AI 热潮冲击科技巨头碳中和承诺：天然气用量激增，减排目标成“登月计划”

AI算力狂飙与气候承诺博弈：科技巨头的天然气依赖与减排困局

2018年，谷歌承诺在2030年前实现全天候无碳能源运营与净零排放。如今，这一目标被内部称为“登月计划”，其挑战性远超最初预想。同样，微软虽重申其2030年“碳负排放”愿景，但也将其重新定义为“一场马拉松而非短跑”，语气中透露出审慎。

风向变化背后是清晰的驱动力：全球人工智能的算力竞赛，正在重塑科技公司的能源路径与排放轨迹。温室气体排放主要源于化石燃料燃烧，是气候变动的核心推手。企业端的逻辑很现实：为竞速建设耗电规模堪比中型城市的数据中心集群，必须最大化电力获取的灵活性，有时不得不依赖一切可用电源。

“即使尚未正式调整目标，企业也开始承认其进展可能偏离预设轨道。”伍德麦肯兹分析师帕特里克·黄点明了行业的集体现实。

为维持竞争优势，科技公司采用了何种方案？天然气——其主要成分甲烷本身就是强效温室气体——的消费量显著攀升。清洁能源买家协会数据显示，2024至2025年科技企业的清洁能源采购量确实创下新高。然而，翻阅同一时期的ESG报告，排放总量却在承诺后的五六年内逆向增长：谷歌上升近50%，亚马逊增加33%，微软增长超23%，Meta的涨幅更是突破60%。

数据揭示了惊人的能源需求。据美国政府估算，2024年数据中心已消耗全国4.6%的电力；到2028年，这一占比可能扩大至近三倍。部分分析师预测，未来十年美国总用电量的最高20%增幅将直接由这些算力设施驱动。

系统性问题加剧了挑战：大量待批可再生能源项目因电网接入排队而延迟；现有政策环境亦延长了对化石能源的依赖。忧思科学家联盟的朱莉·麦克纳马拉指出：“每个问题单独看都已很严峻，叠加起来更让能源系统在短期内承压。”

AI驱动下的天然气消费：现实与目标的鸿沟

科技公司并未放弃努力。他们持续强调通过提升能效、采购绿证、投资零碳电力及推动供应链脱碳来减少碳足迹。

但国际能源署的数据描绘了另一幅图景：2024年，为美国数据中心供电的电力中，超过40%源自天然气；全球范围内，煤炭贡献了约30%的电力。趋势线上行：从公用事业公司到科技企业自身，都在规划或新建天然气电厂以满足数据中心的负荷增长。

“企业正在全力争夺电力资源，追求以最快速度获取最大供电能力。这是一场激烈的资源竞赛。”世界资源研究所的洛里·伯德如此描述当前态势。

巨头们的应对策略包含平衡与抵消。微软总裁布拉德·史密斯曾表示，对通过投资核能、太阳能等新型零碳技术实现2030年目标抱有信心。实践中，这常体现为“本地排放、异地抵消”模式。例如，微软在威斯康星州依赖新建天然气电厂供电，同时承诺以该州其他太阳能项目进行碳抵消。Meta在路易斯安那州也采用了类似策略。

谷歌的路径则是多元化投资，涵盖风电、水电、储能及先进核能，但仍未完全摆脱对天然气的需求。其一项关键计划是从伊利诺伊州一座新建天然气电厂购电，该电厂的特别设计旨在捕获并封存排放的二氧化碳。

然而，科技公司实现清洁能源目标的传统工具——购电协议与绿证——正面临核算规则的重塑。拟议中的新规要求电力来源必须与数据中心位于同一区域电网，且供电时间需精确匹配。这意味着，一张日间的太阳能绿证无法抵消夜间化石能源供电产生的排放。

更深层的锁定效应在于：新建燃气电厂的投资回收周期常长达30年，这意味着未来数十年将持续消耗化石燃料。在联合国环境署警告高排放国可能难以达成减排目标之际，AI的扩张客观上延缓了全球能源转型。荣鼎集团研究指出去年美国化石燃料排放增长2.4%，部分原因正来自于人工智能的发展。

对此，麦克纳马拉的评论直指核心：“尽管其他经济领域也在推进电气化，但这些燃气电厂能获批建设，数据中心的需求是直接动因。这一点很明确。”

政策环境变动：可再生能源遇阻与减排路径收窄

事实上，即便在政策环境变化前，获取充足可靠的电力已是严峻挑战。

当前局面进一步复杂化：多项针对风电、太阳能项目的拨款与许可被取消，关键的可再生能源税收优惠被废除——而这些项目通常比燃气或核电站成本更低、建设更快。与此同时，多座原定退役的燃煤电厂被要求继续运行。

“许多企业在设定气候目标时，预期联邦税收抵免将持续支持风电与光伏部署。”清洁能源买家协会的里奇·鲍威尔指出行业普遍预期。但这些税收优惠已被废除，并定于今年7月到期。

政策转向基于一套特定论述，包括将气候变化称为“骗局”，并主张绿色能源不可靠、成本高企，可能损害能源自主。鲍威尔代表行业回应称，已“明确向本届国会与政府表明，所有能源技术应公平竞争；否则我们将同时面临可负担性与可靠性的双重风险”。

处于浪潮中心的英伟达，其可持续发展主管乔希·帕克提出了不同视角：他认为AI最终将通过提升能效降低总体能耗，而限制能源开发可能导致美国在AI全球竞赛中落后。“我们主张能源发展采取‘一切可行技术’的多元化策略。”这在当前环境下被视为一种务实选择。

回顾历史能更好理解当前困局。优普泰研究所研究员、前IBM减排目标负责人杰伊·迪特里希指出，2020年许多企业设定激进目标时，无法预见今日的能源需求规模。因为驱动当前AI浪潮、消耗数据中心主要电力的机器学习模型与硬件，在当时仅处于萌芽阶段。

“到2023年，科技行业已清晰意识到将迎来爆发式增长……能源需求会快速攀升。”迪特里希预计，许多企业将不得不延长其减排目标的实现时限。优普泰研究所2025年的一项调查印证了这一趋势：声称能实现2030年市场化碳中和目标的企业数量下降了12%。当然，另一种可能是，即使排放量持续增长，头部企业仍可通过采购足量绿证与碳抵消额度，在报表上实现“碳中和”。

但无论如何进行会计处理，物理世界的排放是真实的。麦克纳马拉的结论为讨论增添了紧迫性：数据中心用电量的激增已将减排挑战“彻底转变为一场系统危机”。“科技公司正在默许甚至推动化石燃料依赖度大幅上升，这一切发生在他们的运营范畴内，且源于他们的商业决策。”