人工智能（AI）技術在過去數年間呈現爆發式增長，各大宣稱十分重視 ESG 的企業亦爭相將大型語言模型（LLM）融入日常營運。但是，誰都知道大用 AI 等同能源代價。當前 AI 的運算主要依賴數據中心內大量高效能運算晶片（以 GPU 為主，亦包括 TPU 等專用加速器），這些硬件在進行深度學習與實時推算時，耗電量可謂驚人。

全球氣溫持續攀升，人們不斷在喊減排，但許多時在同一個Conferences內的另一個環節卻在大談人工智能如何帶動經濟，以及興建數據中心大搞地產投資等。這確實有點令人R頭，兩班人有許多Overlap企業與機構等。根據國際能源署（IEA）的最新預測，全球數據中心的用電需求正快速上升，其中人工智能為主要增長動力之一。預計到2030年，與 AI 相關的電力需求將出現數倍增長，整體數據中心耗電量甚至可能接近或超越部份中型工業國家的全國用電水平。

科技便利勝於一切

還記得速銷時裝、煤炭、石油、金融（放貸予能源公司）板塊等常被環保人士衝擊，但對人工智能則「另眼相看」。筆者並非支持或反對這些Ideology，只是覺得非常 Inconsistent（當然已有些微示威聲音），除了美企外，中企投入AI的資源絕對遠壓其它國家，好像又是慣性「零」Protests，海內外、中西方人都無。

2026年7月18日，美國加州有示威者揮舞標語，參加全美反對AI資訊中心擴張的抗議活動。 （SANDY HUFFAKER / AFP）
2026年7月18日，美國加州有示威者揮舞標語，參加全美反對AI資訊中心擴張的抗議活動。 （SANDY HUFFAKER / AFP）

AI 用戶在輸入 Prompt 後等待數秒之際，背後數據中心所消耗的能量，與傳統網絡搜尋有著天壤之別。用戶隨手進行一次 ChatGPT、千問等查詢，其耗電量大約是傳統 Google 搜尋的十倍（ IEA 與荷蘭阿姆斯特丹自由大學的數據科學家 Alex de Vries ）。這是因為 Google 主要是在既有的數據庫中檢索編入索引的連結，而 AI 則需要調動數以百億計的參數進行矩陣運算，一字一句地即時生成全新內容。

若然你是 ChatGPT 的Heavy User——譬如連續整年每日搜尋 10 至 15 次——你的個人碳Footprint將會增加大約 11 公斤的二氧化碳。雖然這個個體影響看似「細微細眼」（僅僅相當於駕駛汽油車行駛約 45 公里），但當這種碳足跡乘以全球每日數以十億計的查詢總量時，幾何級數槓桿化所帶來的環境壓力才是真正的癥結所在。

如果將運算規模升級至圖像生成，耗電量更會出現火箭式飆升——生成一張高清 AI 圖片所消耗的電力，已經足夠讓一部智能手機由零完全充滿（Hugging Face 與卡內基美隆大學的聯合研究）。

這類耗電模式正在直接衝擊全球頂尖科技巨企的減排承諾，微軟、Google、亞馬遜等跨國科技龍頭雖然多年來高調宣傳「淨零碳排放」（Net-Zero）藍圖，但由於瘋狂擴建 AI 數據中心，近年排放數據卻屢見上升，部份年度甚至錄得雙位數增幅。面對綠色電網供不應求的現實，，科技公司亦不得不主動出資延長本應退役的燃煤發電廠壽命，或者大量增購天然氣發電，以維持 AI 運算所需。

這張由AWS提供的照片顯示，一名技術人員正在位於美國印第安納州的亞馬遜網絡服務AI資料中心工作。（Handout / GETTY IMAGES NORTH AMERICA / Getty Images via AFP）
這張由AWS提供的照片顯示，一名技術人員正在位於美國印第安納州的亞馬遜網絡服務AI資料中心工作。（Handout / GETTY IMAGES NORTH AMERICA / Getty Images via AFP）

為了徹底解決這個骨節眼上的電力枷鎖，科技巨企近年紛紛改變策略，由單純的「買綠電」演變成親自布局能源基建。市場上甚至出現了科技公司斥巨資在全球「搶購」核能與地熱能發電廠的奇觀。例如大廠們相繼與核電供應商簽訂長期購電協議，甚至資助下一代小型模塊化核反應堆（SMR）的研發。這種由科技公司直接插手、甚至自行興建發電廠的趨勢，凸顯了AI核心算力對電力穩定性的極度飢渴，亦將這場科技競賽直接帶入了能源主權的爭奪戰。這正反映了馬斯克為何經常提到未來電力供應的重要性。

資本市場用腳投票

油股、煤股曾真的一時因 ESG 因素而遭基金經理大量沽售，但坦白講，那些舊經濟板塊當時已沒有甚麼增長潛能，「橫掂」都要沽，不如買個順水人情。然而，當遇上新板塊出現有違ESG要求時，解決方法十分「容易」，就當「睇唔到」。

各國政府在氣候峰會上誓言要減少化石燃料，轉型綠色經濟；然而在現實具吸引力的新經濟發展巨輪下，AI 卻被視為百年一遇的「財富密碼」，不斷對數據中心這個新興的「食電巨獸」大開綠燈。在這種矛盾的氛圍下，全球資金集體「用腳投票」，只要沾上 AI 邊界的科技股與半導體板塊，股價全部被「炒起」，日復日創歷史新高，市值瘋狂膨脹，日子過得很開心。這裏重申一次，買這些股OK，但一邊喊要環保至上一邊買的人就很Contradict。

不過，說句公道話，要為這場環境危機蓋棺定論或許尚言之過早，AI本身亦具備「解鈴還須繫鈴人」的潛力，關鍵在於人類如何運用其算力進行「補鑊」。在悲觀的耗電數據之外，AI 的預測與優化能力，正是現時重塑全球能源架構的關鍵工具。例如，AI可以預測風力與太陽能的發電波動，並透過智能電網實時調配電力負載，大幅減少綠能的浪費；同時，它亦能優化傳統工業與物流供應鏈的能源效率。因此，這場科技與環保的博弈，最終取決於 AI 所帶來的減排效益，能否跑贏其自身運算所產生的海量碳足跡。@
 

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