TL;DR：
AI 巨头们正表演“左手种树，右手烧炭”的绝活：一边宣扬 AI 能拯救地球，一边让数据中心化身“电老虎”和“抽水机”。最新报告拆穿了这种“绿色洗白”套路：别拿传统机器学习立下的功劳，给现在这帮极度耗能的生成式大模型“贴金”！
当我们在 ChatGPT 上输入一行咒语，试图让 AI 帮我们写周报或者生成一段酷炫的视频时，大洋彼岸的数据中心里，成千上万块显卡正忙得火星四溅，风扇声响彻云霄。
最近，一份针对 154 份科技公司声明的深度报告指出1，很多科技巨头口中所谓的“AI 拯救气候”，其实是一场教科书级的**“绿色洗白”（Greenwashing）**。简单来说，就是这些公司把“省油的小摩托”（传统 AI）和“喷火的重型卡车”（生成式 AI）混为一谈，忽悠大众。
技术大揭秘：这波“洗白”是怎么操作的？
科技巨头们在写环保 PPT 时，最擅长的就是偷换概念。
传统的人工智能（比如机器学习）确实很香，它能优化电网配送、预测农作物产量，甚至还能帮谷歌地图规划省油路线。这些应用就像是家里的变频空调，主打一个省电高效2。
但现在的明星——生成式 AI（Generative AI），完全是另一个维度的“油老虎”。
- 训练成本： 训练一个 GPT-3 消耗的电力，够 130 个美国家庭用一年；到了 GPT-4，这个数字可能还得翻 50 倍3。
- 喝水狂魔： 训练一个大模型可能要消耗 28.4 万公升的水来进行冷却，相当于一个普通人 27 年的饮水量4。
- 排放飙升： 既然太阳能和风能喂不饱这些“算力怪兽”，巨头们只能求助于化石燃料。
调侃式点评： 这就像是你一边在朋友圈打卡“今日低碳骑行”，一边反手打了个大排量专车。只要我不说这专车是为我开的，我就还是那个环保小清新。
行业“地震”：谁在说谎，谁在打脸？
在这场环保大考中，巨头们的成绩单显得相当尴尬。
谷歌： 虽然他们的报告里写着“数据中心排放减少了 12%”，但仔细一看，那是排除了供应链等因素的“精修图”。如果看总排放量，谷歌 2024 年比 2019 年增长了 51%，排放量相当于近 40 座燃气发电厂一年的输出3。
Meta（原 Facebook）： 为了在路易斯安那州建大型 AI 数据中心，当地电力公司甚至打算新建三座燃气发电厂来供电。环保人士直接看傻了：说好的气候承诺，怎么最后变成了给化石燃料“打钱”？3
目前，全球数据中心用电量已占全球的 1% 到 1.5%。据国际能源署（IEA）预测，到 2030 年，这个数字将翻倍，总量甚至会超过日本全国的用电量34。
未来预测：AI 真的能“将功补过”吗？
当然，我们也不能一棍子打死。AI 确实有反向推动减排的潜力：
- 电网调度员： 通过 AI 实时监测，电网故障修复速度能提升 30%-50%3。
- 建筑管家： 像 Nest 这样的智能恒温器，一年帮用户减排了 2600 万吨二氧化碳3。
- 余热回收： 有些数据中心产生的热量，已经开始用来给周边居民家里的浴缸供热了4。
但问题在于，目前的减排速度完全赶不上算力扩张的速度。 就像你为了省钱买了个省油灯泡，结果反手又买了一百个，电费不降反升。
这种“反弹效应”正让科技巨头的气候目标变得摇摇欲坠。虽然大佬们都在豪赌“小型模块化核反应堆（SMR）”等黑科技3，但在这些技术成熟之前，AI 的每一次进化，恐怕都要以地球的“体温”上升为代价。
前瞻思考： 如果未来四年内没有实质性的监管措施出台2，科技公司与环保倡导者之间的这场“公关战”，恐怕会比 AI 训练过程本身还要火热。
引用
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Claims that AI can help fix climate dismissed as greenwashing · The Guardian · (2026/2/17) · 检索日期2026/2/17 ↩︎
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智能的代价：AI背后的能源消耗与环境危机 · 麻省理工科技评论 · (2024/12/13) · 检索日期2026/2/17 ↩︎ ↩︎
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AI推高全球用电需求，科技巨头如何塑造能源格局？ · 财联社 · (2025/8/10) · 检索日期2026/2/17 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎
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人工智能變革：對環境有何影響？ · Schroders · (2024/12/31) · 检索日期2026/2/17 ↩︎ ↩︎ ↩︎