【文/视察者网 郑乐欢 小婷】
当你每一次点开ChatGPT时，，，，，，千里之外的数据中心就在消耗资源——冷却水、电力、算力 。。 。。。。单次AI请求的消耗微缺乏道，，，，，，但乘上天天数十亿次的使用量，，，，，，数字将触目惊心 。。 。。。。
2024年，，，，，，全球数据中心耗电415太瓦时，，，，，，占全球用电量的1.5% 。。 。。。。到2030年，，，，，，这一数字将翻倍，，，，，，相当于日本天下一年的用电量 。。 。。。。再加上芯片里的有数矿物、群集如山的电子垃圾、一直攀升的水消耗——AI的能耗事实会对情形爆发多大影响？ ？？？？这个问题亟须正视 。。 。。。。
高盛展望数据中心的能源需求泉源：高盛
与此同时，，，，，，AI生长也带来了重大的情形效益 。。 。。。。AI手艺可资助优化电网调理、提升可再生能源展望精度，，，，，，推动古板高耗能行业的生产流程升级，，，，，，还能为天气转变建模、极端灾难预警提供更为精准的手艺支持 。。 。。。。这种“双刃剑”属性，，，，，，让AI的情形影响讨论变得越发重大 。。 。。。。
另一个禁止忽视的问题是，，，，，，在AI治理的讨论中，，，，，，美欧恒久占有主导：硅谷定调，，，，，，布鲁塞尔立法，，，，，，全球随着走 。。 。。。。全球南方国家作为AI工业链的资源提供者、新兴市场，，，，，，却很少能发声回应AI给自己国家带来的情形影响，，，，，，更难以加入到全球AI情形规则的制订历程中 。。 。。。。
今年7月在日内瓦举行的联合国AI治理全球对话开幕式上，，，，，，一份白皮书突破了这种单声道叙事，，，，，，最先郑重回覆人工智能与情形之间的关系 。。 。。。。
这份由金砖国家三个大国的主要智库----国家高端智库复旦大学中国研究院、俄罗斯自然与人民基金会、印度帕勒基金会联合撰写，，，，，，联合国互联网治理论坛情形动态同盟支持，，，，，，并在这次联合国对话中宣布的《人工智能与情形白皮书》，，，，，，把人工智能的情形足迹与情形效益纳入统一剖析框架、系统探讨人工智能与国际可一连生长的关系，，，，，，也是金砖国家智库首次联手，，，，，，把“全球南方”的视角带入了AI情形治理的讨论桌 。。 。。。。著名经济学家杰弗里·萨克斯教授为《白皮书》作序时，，，，，，称之为“具有里程碑意义的文件” 。。 。。。。
7月18日，，，，，，在2026天下人工智能大会时代，，，，，，由复旦大学中国研究院主理的《人工智能与情形白皮书》国际钻研会上，，，，，，来自俄罗斯、印度和中国的专家，，，，，，继续探讨人工智能与情形的关系 。。 。。。。
7月18日，，，，，，由复旦大学中国研究院主理的《人工智能与情形白皮书》国际钻研会在上海召开
那么，，，，，，这份白皮书详细展现了什么？ ？？？？
8930吨碳、66亿立方米水、6200万吨电子垃圾
它首先算了一笔账：AI的情形本钱，，，，，，究竟有多大？ ？？？？
2012年的时间，，，，，，训练一次AlexNet会排放0.01吨二氧化碳，，，，，，这个量险些可以忽略不计 。。 。。。。2020年，，，，，，训练一次GPT-3，，，，，，排放量抵达588吨 。。 。。。。2023年的GPT-4，，，，，，这个数字来到了5184吨 。。 。。。。2024年的Llama 3.1 405B，，，，，，数字酿成了8930吨……很难想象，，，，，，2030年我们面临的AI能耗会到什么田地？ ？？？？
但训练AI只是这个问题的冰山一角 。。 。。。。Facebook的实测数据显示：在已安排的AI系统中，，，，，，推理孝顺了约65%的碳排放，，，，，，训练只占35% 。。 。。。。随着AI走向亿级用户，，，，，，这个比例只会更悬殊 。。 。。。。
这张图展示了训练差别AI模子爆发的碳排放量 。。 。。。。斯坦福AI指数报告2026
Mistral AI第一次把单次盘问的账单摊开：一个400-token的回复，，，，，，会排放1.14克的二氧化碳，，，，，，消耗45毫升的水——水，，，，，，可能是AI账本里最被忽视的一行 。。 。。。。
