部署竞赛 人工智能科技公司减少温室气体排放的承诺变得更加复杂，其中大部分来自天然气、石油和煤炭的燃烧，并驱动 气候变化。他们表示，他们必须保持灵活性，因为他们急于建造庞大的数据中心，这些数据中心的能耗可能比整个城市还要多。

“即使他们还没有正式修改目标，他们也开始承认，“是的，我们可能没有走上正轨，”伍德麦肯兹的高级分析师帕特里克·黄说。

黄说，现在，这些公司必须使用一切可以使用的能源来保持竞争力，而且越来越多地使用天然气，其中主要成分是甲烷，这是一种导致地球变暖的温室气体。

根据清洁能源买家协会的数据，科技公司在 2024 年和 2025 年购买了创纪录数量的清洁能源。

但根据各公司的可持续发展报告，在其气候承诺的前五年内，总排放量有所增加。Google 的排放量猛增了近 50%。亚马逊上涨了 33%，微软上涨了 23% 以上，Meta 上涨了超过 60%。

据政府估计，到 2024 年，数据中心的用电量约占美国总电力的 4.6%，到 ​​2028 年，这一比例可能会增加近两倍。一些分析师预测，未来十年全国用电量将增长 20%，其中数据中心是一个重要原因。

与此同时，专家表示，等待接入电网许可的拟议项目积压以及特朗普政府搁置可再生能源的努力可能会影响科技公司的气候目标，并延长对化石燃料的依赖。

“每一项都可能是真正的挑战，”忧思科学家联盟气候与能源项目副政策主任朱莉·麦克纳马拉说。“总的来说，这只会对系统造成真正的短期危机。”

随着人工智能的飞速发展，天然气使用量激增

科技公司表示，他们通过能源效率措施、购买可再生能源信用额和不排放温室气体的能源以及要求供应商减少自己的排放量，在排放方面取得了重大进展。

然而，国际能源署表示，到 2024 年，天然气占美国数据中心电力供应的 40% 以上，而煤炭占全球电力的 30%。而且这一趋势似乎并没有放缓。公用事业公司正在计划在全国各地建设天然气工厂，以帮助供应数据中心，而一些科技公司则计划建造专门为数据中心提供天然气的现场天然气工厂。

“各公司都在争先恐后地试图尽快获得尽可能多的电力，”世界资源研究所美国能源项目主任洛里·伯德说。“这是一场疯狂的抢购和对资源的激烈竞争。”

微软总裁布拉德·史密斯 告诉美联社他“对我们的能力充满信心”，能够实现公司 2030 年的目标，即通过投资核能、太阳能和水力发电等新的无碳能源，从大气中去除的二氧化碳量超过其排放量。

例如，在威斯康星州，为微软数据中心供电的两座新天然气发电厂将被该州其他地方的太阳能投资所抵消。同样，三个天然气发电厂将为路易斯安那州农村地区的一个大型元数据中心提供电力，而该公司则在其他地方投资太阳能。

谷歌表示，它正在投资风能、水力发电、电池存储和先进核能，尽管它也依赖天然气。该公司计划从将在该地建造的天然气发电厂购买电力。阿彻·丹尼尔斯·米德兰位于伊利诺伊州迪凯特的玉米加工厂，二氧化碳排放物将被捕获并储存在地下。

为了帮助实现清洁能源目标，科技公司依靠此类电力购买协议并购买可再生能源证书，这是一种支持新能源和现有能源的可交易商品。但如果拟议改变温室气体报告方式，这可能会变得更加困难，这将要求排放源与公司数据中心位于同一地区，并匹配运营时间，例如，太阳能积分只能适用于白天运营时间。

尽管一些新的天然气工厂将取代污染较严重的燃煤工厂，但需要大约30年才能收回投资。这意味着在联合国环境规划署警告高排放国家不太可能实现自己的温室气体减排目标之际，要推迟向清洁和可再生能源的全面过渡。人工智能是 部分归咎于独立研究公司荣鼎集团的一项研究显示，去年美国化石燃料排放量增加了 2.4%。

尽管其他经济部门也正在蓬勃发展，但“正是因为这些数据中心，这些天然气工厂才得以建设，”麦克纳马拉说。“没有两种方法可以解决这个问题。”

特朗普对可再生能源的战争使技术目标变得复杂

甚至在唐纳德·特朗普总统去年上任并瞄准可再生能源之前，获得足够的电力就已经是一项挑战。

他取消了对太阳能和风能项目的拨款和许可，以及对可再生能源的税收减免，支持者称可再生能源的建设成本比天然气或核电站更便宜、更快，同时下令几座即将退役的燃煤电厂继续运行。

清洁能源买家协会首席执行官里奇·鲍威尔表示，许多公司设定的目标是期望联邦税收抵免将支持风能和太阳能的部署。

但在被共和党控制的国会和特朗普取消后，这些积分将于 7 月结束。

特朗普称气候变化是一个“骗局”，他认为绿色能源不可靠且昂贵，可能会损害国家能源独立。

鲍威尔表示，他的协会已经“非常非常明确地向本届国会和本届政府表明，所有技术都应该处于公平竞争的环境中，如果我们不这样做，我们就会将能源负担能力和能源可靠性置于危险之中。”

乔什·帕克（Josh Parker），芯片制造商可持续发展主管英伟达，说人工智能最终将减少用电量，因为它比传统计算更高效。他表示，限制能源发展可能会导致美国在人工智能方面落后。

“我们的观点是，我们需要对能源采取上述所有方法，”他说。

为正常运行时间研究所 (Uptime Institute) 研究 AI 可持续性、曾领导排放目标设定的杰伊·迪特里希 (Jay Dietrich) 表示，到 2020 年，科技公司将面临很大的压力，许多公司都设定了目标，无法预测当前的能源需求，因为用于训练机器学习模型（使用大部分数据中心电力）的大部分技术和设备刚刚引入。国际商业机器公司。

他说，到 2023 年，科技公司“非常清楚事情将会变得更加令人兴奋……并且数字将会快速增长。”

他预计许多运营商将延长实现排放目标的时间表，根据 Uptime Institute 2025 年的一项调查显示，表示将实现基于市场的 2030 年碳中和目标的运营商数量下降了 12%。然而，即使排放量不断增加，最大的公司也应该能够负担足够的可再生能源和补偿，以实现碳中和目标。

麦克纳马拉表示，数据中心电力需求的激增将挑战变成了“彻底的危机”。

“科技公司在他们的监督下并由于他们的行为而隐含或明确地允许化石燃料依赖的大幅增加，”她说。

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美联社撰稿人马特·奥布莱恩为本报告做出了贡献。

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