一週碳要聞：人工智能有望突破高排放瓶頸（碳報第133期）

正文

一、雙碳要聞

A、政策速遞

1.國家發改委、國家能源局公佈《抽水蓄能電站開發建設管理暫行辦法》

2月7日，國家發改委、國家能源局公佈《抽水蓄能電站開發建設管理暫行辦法》，指出：抽水蓄能項目一般分為服務電力系統項目、服務特定電源項目兩類。服務電力系統項目是指服務相關省級或區域電網的抽水蓄能項目，根據省級或區域電網系統安全穩定運行和調節需要規劃建設。服務特定電源項目是指服務主要流域水風光一體化基地、大型風電光伏基地等特定電源主體的抽水蓄能項目，根據相關特定電源開發需要規劃建設。

零碳解讀：省級能源主管部門、國家能源局派出機構等根據職責分工督促項目單位抓好生產準備工作，指導電網企業及其電力調度機構規範抽水蓄能機組試運行考核和轉入商業運營管理，確保具備條件的機組及時投入商業運營。

2.生態環境部減汙降碳協同治理重點實驗室獲準建設

1月6日，生態環境部公佈《關於同意建設生態環境部減汙降碳協同治理重點實驗室的函》，同意以生態環境部環境規劃院為依託單位，建設生態環境部減汙降碳協同治理重點實驗室。該重點實驗室主要建設任務是面向減汙降碳決策管理需求，以實現經濟-環境-氣候等多領域協同效益最大化為目標，以多要素多學科交叉為切入點，開展碳汙協同理論體系、協同治理技術評估、協同優化調控技術、協同政策機制等方向的研究和實踐工作，推動減汙降碳相關科技成果轉化，為國家和地方減汙降碳決策管理提供技術支撐。

零碳解讀：該重點實驗室建設期兩年。要求依託單位按照有關規定，圍繞重點實驗室建設申請書提出的建設目標和建設內容，建立「聯合、開放、流動、競爭」運行模式，進一步完善科研條件，加強隊伍建設、資源開放共享和運行管理，按時提交重點實驗室建設情況年度報告，努力提升重點實驗室科學研究、管理決策支持和人才培養水平，為生態環境科技創新和推動生態文明建設提供支撐。

3.9部門聯合印發《美麗鄉村建設實施方案》

近日，生態環境部、農業農村部、國家發改委、財政部、住建部等9部門聯合印發《美麗鄉村建設實施方案》，提出4方面重點任務、18項重要舉措，加強農村生態文明建設，加大農業農村領域突出生態環境問題解決力度，整縣推進美麗鄉村建設，助力美麗中國建設。該方案提出，到2027年，美麗鄉村整縣建成比例達到40%；到2035年，美麗鄉村基本建成，為老百姓留住鳥語花香、田園風光，讓農村成為安居樂業的美麗家園。

零碳解讀：該方案提出的4方面重點任務主要包括：構建各美其美、美美與共的美麗鄉村格局。實施整縣推進美麗鄉村建設行動，梯次推進美麗鄉村建設全域覆蓋。強化鄉村空間設計和風貌引導，塑造美麗鄉村特色風貌。製定符合地方特色的指標體系，逐步迭代升級。

2025年2月5日，江西省基恩市峽江縣福民鄉桑治家村，村莊、綠樹、青山相映成景，構成一幅美麗的鄉村畫卷。 圖/ic

B、行業資訊

4.全國首個農業碳彙交易平台助力「生態分紅」

據《廈門日報》消息，近日，廈門市同安區軍營村舉行了「農業碳彙分紅儀式」。通過廈門產權交易中心（廈門市碳和排汙權交易中心）全國首個農業碳彙交易平台，軍營村村民喜氣洋洋地拿到了農業碳彙交易分紅款，這是軍營村首次發放「生態價值紅包」。軍營村黨支部書記高泉偉表示，通過廈門產權交易中心農業碳彙交易平台，軍營村創收達34萬元，實現「碳庫」變「錢庫」，村民實實在在感受到農業碳彙交易帶來的收入增加，把綠水青山真正變成了金山銀山。

零碳解讀：廈門產權交易中心設立全國首個農業碳彙交易平台以來，累計完成農業碳彙交易32萬噸，並在同安區檢察院、同安區法院「生態司法+碳彙交易」的共同推動下，創新打造從山頂到海洋的碳彙交易系統。作為廈門海洋經濟發展的藍色名片，廈門產權交易中心設立的全國首個海洋碳彙交易平台累計交易突破21萬噸，佔全國藍碳市場一半以上。

