报告投资评级 * 报告未明确给出对钢铁、水泥等“难减排”行业的投资评级 [1][2][3][4][5][6][8][9][10][11][12][13][14][16][17] 报告核心观点 * 报告核心观点是驳斥“难减排”标签的科学性，认为钢铁、水泥等高碳行业当前转型滞后的核心制约并非技术瓶颈，而是政策惰性、决心不足与投资障碍 [2][3] * 报告强调，持续将行业标签化为“难减排”在科学上不合理，在政策上会削弱减排紧迫性，并加大未来依赖碳移除技术的风险 [2] * 报告认为，通过采用“全系统”方法，钢铁和水泥行业可以在大幅降低对碳捕集利用与封存技术依赖的前提下，实现从源头的本质减排，并最终实现净零目标 [2][3][4] 报告内容总结 一、 “难减排”标签的批判与现状分析 * “难减排”标签定义模糊但被广泛使用，常被高碳行业用作拖延减排行动或过度依赖碳捕集利用与封存及碳抵消的借口 [2][3] * 当前转型的核心制约并非技术瓶颈，而是政策惰性、决心不足与投资障碍 [2][3] * 根据国际能源署既定政策情景，在现有政策下，钢铁行业2025年CO2排放量仅比2023年降低约10%，水泥行业2025年排放量则将上升约4% [8] * 国际能源署最新净零排放情景已将碳捕集利用与封存捕集量预期分别下调39%（2030年）和22%（2050年），反映出对该技术规模化前景的审慎态度 [4] 二、 钢铁行业脱碳路径分析 * 钢铁行业贡献全球7-8%的温室气体排放，其“难减排”认知主要源于对既有高碳资产的路径依赖，而非技术缺失 [2][9] * 行业对碳捕集利用与封存的过度依赖存在诸多问题，包括高成本、平均捕获率不足50%、项目规模有限，本质是规避高碳资产搁浅风险的拖延战术 [2][9] * 以废钢电弧炉结合绿氢直接还原铁等零排放技术已实现商业化部署，是实现源头深度脱碳的根本出路 [2][10] * 若配合需求侧管理（如提升材料效率、循环利用），可使钢铁需求在2050年前降低约20%，实现接近净零残余排放且无需大规模碳捕集利用与封存部署 [2][4] * 根据国际能源署净零情景，钢铁行业CO2排放量将从2023年的2.8 GtCO2降至2050年的224 MtCO2 [5] 三、 水泥行业脱碳路径分析 * 水泥行业贡献全球约5-8%的温室气体排放，常被视为脱碳难点 [12] * 当前行业普遍寄希望于碳捕集利用与封存以维持高碳商业模式，但忽视了该技术成本高昂、部署进度滞后的问题 [2][12] * 更有效的“全系统”路径包括：推广低碳熟料替代技术、优化建筑设计、促进材料替代、延长建筑寿命等需求侧措施 [2][4][12] * 研究表明，此类全系统变革到2050年可实现约72%的减排，显著高于仅依赖生产端改造加碳捕集利用与封存的路径，同时大幅降低对未成熟碳捕集与封存及碳移除技术的依赖 [2][4] * 根据国际能源署净零情景，水泥行业CO2排放量将从2023年的2.4 GtCO2降至2050年的65 MtCO2 [5] 四、 政策建议与关键作用 * 宏观政策制定者应推动建立与《巴黎协定》1.5℃目标兼容的政策制度，打破标签化思维，推动“难减排”行业积极迅速向常规行业转型 [2][4] * 对于钢铁行业，必须同步停止新建燃煤高炉、加速老旧高炉淘汰迭代，通过设定明确淘汰时间表与资产更新激励政策来推动转型 [2][10] * 欧盟的经验表明，强有力的政策支持（如瑞典）能有效推动钢铁脱碳进程，而相对宽松的政策环境（如对水泥行业）则导致转型滞后 [13] * 未来的政策导向不应继续为行业转型拖沓留有余地，也不应放任依赖不确定的末端治理技术，而应通过设定严格减排标准和激励机制，引导行业从碳排放源头实现真正减排 [16][17]