OECD展望，，，，，，到2027年，，，，，，AI相关用水量可达66亿立方米，，，，，，这相当于英国半年的用水总量 。。 。。。。更值得小心的是：数据中心往往建在水资源最主要的地方 。。 。。。。以印度为例，，，，，，印度有6亿人面临高至极端水压力，，，，，，班加罗尔作为印度的科技中心、数据枢纽，，，，，，却面临着地下水枯竭、未来净可用水量归零的严肃风险 。。 。。。。中国“东数西算”把算力往西部赶，，，，，，某种水平上是对这种矛盾的回应，，，，，，但全球规模内，，，，，，AI的水消耗仍在以一种近乎不可见的方式加剧区域资源竞争 。。 。。。。
除了水以外，，，，，，硬件自己的价钱，，，，，，同样惊人 。。 。。。。
一台2公斤的电脑，，，，，，生产需要约800公斤原质料——稀土、锂、钴、镓、铜 。。 。。。。这些矿产的开采和冶炼，，，，，，不但涉及栖息地破损、水污染和恒久生态毒性，，，，，，其情形影响还不可比例地集中在全球南方 。。 。。。。
等这些原质料被制成GPU后，，，，，，在数据中心里通常只有3到5年的寿命 。。 。。。。更新周期越短，，，，，，镌汰越快，，，，，，废弃的硬件群集成山——2022年全球电子垃圾已达6200万吨，，，，，，而AI专用装备爆发的废物尚未被单独统计 。。 。。。。算力越强，，，，，，硬件迭代越快，，，，，，电子垃圾的增添曲线只会更陡 。。 。。。。
因此，，，，，，AI的碳足迹，，，，，，不是“模子越大越糟糕”这么简朴 。。 。。。。
Google的GLaM有1.2万亿参数，，，，，，比GPT-3大近7倍，，，，，，训练能耗却只有后者的三分之一——要害在于架构设计和硬件效率 。。 。。。。DeepSeek也证实，，，，，，优化手艺可以把训练本钱降低20倍 。。 。。。；；；痪浠八，，，，，，手艺上有步伐让AI变得更清洁 。。 。。。。
但设计权在谁手里？ ？？？？不在羁系者手上，，，，，，也不在公众手上 。。 。。。。GPU制造商不宣布情形产品声明；；；科技公司不把AI专用排放从数据中心账单里单独列出来；；；欧盟AI法案甚至在最终文本中删掉了碳排放透明度条款 。。 。。。。在“由谁认真把AI变清洁”这件事上，，，，，，至今没有明确的制度谜底 。。 。。。。这些“看不见”的机制，，，，，，恰恰是问题的焦点 。。 。。。。
AI赋能，，，，，，让地球变得越来越美
与此同时，，，，，，作为情形解决方案的工具，，，，，，AI在应对情形挑战上也展现出重大潜力 。。 。。。。
在天气转变领域，，，，，，AI能提升天气建模与天气预告的精度和效率 。。 。。。。谷歌DeepMind的GraphCast可在单块TPU上用不到一分钟天生十天全球预告，，，，，，精度凌驾依赖数千处理器、耗时数小时的古板数值模式 。。 。。。。2024年6月中国气象局宣布的“风顺”大模子，，，，，，关于全球天气异常展望技巧显著优于古板数值预告模式
在生物多样性；；；し矫，，，，，，由于其更具地方性和异质性，，，，，，监测难度也更大 。。 。。。。AI通过图像识别、声学剖析和情形DNA手艺，，，，，，极大地提升了物种监测的效率，，，，，，好比江苏省，，，，，，在20个生物多样性视察站周边布设的100台鸟类声纹识别装备，，，，，，自2023年以来屎厕数据逾40万条，，，，，，笼罩240余个物种，，，，，，AI鸟类识别镌汰了90%的劳动力本钱 。。 。。。。
针对荒原化和土地退化，，，，，，联合国防治荒原化条约（UNCCD）正在开发的国际抗旱视察站（IDRO）是首个全球AI驱动的抗旱平台，，，，，，把遥感数据与人工智能连系，，，，，，对社会与情形两类抗旱韧性指标举行剖析与可视化，，，，，，为政府部分、土地治理者与水资源治理者提供可直接行动的信息 。。 。。。。
