核心观点 - 人工智能的电力需求增长使大型科技公司的2030年排放目标面临风险[1] 但通过购买碳抵消等手段 目标仍有可能实现[2] 排放目标与风险 - 人工智能驱动的排放增长已经开始放缓 但大型科技公司已宣布的资本支出计划表明这种放缓是暂时的 数据中心建设将加速[2] - 对气候目标而言 关键问题在于是否能购买足够的碳抵消来匹配2030年及以后的排放量[3] 碳抵消策略 - 微软在2024报告年度大幅增加了其抵消购买量 合同量超过了其全年范围1、范围2和范围3的总排放量[3] - 大量购买碳抵消是可行的 但确保合同抵消量的交付以及维持符合微软和谷歌设定的高标准的抵消渠道是一项挑战[3] 电力采购协议策略 - 电力采购协议是大型科技公司用于追求排放目标的另一工具 通过资助可再生能源项目来换取清洁电力[4] - 电力采购协议将继续进行 并且将更多涉及小型模块化反应堆 因其能提供稳定电力 与24小时运行的数据中心需求相匹配[5] - 大型科技公司已为小型模块化反应堆签署了电力采购协议 但大多数要到2030年或更晚才能投入运行[5] - 电力采购协议的其他障碍包括对中国制造设备的关税以及新电厂接入电网的延迟[5] 范围3排放挑战 - 大型科技公司的长期挑战将是减少范围3排放[6] - 需要将净零战略扩展到整个价值链上的公司 大型科技公司必须帮助较小的供应商签署他们自己的低碳能源电力采购协议[6] - 大型科技公司的供应商可以预期采购标准会逐步收紧 要求供应商实现等于或低于特定排放强度的减排目标[6]