微软碳减排计划 - 微软与Vaulted Deep合作收集人类和动物粪便及其他有机废物制成生物泥浆并深埋地下约1500米岩层永久封存以防止温室气体释放 [1] - 协议要求Vaulted Deep在2038年前协助微软处理超400万吨碳当量 整个项目预计耗资17亿美元 [1] - 该计划帮助微软获取碳信用额并通过美国45Q税收碳信用机制获得税收抵免 [1] 全球非常规碳抵消方法 - 冰岛Carbfix技术将碳排放转化为岩石 通过提取二氧化碳溶解于水制成碳酸水后注入特定岩层转化为石头 此技术已测试应用超十年且转化过程不足两年 [2] - 瑞士Climeworks从大气直接捕捉碳并以岩石形式储存地下 部分二氧化碳被可口可乐公司用于制作碳酸饮料 [2] - 鲸鱼碳信用计划将每头鲸视为碳汇 鲸鱼体重达28吨寿命超100岁 储存地球总碳量的22% 企业可通过购买信用抵消排放 [3] 中国碳减排创新实践 - 湖北会议使用由纸浆和种子压制的"种子纸"证件 可浸湿埋土后发芽长出植物 会议产生22.25吨二氧化碳由湖北华电江陵发电有限公司提供碳减排量全额抵消 [4] - 浙江安吉通过科学测算毛竹林固碳能力发放碳汇权证 竹农凭此获得碳汇收益 形成"越保护越受益"良性循环 [4] - 江苏盐城滩涂实施"风光渔"一体化项目 上方架设风力发电机 中间铺设光伏板 下方水域进行水产养殖 实现一片滩涂三重收益 [5] - 成都"碳惠天府"机制让市民通过公交出行垃圾分类等绿色行为积累碳积分 可兑换公交卡消费券等实惠奖励 [5] AI行业碳减排挑战与进展 - 微软2020年立下碳负排放目标但AI业务发展导致碳排放量上升23.4% 能源消耗激增168% [6] - 微软埋粪计划折射AI产业在碳减排道路上面临严峻挑战 [7] - 中国DeepSeek采用混合专家技术 在推理时动态激活部分参数 DeepSeek-V3拥有6710亿参数但每次推理仅激活370亿参数 计算效率大幅提升且单次推理能耗显著降低 [8]

微软碳移除项目 - 微软与Vaulted Deep签署17亿美元合同 通过填埋490万吨有机废物实现碳封存 [3][5] - 项目周期为12年 利用成熟工业技术将碳封存超过10000年 [5][18] - 采用深层填埋方式处理污水站和垃圾填埋场原料 成本较低 [18] 碳信用机制演变 - 企业碳信用和ESG评分受资本市场重视 影响投资决策 [8] - 传统碳抵消项目（如保护森林）90%被证明无效 因森林本无砍伐风险 [11] - 行业从碳抵消转向碳移除 直接处理已产生的碳排放 [14] 技术实施背景 - 微软因云计算和AI业务耗电剧增 GPT-4o耗电46万兆瓦时 相当3万多辆油车年排放量 [22] - 公司2030年碳负排放目标受阻 2023财年排放量较2020年增加23.4% [23] - 借鉴2015年比尔盖茨投资的Omni-Processor粪便处理项目 但本次为商业非公益性质 [20][22] 经济性分析 - 美国环保政策提供每吨碳减排85美元税收减免 [25] - 参照Frontier支付5830万美元移除15.2万吨二氧化碳案例 微软17亿美元投资可获超3亿美元税收减免 [25] - Vaulted Deep称技术优化将进一步降低成本 [25] 行业争议 - 被批评为"洗绿"行为 因生产过程未减排反而增加排放 [27] - 填埋处理可能增加一氧化二氮排放 其温室效应强于二氧化碳 [27] - 与种树固碳方式类似 存在火灾/病虫害等碳释放逆转风险 [14]

AI行业环境成本 - AI发展导致碳排放显著增长 微软2024财年碳排放量自2020年累计增长23.4% [7] - Mistral Large 2模型18个月排放2.04万吨二氧化碳 相当于5000辆家用轿车年排放量 [2][10] - 四大科技巨头（亚马逊 微软 Meta Alphabet）2020-2023年间间接碳排放量平均增长150% [9] 碳抵消措施争议 - 微软投资17亿美元通过Vaulted Deep公司实施碳清除项目 计划2038年前清除490万吨碳 [3][5][6] - 碳抵消机制遭专家质疑 Carbon Market Watch认为应优先从源头减排而非购买排放权 [8] - 科技公司采用基于市场核算机制 在账面上可实现零排放但实际减排效果存疑 [9] 资源消耗规模 - AI模型训练推理阶段消耗85.5%温室气体和91%水资源 Mistral Large 2消耗28.1万立方米水（112个奥运泳池容量） [10] - GPT-4o每日7亿次查询年耗电量达39-46万兆瓦时 相当于3.5万个美国家庭年用电量 [12] - 预计2027年AI年耗水量达66亿立方米（瑞士年耗水量两倍） 2030年数据中心能耗将达945TWh（超日本全国能耗） [13] 科技公司减排行动 - 头部企业承诺净零排放目标 微软/谷歌/Meta设定2030年 亚马逊设定2040年 [14] - 2024年6月多家企业推进可再生能源：Meta采购1.1吉瓦核能 亚马逊投资200亿美元建设核能数据中心 谷歌投资核聚变项目 [14][15] - 行业减排重点应转向使用可再生能源 延长设备寿命及增加硬件回收比例 [14] 环境治理挑战 - 生成式AI2023年产生2600吨电子垃圾 预计2030年达250万吨（相当于133亿部废弃手机） [13] - 当前排放核算机制存在缺陷 特别是Scope 2和Scope 3排放披露不透明 [9] - 专家呼吁政府加强监管 要求企业提高环境披露透明度并制定强制减排措施 [15]