5. 雷動智創IGBT製氫電源成功投運並通過寬負荷測試

日前，由雷動智創研製的國內單體功率最大（8.3MW）、電流最大（31440A）的IGBT（絕緣柵雙極型晶體管）製氫電源在華能東方氫能產業園綠電製氫示範項目中成功投運並完成寬負荷測試，性能優異。該項目位於甘肅省張掖市經濟開發區，項目通過光伏電站為電解水製氫提供電力，製備的高純度氫氣由高壓管束車運輸至綜合能源加註站，為氫燃料車輛加註補給。

零碳解讀：製氫電源是電力與電解槽之間的連接、轉換的橋樑，其主要結構包括整流櫃、變壓器、控制及冷卻系統等，當前，市場上整流櫃的技術路徑主要分為晶閘管和IGBT兩個類別。IGBT電源在電網兼容性方面更出色。隨著大功率IGBT技術的國產化，其在大功率用電場景中的應用逐漸展開。

6.霍尼韋爾與山西企業簽署可持續航空燃料合作協議

據山西省商務廳2月5日消息，霍尼韋爾與山西佳新通達科技有限公司在太原舉行了可持續航空燃料（SAF）合作項目的簽約儀式。該項目計劃選址山西省晉中市靈石縣，旨在利用霍尼韋爾先進的UOP技術生產可持續航空燃料。與傳統航空燃料相比，這一技術可有效減少溫室氣體排放，為航空業的綠色轉型提供了有效路徑。霍尼韋爾的UOP技術能夠顯著減少溫室氣體排放，為航空業的綠色轉型提供強大支持。而晉中市的地勢平坦，非常適合低空飛行的經濟活動，未來有望成為低空經濟發展的重要節點。

零碳解讀：此次簽約標誌著山西省與霍尼韋爾在可持續航空燃料領域合作的良好開端。雙方將以此為契機，深化合作，推動技術創新和市場拓展，共同探索綠色能源發展的新模式，為實現可持續發展目標貢獻力量。

C、地方動態

7.北京城市副中心加快推動建造過程綠色化智能化

據人民網2月7日消息，北京城市副中心加快推動建造過程綠色化智能化，落地了一批高品質綠色建築，推廣超低能耗建築21萬平方米，居全市前列。副中心在全市率先實現新建公共建築全部執行綠建三星級標準，「十四五」期間實施裝配式建築251.18萬平方米，佔新開工建築面積的62.68%。

零碳解讀：綠色發展是北京城市副中心最鮮明的底色。去年2月，《北京城市副中心建設國家綠色發展示範區實施方案》獲國務院批複，一年來，副中心聚焦141項重點任務，高標準打造國家綠色發展示範區，生態、建築、產業等領域「含綠量」顯著提升。

8.全國交通運輸領域首個省級碳計量中心和技術委員會揭牌成立

近日，由山東高速集團牽頭籌建的國家碳計量中心（山東）交通分中心及山東省交通碳計量技術委員會揭牌成立。據瞭解，該中心及委員會已正式獲得山東省市場監督管理局批複，是全國交通運輸領域首個省級碳計量中心和技術委員會。該機構將圍繞國家及山東省碳達峰碳中和戰略目標和政策要求，加強交通領域碳計量相關技術研究、路徑探索和制度建設，推進碳計量數據的採集、分析、評價和應用，開展碳計量診斷等技術服務，全面支撐交通運輸行業綠色低碳轉型需要。

零碳解讀：近年來，山東高速集團積極推進綠色低碳轉型，製定省屬企業首個碳達峰工作方案，發佈全國首個邊坡光伏地方標準，建成全國首個零碳服務區、首條零碳智慧高速、首條改擴建零碳高速，路域光伏裝機容量達68.9萬千瓦、佔全國路域光伏70%，光伏、風電總裝機容量突破546萬千瓦、居山東省屬企業首位，為山東省全國交通綠色轉型作出了「山高示範」。

D、全球看點

9.歐盟的溫室氣體排放強度十年下降32%

據歐盟統計局最新公佈數據，2023年，歐盟的經濟活動和家庭產生的溫室氣體排放總量為34億噸二氧化碳當量。與2022年相比，排放量減少了7%，與2013年相比，排放量減少了18%。2013年至2023年間，幾乎所有經濟活動領域的生產者都減少了溫室氣體排放。其中，電力、燃氣、蒸汽和空調供應領域的降幅最大，總體降幅也最大，達到43%（4.48億噸二氧化碳當量）。溫室氣體排放強度與2013年相比下降了32%。

零碳解讀：溫室氣體排放強度衡量的是特定經濟體中每單位增加值（以歐元為單位）的排放量（以二氧化碳當量計）。排放強度的下降意味著單位經濟增加值排放量的減少。這意味著歐盟經濟在增加其附加值（+19%）的同時減少了溫室氣體排放。愛沙尼亞（-61%）、愛爾蘭（-50%）和斯洛文尼亞（-41%）的排放強度降幅最大。相比之下，奧地利（-17%）、立陶宛（-17%）和盧森堡（-19%）的溫室氣體排放強度降幅較小。

