2024-09-15 17:15:00 英文原文
<正文>近年来，大型科技公司对温室气体排放做出了一些重大声明。但随着人工智能的兴起产生了越来越大的能源需求，该行业越来越难以隐藏推动技术革命的数据中心的真实成本。根据卫报的分析，从 2020 年到 2022 年，谷歌、微软、Meta 和苹果的内部或公司拥有的数据中心的实际排放量可能比官方报告高出约 662% 或 7.62 倍。
亚马逊是五大科技公司中最大的排放者，而第二大排放者苹果公司在 2022 年的排放量还不到亚马逊的一半。然而，亚马逊一直被排除在上述计算之外，因为它的不同的业务模式使得很难隔离公司数据中心特定的排放数据。
随着这些数据中心的能源需求不断增长，许多人担心碳排放也会随之增长。国际能源署表示，到 2022 年，数据中心的电力消耗已占全球电力消耗的 1% 至 1.5%，而那是在年底 ChatGPT 推出、人工智能热潮开始之前。
与典型的基于云的应用程序相比，人工智能在数据中心上的能源密集程度要高得多。据高盛称，处理 ChatGPT 查询所需的电力几乎是 Google 搜索的 10 倍，到 2030 年，数据中心的电力需求将增长 160%。高盛的竞争对手摩根士丹利的研究也得出了类似的结论，预计全球数据中心的排放量将达到到 2030 年，二氧化碳排放量将累计达到 25 亿吨二氧化碳当量。
与此同时，所有五家科技公司都声称实现了碳中和，尽管谷歌去年因提高碳会计标准而放弃了这一标签。亚马逊是最近一家这样做的公司，它在 7 月份声称提前七年实现了目标，并且已经实现了 3% 的总排放量削减。
亚马逊气候正义员工组织的一位代表解释说，这取决于创造性的会计方法，该组织是一个由对雇主在气候问题上采取的行动不满意的现任亚马逊员工组成的倡导组织。尽管你看到亚马逊对他们的太阳能发电场进行了所有公关和宣传，但他们的电动货车正在扩大其化石燃料的使用，无论是在数据中心还是在柴油卡车中。
当涉及到数据中心时，这种创造性核算中最重要的工具是可再生能源证书（Recs）。公司购买这些证书是为了表明其正在购买可再生能源发电，以匹配其部分用电量，但问题是，所涉及的可再生能源不需要由公司的设施消耗。相反，生产地点可以是从一个城镇到大洋彼岸的任何地方。
建议用于计算基于市场的排放量，或公司使用的官方排放量数据。当建议和偏移量被排除在等式之外时，我们得到基于位置的排放量，即处理数据的区域产生的实际排放量。
这些排放量的趋势令人担忧。如果这五家公司是一个国家，那么它们在 2022 年基于位置的排放量之和将使它们成为第 33 位排放最高的国家，仅次于菲律宾，高于阿尔及利亚。
许多数据中心行业专家也认识到，基于位置的指标比官方报告的基于市场的数字更诚实。
基于位置的[核算]可以准确地描述与数据中心运行实际消耗的能源相关的排放情况。领先的数据中心咨询和研究组织 Uptime Institute 的可持续发展研究总监 Jay Dietrich 表示，Uptimes 认为这是正确的衡量标准。
尽管如此，温室气体 (GHG) 协议（碳核算监督机构）允许在官方报告中使用 Rec，但科技公司之间应允许使用 Rec 的程度仍存在争议，并引发了有关 GHG 的游说战协议两个派别之间的规则制定过程。
一方面是由亚马逊和 Meta 牵头的排放第一合作伙伴关系。其目的是让建议保留在会计流程中，无论其地理来源如何。实际上，这只是对温室气体协议已经允许的内容的稍微宽松的解释。
以谷歌和微软为首的反对派认为，数据中心的可再生能源生产和能源消耗需要基于时间和位置的匹配。谷歌称其为 24/7 目标，即到 2030 年使其所有设施每周 7 天、每天 24 小时都使用可再生能源运行。微软称其为 100/100/0 目标，即其目标是其所有设施 100% 的时间都使用 100% 无碳能源运行，到 2030 年实现零碳能源采购。
Google 已逐步停止使用 Rec，而 Microsoft 的目标是到 2030 年对低质量的非捆绑式（非特定位置）Rec 采取同样的做法。
学术界和碳管理行业领导者也反对温室气体协议对建议的宽容。在 2015 年的一封公开信中，超过 50 名此类人士认为，温室气体核算的基本原则应该是，任何公司都不得因为一项不会导致温室气体排放总量变化的行动而报告其温室气体足迹的减少。然而，这正是在基于合同/基于建议的报告方法的指导下可能发生的情况。
值得赞扬的是，温室气体协议 (GHG Protocols) 确实要求公司报告基于位置的数据以及基于 Rec 的数据。尽管如此，没有一家公司在其年度环境报告正文中同时包含所有三个排放子类别的基于位置和基于市场的指标。
事实上，基于位置的数字仅由 Google 和 Meta 两家公司直接报告（即不隐藏在第三方保证声明或脚注中）。这两家公司仅包含一种排放子类型的数据：范围 2，或公司通过从公用事业和大型发电机购买能源而造成的间接排放。
范围 2 是包含来自内部数据中心运营的大部分排放的类别，因为它涉及与购买的能源（主要是电力）相关的排放。
考虑到这些公司的范围 2 排放的其他来源来自相对较小的公司办公室和零售空间运营所消耗的电力，数据中心也应占除亚马逊之外的每家公司总体范围 2 排放的大部分并且不是碳密集型的。亚马逊还有另一项碳密集型垂直业务需要纳入其范围 2 排放：其仓库和电子商务物流。