在水资源治理方面，，，，，，谷歌的洪水展望平台Flood Hub已能为80多个国家提供长达7天的预告，，，，，，同时AI在精准浇灌和都会管网漏损检测上也效果显著 。。 。。。。中国在甘肃疏勒河流域以地理信息系统与修建信息模子构建河流、渠系、水库与水闸的虚拟模子，，，，，，通过大模子仿真优化调理、自动控制闸门；；；天下已完成94项数字孪生水利建设使命，，，，，，生态流量监测预警平台搜集283个断面数据，，，，，，为165条重点河湖的235个控制断面提供实时预警 。。 。。。。
可以看到，，，，，，AI不是天生的情形破损者，，，，，，也不是自然的救世主，，，，，，它对情形的最终影响，，，，，，取决于工业规则怎样设计、治理制度怎样约束、手艺盈利怎样分配 。。 。。。。而在目今全球AI工业分工中，，，，，，全球南方恰恰遭受了不可比例的情形价钱，，，，，，却没有获得响应的话语权 。。 。。。。
六个国家，，，，，，六个羁系盲区
手艺在跑，，，，，，制度在走 。。 。。。。面临AI与情形这个重大议题，，，，，，各国羁系在做什么？ ？？？？
首先看欧盟，，，，，，制度成熟但碎片化 。。 。。。。凭证欧盟《能效指令》，，，，，，500kW以上的数据中心必需披露其能耗和水耗 。。 。。。。其中，，，，，，德国最为严酷 。。 。。。。德国要求，，，，，，2027年前数据中心必需100%用绿电，，，，，，还得接纳废热 。。 。。。。但欧盟AI法案呢？ ？？？？谈判桌上情形条款被逐条削弱，，，，，，最终只保存了基础模子的能耗披露 。。 。。。。效果就是，，，，，，水、质料、电子垃圾这些一切没提 。。 。。。。
中国方面则把情形要求嵌进工业政策 。。 。。。。东数西算将新建数据中心指导至西部；；；2025年发改委宣布的指南则更进一步，，，，，，要求指定区域的数据中心直接采购绿电 。。 。。。。这些海内政策主要通过行政指导推进，，，，，，虽非立法强制，，，，，，但在项目审批和工业指导中具有实质约束力 。。 。。。。在国际层面，，，，，，2025年全球AI治理行动妄想首次明确提出建设AI能效和水效标准——但这仍属于建议性框架，，，，，，缺乏法定约束力 。。 。。。。总体来说，，，，，，中国的政策舷笼罩多个层面，，，，，，也是现在较靠近将AI与情形治理整合的国家框架之一 。。 。。。。
东数西算结构图
美国则基本靠企业自觉 。。 。。。。联邦层面临AI数据中心的羁系主要是行政下令和自愿框架，，，，，，执法上并无强制力，，，，，，仅有的强制性划定来自州一级的零星立法——弗吉尼亚以税收优惠换取PUE达标，，，，，，俄勒冈2025年6月成为全美第一个立法要求数据中心报告用水量的州——二者均属孤例 。。 。。。。企业允许听起来很漂亮，，，，，，数据却足够忠实：谷歌四年间排放涨了48%，，，，，，微软涨了29% 。。 。。。。
印度大型企业中已有59%起劲安排了AI，，，，，，数据中心容量预计两年内增添85%，，，，，，但情形影响评估系统仍停留在为工厂和矿山设计的旧框架，，，，，，不笼罩数据中心 。。 。。。。与此同时，，，，，，约50%的数据中心扎在班加罗尔、孟买等极端缺水地区 。。 。。。？ ？？？？梢运凳桥艿米羁，，，，，，规则最空 。。 。。。。
俄罗斯走的是另一条路：用核电支持AI算力，，，，，，妄想20年内新建38座核电机组 。。 。。。。在工具层面，，，，，，Sber和AIRI开发了Eco2AI和Eco4cast——全球少数源自金砖国家的开源碳监测工具——但AI与情形治理之间，，，，，，同样缺少执法层面的毗连 。。 。。。。
金砖框架呢？ ？？？？AI相助同盟已建设，，，，，，50亿美元的数字主权基金也已设立，，，，，，但情形条款显然还在路上……
六张答卷，，，，，，六处空缺 。。 。。。。
第一，，，，，，看不见AI专用的情形数据，，，，，，没有一家科技公司单独披露 。。 。。。。
第二，，，，，，所有人盯着训练，，，，，，没人盯着推理，，，，，，而推理才是已安排系统的排放大头 。。 。。。。
第三，，，，，，水是隐形变量——66亿立方米的消耗展望挂在报告里，，，，，，没有人要求数据中心在缺水地区开工前做水影响评估 。。 。。。。
