当前AI学术会议正陷入“不发表就出局”的恶性循环，导致论文质量下降、研究者身心俱疲、环境代价剧增，并因研究周期过快而面临知识时效性危机。新加坡国立大学提出的社区联合型会议（CFC）模式，通过解耦评审与展示并结合数字化协作，有望构建一个更可持续、公平且高效的全球AI知识生态，推动学术范式的深层变革。

随着AI发展从算力瓶颈转向电力限制，谷歌前CEO施密特提出的观点正被OpenAI的“星际之门”等超级数据中心实践验证。这不仅预示着AI巨头正向电力科技公司转型，更引发了一场全球范围内的能源新基建竞赛，对地缘政治、能源安全和社会伦理产生深远影响。

电动汽车与人工智能的快速发展，正揭示其生产与运行全生命周期中的隐性环境代价，尤其是在新兴市场引发新的区域性污染。本文深入剖析了电池生产（二氧化硫排放）与AI算力（能耗、芯片制造污染）背后的环境足迹，并呼吁全球社会、企业和政府，以系统性思维重估技术环境影响，通过全生命周期评估、绿色供应链、循环经济和全球治理，共同迈向真正可持续的未来。

沙阿·穆罕默德，Sweco的AI创新领袖，以其工程师的严谨和城市梦想家的情怀，正运用人工智能重塑城市设计与工程。他致力于将AI融入智能交通、可持续建筑和韧性城市规划，旨在打造以人为本、更高效、更宜居的未来都市，其工作深刻影响着全球城市化的发展路径。

Google Earth AI通过融合尖端AI模型与海量地理空间数据，旨在为全球最紧迫的环境与社会问题提供行星级洞察与解决方案。这项技术不仅预示着AI在可持续发展、城市规划等领域的巨大商业潜力，更引发了关于数据治理、伦理隐私以及AI如何赋能地球未来治理的深层思考。

本文揭露了AI数据中心在高速发展背后惊人的水资源消耗，以Meta邻居水龙头干涸为例，生动揭示了科技巨头对环境和社区的潜在影响。文章呼吁行业在追求算力的同时，正视并解决由AI引发的水资源危机，通过技术创新和负责任的选址，推动AI实现真正的可持续发展。

人工智能（AI）辅助研发出一种新型“排汗”涂料CCP-30，通过高反射率、高热辐射和独特的蒸发冷却机制，可将建筑物温度降低5-20°C，有效缓解城市热岛效应并显著削减能耗。这项技术不仅是AI在材料科学领域加速发现的范例，也为全球气候变暖下的城市降温提供了重要的可持续解决方案，其应用前景广泛，包括建筑、交通和工业设备。

一项由伦敦政治经济学院主导的研究揭示，人工智能在电力、交通和食品三大领域有巨大减排潜力，到2035年每年可削减3.2至5.4亿吨碳排放，甚至超过其自身能源消耗所产生的碳足迹。然而，实现这一目标的关键在于有效管理AI的巨大能源需求，通过更高效的模型和清洁能源供电，并制定前瞻性的治理政策，以平衡AI的潜力与环境及伦理挑战。

一份新研究报告指出，谷歌对其碳排放量的估算可能存在严重低估，其排放增长速度远超官方公布的数据。这主要归因于人工智能技术对能源的巨大需求，对谷歌2030年净零排放目标构成严峻挑战，同时也引发了对科技巨头环境责任与AI伦理的深层思考。

随着人工智能技术的迅猛发展，美国正经历一场史无前例的数据中心建设热潮，已建成或获批数据中心达1240座。这些支撑AI的“算力蜂巢”带来了巨大的环境足迹，其用电量预计将与波兰全国相当，年耗水量更超过五个杭州西湖，对当地电网和水资源构成严重压力。尽管科技巨头承诺绿色转型，但AI的物理基础设施扩张与可持续发展之间的矛盾日益突出，迫使社会不得不重新审视技术进步的真实代价。