对于提供数据中心特定数据 Meta 和 Microsoft 的公司来说，这一点是正确的：数据中心占 Metas 基于市场（官方）范围 2 排放的 100% 和基于位置的排放的 97.4%。对于 Microsoft，这些数字分别为 97.4% 和 95.6%。
基于地点的排放量和官方范围 2 排放量的巨大差异展示了数据中心的碳密集程度，以及企业官方排放量的欺骗性。例如，Meta 报告其 2022 年官方范围 2 排放量为 273 公吨二氧化碳，相当于数据中心的所有排放量。在基于位置的会计系统下，仅数据中心的二氧化碳排放量就跃升至超过 380 万吨二氧化碳当量，增长了 19,000 多倍。
微软也出现了类似的结果。该公司公布的 2022 年数据中心相关官方排放量为 280,782 吨二氧化碳当量。根据基于地点的核算方法，这个数字跃升至 610 万吨二氧化碳当量。这几乎增加了 22 倍。
虽然 Metas 报告的差距更加惊人，但两家公司基于位置的排放量都更高，因为他们具体低估了其数据中心的排放量，2022 年 Metas 基于位置的数据与官方范围 2 数据之间的差距 97.4% 是未报告的数据中心相关排放，以及 95.55% 的微软。
其他公司无法获得与数据中心相关的具体排放数据。然而，考虑到谷歌和苹果与 Meta 和微软有着相似的范围 2 商业模式，它们基于位置的数据中心排放量高出多少的倍数很可能与它们总体位置高出多少的倍数相似。基于范围 2 的排放量为。
总体而言，2020 年至 2022 年间该类别中基于位置的排放量总和至少比官方数据总和高出 275%（或 3.75 倍）。亚马逊没有向《卫报》提供 2020 年和 2021 年基于位置的范围 2 数据，因此这些年份的计算使用的是其官方（可能要低得多）数据。
大型科技公司还从第三方数据中心运营商（或托管数据中心）租用大部分数据中心容量。根据 Synergy Research Group 的数据，到 2022 年，大型科技公司（或超大规模企业）将占全球数据中心容量的 37%，其中一半容量来自第三方合同。虽然该组包括 Google、Amazon、Meta、Microsoft 和 Apple 以外的公司，但它可以让您了解这些公司与第三方数据中心的活动范围。
理论上，这些排放量应属于范围 3，即一家公司负责的所有排放量都不能归因于其消耗的燃料或电力。
当谈到大型科技公司的运营时，这将涵盖从其销售的硬件（如 iPhone 或 Kindle）的制造过程到员工上班途中汽车排放的所有内容。
就数据中心而言，范围 3 排放包括内部数据中心建设过程中产生的碳排放，以及内部数据中心内使用的设备制造过程中产生的碳排放。它还可能包括这些排放以及与之合作的第三方数据中心与电力相关的排放。
然而，这些排放是否完全包含在报告中几乎无法证明。迪特里希表示，范围 3 的排放量具有很大的不确定性。仅就会计而言，这个领域就一团糟。
根据 Dietrich 的说法，一些第三方数据中心运营商将其与能源相关的排放纳入自己的范围 2 报告中，因此从他们那里租房的人可以将这些排放纳入其范围 3 中。其他第三方数据中心运营商将将与能源相关的排放纳入其范围 3 排放中，并期望其租户在自己的范围 2 报告中报告这些排放。
此外，所有公司都对这些范围 3 数据使用基于市场的指标，这意味着官方数据中也低估了第三方数据中心的排放量。
在脚注中报告基于位置的范围 3 排放的公司中，只有 Apple 的官方范围 3 数据与基于位置的范围 3 数据之间存在较大差距。
对于与数据中心无关的公司来说，这是唯一一个相当大的报告差距。Apple 范围 3 的大部分差距是由于 Recs 应用于与硬件（例如 iPhone）制造相关的排放。
Apple 并未将输电和配电损失或第三方云合同纳入其基于位置的范围 3。它仅将这些数字纳入其基于市场的数据，根据这些数据，其第三方云合同报告零排放（由建议）。因此，在苹果基于位置和基于市场的总排放量数据中，找不到与其第三方数据中心合同相关的实际排放量。
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尽管大型科技公司隐藏了这些排放量，但它们的排放量仍将持续上升。据电力研究所称，由于人工智能带来的额外负载，到 2030 年，数据中心的电力需求预计将翻一番。
谷歌和微软都将近期市场排放量的上升归咎于人工智能。
公用存储公司 Gridstor 现任首席执行官兼 Google 数据中心前站点负责人 Chris Taylor 表示，据我 [2022 年] 离开时的了解，人工智能计算负载对 Google 数据中心的相对贡献相对较小能源战略单位。两年前，[AI] 并不是我们担心的主要问题，至少在能源团队中是这样。
Taylor 解释说，他在 Google 期间看到的数据中心增长大部分归功于 Google Cloud 的增长，因为大多数企业都将其 IT 任务转移到公司的云服务器上。
当今的电网是否能够承受人工智能日益增长的能源需求尚不确定。行业领袖Marc Ganzi是私募股权公司DigitalBridge的首席执行官，该公司拥有全球最大的两家第三方数据中心运营商，他甚至表示，数据中心行业可能会在未来两年内耗尽电力。.
随着全球范围内电网互连积压工作不断堆积，即使是最善意的公司也几乎不可能及时获得新的可再生能源产能来满足这一需求。