在华盛顿州雷德蒙德市的微软总部,工程师们的手指正在键盘上翻飞,为人工智能(AI)的未来编写着一行行代码。
与此同时,在1500公里外,一场看似毫不相干的“怪事”正在发生:在堪萨斯州地下深处,巨型泵机正将混合着人类粪便和污水的黏稠“生物泥浆”,源源不断地注入地壳深处。
这听起来匪夷所思的“埋粪”操作,正是微软为AI飞速发展所付出的“环境账单”。
AI的“超能力”光环背后,是惊人的电力、水资源消耗和飙升的碳排放。法国AI初创公司Mistral AI的最新报告显示,其旗舰模型Mistral Large 2训练和运行18个月,产生的二氧化碳竟然相当于5000辆家用轿车一年的排放量。
在AI基础设施规模扩张时,科技公司对自身碳足迹的披露却依然不甚透明。“埋粪”不过是冰山一角,“绿色焦虑”正逐步成为AI产业链上无法回避的巨大成本。
微软为何豪掷17亿美金“埋粪”?
最近,微软和一家名为Vaulted Deep的生物科技初创公司签了一份大单。根据协议,Vaulted Deep将代表微软在2038年前完成490万吨的碳去除目标。
虽然具体金额没公布,但有报道称这笔交易总价值超过10亿美元。如果按照Vaulted Deep每处理一吨二氧化碳收费350美元来算,微软为此付出的代价可能高达17亿美元。
Vaulted Deep究竟有何 “神通”,能让微软如此大手笔投入?
原来,这家公司专门收集各种有机废弃物,包括人类排泄物、动物粪便、造纸污泥等,把它们转化成浆糊状的“生物泥浆”。接着,他们通过深井注水技术,把这些“生物泥浆”泵入地下约1500米深、不透水的岩层中进行密封。这种方法不仅能永久去除碳、减少甲烷排放,还能把PFAS等微量污染物封锁在地下,防止它们污染当地环境。
对微软来说,这17亿美元的“埋粪”支出,实际上是在购买“排放权”。
微软最新的可持续发展报告显示,随着其云计算和AI业务的疯狂扩张,公司2024财年的碳排放量自2020年以来已经累计增长了23.4%。数据中心电力需求的指数级飙升,让微软此前承诺的减排目标面临严峻挑战。事实上,在与Vaulted Deep合作之前,微软已经连续签署了好几份巨额碳信用交易订单。
然而,对于这种“花钱买抵消”的做法,很多人并不认同。专注于碳定价和碳移除研究的非营利机构Carbon Market Watch的专家Benja Faecks直言不讳地告诉《每日经济新闻》记者(以下简称“每经记者”),微软的这项协议更像是一种“猎奇项目”,能短暂吸引一些注意力。“作为一个致力于推动气候行动的NGO,我们非常反对‘抵消排放’的逻辑,因为排放是不能抵消的。你不能通过购买碳信用额或在供应链之外投资一些项目,就宣称自己‘减少了排放’。”
她强调:“真正值得信赖的气候行动,应该把重心放在从源头减少排放上,而不是玩‘账面游戏’。”她同时提到,碳抵消项目的实际减排效果因项目而异。自愿碳市场的初衷,是为了给那些有益于环保的项目提供资金,比如植树造林,即使有时碳汇量化不那么精确,它依然是个重要的环保项目。
AI的“碳账单”有多吓人?
