，其中亚马逊增182%，微软增155%，Meta增145%，Alphabet增138% [7][8] - GPT-4o若每日处理7亿次查询，年用电量达39万-46万兆瓦时（相当于3.5万美国家庭用电），排放13.8万-16.3万吨二氧化碳 [10] - 数据中心电力需求飙升导致科技公司减排目标承压，微软等采用"基于市场的核算机制"在账面上实现零排放 [7] 行业减排行动与挑战 - 谷歌、微软、Meta承诺2030年实现净零排放，亚马逊目标2040年，但碳抵消机制被指掩盖源头减排不足 [12] - 头部企业加速布局可再生能源：Meta购买1.1吉瓦核能电力，亚马逊数据中心接入核电站，谷歌投资核聚变能源 [13] - 到2027年AI年耗水量或达66亿立方米（瑞士年耗量2倍），2030年数据中心能耗或翻倍至945 TWh（超日本全国能耗） [12] 硬件与供应链影响 - AI模型生命周期中训练和推理阶段占温室气体排放85.5%、水资源消耗91%、材料消耗29% [8][9] - 生成式AI 2023年产生2600吨电子垃圾，2030年或达250万吨（相当于133亿部废弃智能手机） [12] - 硬件制造能耗占AI总排放11%，供应链延长设备寿命和增加可回收部件是关键减排措施 [13]