2026 年 10 月 15 日
随着数据中心碳排放规模的扩大，人工智能已成为气候辩论中的争议焦点。即将于下个月在土耳其举行的 COP31 气候峰会将重点关注这一议题，主办方计划推动“对气候负责的人工智能”相关议程。
然而，公众对 AI 环境影响及其潜在生存威胁的关注，往往掩盖了其作为应对气候变化工具的巨大潜力。目前，人工智能已广泛应用于改善天气预报、监测工业排放以及优化可再生能源系统等领域。
国际能源署 (IEA) 人工智能专家 Siddharth Singh 指出，尽管数据中心带来的能耗挑战日益严峻，但上述特定应用领域的能量消耗远低于 OpenAI 的 ChatGPT 或 Anthropic 的 Claude 等通用语言模型。
"与此同时，因为 (AI) 是一种工具，它也是一个机遇。这真的取决于它如何部署"，辛格表示，"我们需要更多的资源。"
提升可再生能源效率
在复杂的能源系统中，人工智能正被用于提高电网运行效率，协助运营商管理太阳能和风能供应的不稳定性。通过局部预测云层、阳光和风力状况，该技术使企业能够更准确地估算可再生能源产量，从而减少因电网承受能力限制而导致的电力削减。
根据国际能源署的数据，若在整个经济领域——包括运输、工业和建筑部门——广泛应用此类技术，可显著降低排放。例如，利用人工智能调度洗衣机等设备在太阳能充足时运行，或将电动汽车充电时间设定在清洁能源占比更高的时段。
WattTime 联合创始人 Gavin McCormick 强调："人工智能最擅长的事情之一就是预测。"
革新天气预报体系
欧洲中期天气预报中心 (ECMWF) 总干事 Florian Pappenberger 认为，人工智能正在重塑天气预报行业。他表示："人工智能已经彻底改变了天气预报，现在可以更快地预测天气，具有非常高的技能和高性能。"
Pappenberger 指出，虽然 AI 预测仍基于物理模型，但其效率极高，使 ECMWF 能在两年内完成传统上需要十年才能达成的目标。此外，相比传统方法，AI 预测成本大幅降低，使得生成更多预测数据成为可能。
该技术还增强了预警系统能力。据 Google 称，其系统在 150 多个国家实现了提前 7 天的河流洪水预测。
"我认为人工智能更像是赋予我们超级能力，让我们变得更好或做得比以前更好，而不是取代人类。"Pappenberger 补充道。
精准探测温室气体排放
结合卫星技术与人工智能，单个设施（如石油天然气站点、矿山或垃圾填埋场）的温室气体排放得以被精确追踪。由 McCormick 共同创办的非营利倡议 "Climate TRACE" 利用此技术绘制全球排放地图。
"由于人工智能，气候 TRACE 的发展已经超过了 20 年"，麦考密克说，"我们已经能够为每个城市提供排放清单，许多城市现在可以制定气候行动计划。没有人工智能，这将是不可能的。"
双刃剑效应与局限性
值得注意的是，人工智能不仅服务于可再生能源，也长期被石油和天然气公司用于分析地质数据、识别地下储层及简化化石燃料生产流程。
促进人工智能用于气候行动的非营利组织 Climate Change AI 执行董事 Maria Joao Sousa 警告称："从这个角度来看，人工智能也可能对气候变化产生不利影响。"
她总结道："人工智能永远不会成为一颗银弹。技术本身永远不会是唯一的解决方案。"