科技巨头们总是热衷于展示AI的“超能力”,但对AI背后真实的环境代价,却往往避而不谈。
Faecks告诉每经记者,当前的排放核算机制是有缺陷的。比如在Scope 2(即企业购买自用的能源如电力、蒸汽、供暖和制冷所产生的间接排放)和Scope 3(其他间接排放)方面,微软等科技公司采用了“基于市场的核算机制”(market-based accounting),也就是说,通过购买可再生能源证书或其他采购方式,他们可以在账面上甚至实现零排放。
那么,AI到底有多耗能呢?AI的训练和运营目前主要依赖于不可再生能源,且存储AI模型的数据中心通常位于可再生能源资源匮乏的地区。
国际电信联盟今年6月初的一份报告揭示了一些关键信息:由于数据中心对电力的巨大需求,从2020年到2023年,亚马逊、微软、Alphabet(谷歌母公司)和Meta在运营过程中产生的间接碳排放量平均增长了150%。这些间接排放包括企业购买电力、蒸汽、供暖和制冷等产生的排放。
其中,亚马逊2023年的运营碳排放量比三年前猛增182%,微软增长155%,Meta增长145%,Alphabet增长138%。报告还指出,随着AI投资的持续增加,排放量最高的AI系统预计每年将排放1.026亿吨二氧化碳当量。
欧洲AI初创公司Mistral AI在7月22日发布的一份AI大模型环境影响分析报告,提供了更具体的数字。他们与可持续发展咨询公司Carbone 4和法国生态转型机构ADEME合作,为自家旗舰模型Mistral Large 2算了一笔详细的“碳账”。
研究发现,截至今年1月,经过18个月的训练和使用,Mistral Large 2共排放了2.04万吨二氧化碳,这相当于5000辆普通家用轿车一年的碳排放量;它还消耗了28.1万立方米的水,这足以注满112个奥运泳池;同时使用了相当于660公斤锑的资源(锑当量用于衡量硬件生产所需的稀有金属和矿物消耗)。
研究同时表明,在AI模型的整个生命周期中,训练和推理对环境的影响最大。据Mistral AI称,该模型在这个阶段排放的温室气体占比达85.5%,水资源消耗占比为91%。

https://smcos.cdmgiml.com/tx/others/upload/ai_tool/doc_to_html/200/2254/2025-08/2025-08-03/a0ec28a5818421514d9c959544a5f2c5.png
另一项针对DeepSeek、Qwen、Llama等14个开源大模型的研究也显示,在回答相同类型问题时,具备推理能力的模型能耗和碳排放量,是非推理模型的4到6倍。
arXiv预印本网站2025年5月发布的一篇论文显示,如果按照GPT-4o每天在全球产生约7亿次查询来计算,该模型一年的推理用电量累计可达39万至46万兆瓦时,这差不多是3.5万个美国家庭或25所大学每年的总用电量。照此推算,GPT-4o每年的排放量约为13.8万至16.3万吨二氧化碳当量。如果想抵消这些排放,需要超过558平方公里(相当于芝加哥市面积)的美国森林进行碳汇。
AI要靠“真减排”,而非“花钱买心安”
经合组织和国际能源署的数据显示,到2027年,AI每年可能消耗高达66亿立方米的水,是瑞士年消耗量的两倍。到2030年,数据中心的能耗可能会翻一番,达到945 TWh,这甚至会超过日本(900 TWh)和瑞士(60 TWh)的总能耗。
AI的“生态足迹”不只包括用电和用水。根据科学期刊《自然计算科学》上的一项研究,生成式AI在2023年产生了2600吨电子垃圾。到2030年,这个数字可能会飙升到250万吨,相当于133亿部废弃的智能手机。
面对AI发展带来的巨大碳排放压力,科技巨头纷纷开启“降碳军备赛”。谷歌、微软和Meta承诺在2030年前实现“净零排放”目标,亚马逊则把最后期限设在了2040年。
然而,Carbon Market Watch的Faecks向每经记者强调,AI行业应该优先使用可再生能源等从源头减少排放,而不是光想着“把粪便埋到土里”来抵消。她承认两者并非完全矛盾,但源头减排必须是首要目标。她认为,碳信用机制往往备受批评,是因为其常被用于误导性的“碳中和”宣传。如果企业不将碳信用额度作为“净零排放”的借口,这种机制本身不会受到如此严厉的指责。
她指出,科技公司的主要排放来源有两个:一是数据中心的电力消耗,二是供应链中的硬件制造能耗。“可再生能源是科技行业转型的关键,”Faecks说,“同时,延长设备使用寿命和在硬件生产中使用更多可回收部件,也是减少供应链能耗的重要措施。”
微软、Meta、亚马逊和谷歌等巨头在可再生能源方面已经有所行动,仅在今年6月就公布了多项进展:
6月3日,Meta与美国最大的核电站所有者Constellation Energy达成一项为期20年的协议:从2027年6月开始,Meta将从Constellation位于伊利诺伊州的克林顿清洁能源中心购买大约1.1吉瓦的电力。
6月9日,亚马逊宣布在宾夕法尼亚州投资200亿美元建设两个数据中心园区,其中一个数据中心直接接入核电站电力供应;
6月30日,谷歌宣布加大对核聚变能源初创企业Commonwealth Fusion Systems的投资,并签署200兆瓦的无碳能源购买协议。
尽管头部科技企业在可再生能源领域已迈出实质性步伐,但这仍难以掩盖整个科技行业在减排治理上的核心短板。
Faecks强调,除了要求企业提高环境影响披露的透明度外,政府也必须介入并加强监管。因为目前这些企业的碳中和承诺大多基于自愿原则,虽然未能达成目标可能会导致一些负面影响(比如失去部分投资、影响整个供应链的参与意愿),但这些约束力远不如政府监管有效。
她呼吁,全球正处在“关键十年”(2020到2030年),这是应对气候变化的最后窗口期。作为新的重大排放源,AI领域内的政府和企业都有责任尽快采取行动。
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