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]