第四，，，，，，本钱转嫁全球南方——采矿在刚果，，，，，，制造在东南亚，，，，，，电子垃圾在加纳，，，，，，收益在硅谷 。。 。。。。
第五，，，，，，收益算不清账——AI减了几多碳、省了几多水，，，，，，没有统一的核算要领 。。 。。。。
第六，，，，，，决议无法追责——AI越来越多地决议土地怎么用、水怎么分，，，，，，但公众看不到决议依据 。。 。。。。
更要害的问题在于，，，，，，目今主流的AI情形治理方案大多围绕美欧的工业生长情形设计，，，，，，很少思量全球南方的生长需求：不少西方提出的减排规则，，，，，，实质上是限制生长中国家AI工业的生长空间，，，，，，却对头部科技巨头在全球扩张中的高消耗无动于衷，，，，，，更没有解决情形本钱错配的焦点矛盾 。。 。。。。
AI全球治理规则应该由各人配合誊写
关于这些问题，，，，，，事实该怎么办？ ？？？？
7月17日，，，，，，习近平主席在2026年人工智能大会开幕式的主旨演讲中提到的：“人工智能生长不应该是某个国家的独奏，，，，，，而应当是全球相助的交响 。。 。。。。在各方配合起劲下，，，，，，天下人工智能相助组织在上海应运而生，，，，，，一年前的构想已经转化为现实效果 。。 。。。。这是中方响应全球南方呼声、团结国际社会起劲推感人工智能生长和治理的重放肆措，，，，，，将成为人工智能生长史上的一个主要里程碑 。。 。。。。”
对此，，，，，，《人工智能与情形白皮书》也给了一张分工表：
政府，，，，，，认真设规则：强制披露AI专用情形数据，，，，，，把情形条款写进AI立法，，，，，，把绿色标准嵌进公共采购，，，，，，把选址政策卡在缺水地带 。。 。。。。
企业，，，，，，认真摊账本：宣布全生命周期情形评估，，，，，，从训练到推理都算清晰 。。 。。。。用标准化指标——PUE、WUE、CUE——并且必需区分AI与非AI负载 。。 。。。。
硬件制造商，，，，，，认真开门 。。 。。。。英伟达、AMD、英特尔至今不宣布AI加速器的情形产品声明 。。 。。。。谷歌对其自研TPU举行的生命周期评估已证实——这件事手艺上完全可行，，，，，，他们只是不肯意做 。。 。。。。
国际组织，，，，，，认真架桥梁：推动标准落地，，，，，，建设AI与情形治理的系统性交汇机制——IGF情形动态同盟就是为了这个而保存的 。。 。。。。
这四类行动者，，，，，，配合绘就一张蹊径图 。。 。。。。
正如经济学家杰弗里·萨克斯在为白皮书撰写的序言中指出的，，，，，，AI对情形的影响不是手艺问题，，，，，，而是治理问题 。。 。。。。在一个多极化的天下里，，，，，，若是AI规则只由硅谷和布鲁塞尔来定，，，，，，真正受伤的，，，，，，可能是那些连讲话席都没有的国家 。。 。。。。
在7月18日的钻研会现场，，，，，，复旦大学中国研究院院长张维为也提到，，，，，，“在人工智能这一新兴领域，，，，，，我们坚决阻挡将手艺作为钻营霸权、修建壁垒的工具，，，，，，阻挡把少数国家的家法帮规包装成国际规则 。。 。。。。我们主张国际规则应由各人配合誊写，，，，，，各国无论巨细强弱，，，，，，都有一律生长和使用人工智能的权力 。。 。。。。我们要坚定地维护联合国在全球人工智能治理中的主要作用，，，，，，坚持以人为本，，，，，，智能向善，，，，，，配合筑牢人工智能的清静防线 。。 。。。。”
复旦大学中国研究院院长张维为在钻研会上讲话
而《人工智能与情形白皮书》的宣布，，，，，，则从金砖国家和全球南方视角填补了研究空缺 。。 。。。。人工智能的全球治理，，，，，，必需是一场“全球行动” 。。 。。。。全球南方不应只是人工智能浪潮的旁观者，，，，，，更应成为新规则的配合起草者与新福祉的配合受益者 。。 。。。。智能向善，，，，，，始于共商；；；运气与共，，，，，，成于共建 。。 。。。。这份白皮书是第一步，，，，，，而脚下的路，，，，，，需要我们所有人携手偕行 。。 。。。。
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