2025年6月3日
人工智能 (AI) 在幫助全球加速實現淨零轉型的過程中，發揮著諸多積極作用。我們要探討的主要問題包括：AI 會加快還是拖慢碳排放控制的進程？是否能吸引資金投放至低碳融資項目？以及能否協助監測並預測全球暖化所帶來的影響？正如本報告所討論，整體而言，我們認為 AI 的發展有助實現淨零目標，亦為各地政府提供一系列有力工具，加快推進相關政策。
資料來源： de Vries, Alex，《人工智能日益擴大的能源足跡》，Joule，2023 年 10 月 18 日；《為智能供能：分析人工智能與數據中心能源消耗》，EPRI ，2024 年 5 月 28 日；《下一代風電場：2025 年 Dell'Oro 集團 ；人工智能優化風力渦輪機》，Datategy，2024 年 1 月 17 日
AI 正以空前速度發展，並重塑多個行業。透過機器學習、自然語言處理及生成式模型等技術進步，我們可以逐漸實現智能決策。AI 的發展增長對淨零經濟的推進速度帶來多方面的影響。
AI 模型日趨普及及複雜，導致電力需求大幅增加，對碳排放造成壓力。事實上，用於訓練較新一代 AI 模型所產生的碳排放量已顯著上升：GPT-3（2020 年發布）排放量為 588 噸，GPT-4（2023 年發布）排放量為 5,184 噸，Llama 3.1 405B（2024 年發布）排放量為 8,930 噸。1
但從正面角度看，若新建的數據中心設於已經使用清潔能源的地區，或清潔能源規模可擴充的地區，AI 就有機會推動能源轉型。相反，若數據中心設於碳密集型燃料（如煤炭）佔主導的地區，其超預期的電力消耗則可能導致碳排放量較常規情景顯著增加。
鑑於化石燃料在全球電力結構中佔 60%，目前的 AI 發展趨勢可能會加劇碳排放（然而這尚未考慮數據中心的地域分佈）。若電力行業的脫碳速度快於 AI 所帶來的新增能源需求，將有利於實現淨零轉型。此外，AI 監測工具可以促進土地利用變化及林業部門的排放管理，這對於實現淨零目標具有積極意義。
過去 10 年用電量增長 28%；可再生能源佔比持續提升
就可再生能源而言，AI 可透過優化能源整合、儲存、分配與產量預測來促進減排。應用可再生能源的一項主要問題是其供電穩定性；而引入 AI 有助於管理波動，確保供應穩定與可靠。預測性保養亦有助於減少停產時間與維修成本。
氣候融資獨立高級專家小組估計，到 2030 年，全球每年需要 6.3 萬億至 6.7 萬億美元資金才能實現氣候目標2，這包括對清潔能源領域、損失與損害、自然資本以及公正轉型方面的巨額投資。我們認為 AI 的發展可透過三個渠道為能源轉型提供資金：
i.促進可再生能源投資：對數據中心樞紐選址的關注度增加，或將刺激電網的投資，並帶來更有效率的專案流程。例如，愛爾蘭最近投入 7.5 億歐元用於開發電網，以滿足 AI 領域電力需求的增長。3
ii. 拉動國內生產總值增長：低碳轉型的資金來源廣範，包括各國公共財政與主權財富基金。隨著 AI 產業的增長，其對國內生產總值的貢獻也日益重要。普華永道預計，到 2030 年，AI 對環球經濟的貢獻或將高達 15.7 萬億美元。4.
iii. 優化資本配置：AI 技術可透過提升專案數據準確性、監測碳足跡與優化專案選擇等方式，對項目提供更可靠的分析，有助於吸引對基於自然的解決方案的投資，確保資金投入於具實質影響力的計劃。
2030 年 AI 對國內生產總值的貢獻（按地區）
包容性韌性與生產力息息相關，無論是人們能否在轉型產業中找到職位，或是其在職場中提升生產力的能力。此外，一個國家的社會公平程度亦會影響其轉型的能力與意願。我們認為 AI 可成為管理環境衝擊的有力工具，同時提升經濟生產力。
其應用範圍包括監測與預測極端天氣事件、管理生物多樣性保育、解決糧食損失與浪費問題，並提升資源使用效率。這可以減少由不可預期事件（如因淹水導致的道路封閉，影響員工通勤）所造成的工作時數損失，進而提升勞動生產力。
我們認為，缺乏關於 AI 對環境影響的確切規模的數據，會阻礙政策制定者與投資者充分評估相關風險。目前針對數據中心的監管措施側重於優化能源效率，且大部分僅為企業設定最低標準或指導方針。實際上，歐盟執委會已要求數據中心營運商每年申報能源與用水情形、廢熱再利用，以及可再生能源消耗的報告 。
我們認為，應在整個 AI 供應鏈中實施更完善的披露要求與評估框架，以提升投資者、政府與其他利益相關方的資訊透明度。應考慮以下幾項因素：
鑑於部分市場目前正在參照國際可持續準則理事會標準制定，或考慮實施強制性氣候相關信息披露要求，我們認為，政策制定者可借此契機，明確指出 AI 開發商、用戶、數據中心運營商及硬件製造商的具體披露義務。
排放控制機制與投資者關係密切，因為各國規劃及經濟考量共同決定了氣候目標，而這些目標會影響能源系統並與經濟活動息息相關。在此背景下，AI 具有重要意義，一方面是因為 AI 模型的普及與複雜度提高會導致電力需求上升，進而對排放產生影響。
與此同時，AI 技術涉及的能源消耗相關排放，流程優化應用有助於促進轉型資金，而利用該技術進行監測、監管及預測對民生的風險，均構成評估其氣候價值的關鍵。綜合考慮上述因素，我們認為 AI 的發展有助於實現與管理淨零目標。
1. 本報告發布日期為 2025 年 6 月 5 日。
2. 除非本報告顯示不同的日期及╱或具體的時間，否則本報告中的所有市場資料截止於 2025 年 6 月 4 日。
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1. 斯坦福大學人本人工智能研究中心 《2025 年人工智能指數報告》
2. 《增強氣候目標願景，加快氣候融資落實》），氣候融資獨立高級專家小組，2024 年 11 月
3. 愛爾蘭政府， 《愛爾蘭國家 AI 策略：AI——為善而來》，2024 年 10 月
4. 普華永道， 《衡量價值：人工智能對企業的真正價值以及如何從中獲利？》，2017 年
5. 英國國家工程政策中心，《負責任 AI 的工程設計：邁向環境永續 AI 的基礎》，2025 年 2 月
