AI與氣候變化：拯救地球還是加劇危機？

AI的氣候悖論

人工智能在氣候議題上呈現出一個深刻的悖論：它既是氣候科技最大的環境挑戰，也是最強大的投資驅動力。AI可以在支持氣候行動的同時推動可持續和包容的經濟增長，但它自身的能源消耗也構成了顯著的環境負擔。

根據《自然》期刊發表的最新研究，雖然AI可能通過數據中心能源消耗導致排放增加，但估計顯示，僅在三個行業應用AI所帶來的減排潛力，就足以抵消AI相關的總排放增加。

AI數據中心：能源黑洞？

啟用一個AI數據中心，就相當於增加了為一座小城市持續供電的電力負荷。這不是誇張——訓練大型語言模型和運行AI推理需要大量的計算資源，而計算資源意味著電力消耗。

根據國際能源署（IEA）2025年數據，專用AI數據中心的能源需求預計到2030年將增長超過四倍。這種快速增長對全球能源基礎設施和減排目標構成了真實壓力。

綠色AI：危機中的機遇

然而，危機也帶來了機遇。2024年，「可再生能源佔新增公用事業級發電容量的90%以上」——這一現實將推動公用事業、投資者和政府在2026年加速清潔能源項目，使AI的能源需求成為能源轉型的意外催化劑。

清潔能源和低碳技術代表著每年吸引超過2萬億美元資本的重要市場，儘管資本正變得更加挑選，投資者也在應用更嚴格的評估標準。

AI驅動減排：五大影響領域

根據國際能源署和行業報告，當AI應用於能源、交通和工業領域時，可以實現2040年所需減排量的超過40%。具體而言，AI通過以下五個影響領域推動減排：

1. 複雜系統轉型

電網管理、城市交通、供應鏈物流——這些複雜系統的優化過去需要大量人力和時間。AI可以即時分析數千個變量，識別效率提升機會，實現系統級的能源節約。

2. 技術發現加速

從新型電池材料到碳捕捉技術，AI正在加速清潔技術的研發過程。機器學習可以在數天內篩選出傳統方法需要數年才能評估的候選材料。

3. 行為影響

AI驅動的個性化建議可以影響消費者行為，從智能家居節能提示到優化的出行路線建議，積少成多產生顯著的集體影響。

4. 氣候干預建模

AI可以模擬複雜的氣候干預措施的效果，幫助決策者評估不同政策選項的潛在影響，做出更明智的決定。

5. 增強韌性

從預測極端天氣到優化災後資源分配，AI正在幫助社區和企業增強對氣候變化影響的韌性。

氣候科技投資趨勢

2025年全球氣候科技風險投資和成長資本達到405億美元，比2024年增長8%——這是自2021-2022年繁榮年份以來的首次增長。

AI既是氣候科技最大的環境挑戰，也是最強大的投資驅動力。氣候科技投資正在成熟、整合，並日益與AI對電力的巨大需求緊密相連。

投資者正在向更少的公司開出更大的支票——成長期投資增長78%，而種子輪和A輪分別下降20%和7%。這反映了市場從廣撒網探索轉向聚焦驗證過的商業模式。

綠色AI企業崛起

企業正在使用AI來削減排放、減少能源浪費、改善清潔能源系統運作，創造了一批被稱為「綠色AI」公司的新企業群體。

這些公司提供的解決方案包括：

• 智能電網管理和需求預測
• 建築能源優化
• 工業過程效率提升
• 碳足跡追蹤和報告
• 可再生能源產出預測

生物多樣性保護的AI應用

AI還為改善生物多樣性監測和保護提供了解決方案。神經網絡、電腦視覺和衛星圖像等技術幫助研究人員檢測和識別動物，追蹤種群變化，保護瀕危物種。

這些應用展示了AI在環境保護領域的多元價值——不僅限於減少碳排放，還包括保護自然生態系統的整體健康。

2026年展望

如果2026年在氣候科技領域出現一個突出主題，那將是創新與執行之間的功能平衡、全球雄心與本地落地之間的更大和諧，以及從氣候減緩到氣候適應和韌性的重要擴展。

對於企業而言，這意味著：

評估AI碳足跡：了解組織AI使用的能源消耗和碳排放，制定減緩策略。

探索AI減排機會：識別可以應用AI提高能源效率和減少排放的業務領域。

綠色採購：選擇使用可再生能源的雲端服務提供商，推動供應鏈的低碳轉型。

參與碳市場：利用AI工具更準確地測量和報告碳排放，參與自願碳市場。

結語

AI與氣候變化的關係複雜而微妙。AI數據中心的能源需求確實構成挑戰，但AI應用在減排方面的巨大潛力提供了希望。關鍵在於如何平衡這兩個方面——最大化AI的氣候效益，同時最小化其環境足跡。

2026年將是這場平衡術的關鍵一年。隨著更多企業和政府認識到AI在氣候行動中的雙重角色，我們期待看到更多創新的解決方案和更明智的政策出台。