10.丁永建：氣候變化已經對冰凍圈水文過程產生顯著影響

中國科學院西北生態環境資源研究院研究員丁永建等最新撰文指出，氣候變化已經對冰凍圈水文過程產生顯著影響。文章主要聚焦於氣候變化背景下冰川、積雪和凍土三大要素的水文過程，重點分析2000—2019年以冰川融水、融雪徑流、凍土水文等為主體的冰凍圈水文過程變化研究方面取得的新進展，試圖從冰凍圈水文過程變化及其影響的角度闡明氣候變化對冰凍圈水文影響的進展及面臨的挑戰。

零碳解讀：從全球尺度看，冰川的物質損失量（即冰川冰的融水量）2000—2019年整體表現為(48±16)～57.6±13 Gt/(10 a)的加速趨勢，但不同區域差異較大。從流域尺度看，不同流域冰川融水對氣候的響應程度各異，主要取決於不同流域冰川規模大小及不同規模冰川的組成特徵。儘管對全球不同冰川區的冰川融水未來變化趨勢，尤其拐點出現時間的認識仍有所差異，但對於冰川融水空間變化整體格局存在共識，即未來全球冰川融水的變化趨勢受控於冰蓋及高緯度大型冰川的變化速率。預估未來雨雪比增加將導致積雪儲量減少，同時增加昇華量，進一步強化融雪徑流的提前時間，導致流域融雪徑流貢獻減少。

二、專題碳討

人工智能有望突破強算力背後的高排放瓶頸

前不久，網站託管公司KnownHost最新研究顯示，ChatGPT每月排放的二氧化碳超過260噸，相當於260趟紐約至倫敦航班的碳排放量。

2023年以來，隨著人工智能（AI）的快速崛起，來自大模型算力需求以及需求背後的碳排放越來越受到關注。據公開數據，訓練GPT-4模型將消耗高達1000吉瓦時（折合10億千瓦時）電能，相當於一座小型城市的居民年用電量。除了模型訓練，AI大模型龐大的用戶群也是推動電耗走高的重要因素。

強算力帶來高電耗，高電耗帶來了高排放。

國際能源署（IEA）《電力2024》報告預測，到2026年，來自數據中心、人工智能（AI）和加密貨幣行業的電力消耗可能會增加一倍，全球數據中心的總電力消耗可能會超過1000太瓦時（1萬億千瓦時）。這個需求大致相當於日本的用電量。更新的法規和技術改進，包括效率方面的改進，對於減緩數據中心的能源消費激增至關重要。

為了降低碳排放，各大AI機構選擇提高芯片等硬件的計算能力、優化算法、提高能源利用效率等方式降低電能的消耗。然而，技術迭代、硬件升級依舊是巨大的發展障礙。

2025年，隨著DeepSeek（深度求索）的「從天而降」，AI大模型的綠色變革打開新的局面。

AI崛起催生新的高碳行業

「人工智能浪潮席捲全球，正以前所未有的速度、廣度和深度改變生產生活方式，對全球經濟社會發展和人類文明進步產生深遠影響。」

2024年12月，中國信通院發佈《人工智能發展報告（2024年）》，開篇即對AI的發展趨勢進行了判斷，並指出，近年來，語言大模型、多模態模型、智能體和具身智能等領域不斷出現突破性創新，推動人工智能邁向通用智能初始階段。

什麼是AI？其全稱為Artificial Intelligence，是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。

據‌遠瞻慧庫研究報告，2024年，全球AI行業的市場規模持續擴大，投資規模達到歷史新高。全年投資金額達到4829億元人民幣，較2023年增長77.2%。其中，美國在AI領域的投資金額遙遙領先，達到3752億元；中國以610億元的投資金額位居第二；歐洲的投資金額約為178億元。

《人工智能發展報告（2024年）》指出，人工智能領域融資佔全行業融資比例持續上升，從2022年的4.5%上升至2024年上半年的12.1%。

產業的爆髮帶動算力的提升。

《中國算力發展報告（2024年）》顯示，2024年我國算力應用項目超過1.3萬個，在用算力中心機架總規模超過830萬標準機架，算力總規模達246 EFlops（每秒進行百億億次浮點運算的能力），位居世界前列。據工信部最新數據，2024年我國算力規模較2023年底增長16.5%。

中國信通院《2024中國綠色算力發展研究報告》數據顯示，截至2023年底，我國數據中心810萬在用標準機架總耗電量達到1500億千瓦時，總耗電量佔全社會用電1.6%，數據中心碳排放總量為0.84億噸。由此可以測算出2024年數據中心新增碳排放大約1400萬噸。

新路徑將突破算力降碳瓶頸

算力的盡頭是能源。

近年來，隨著各大數據中心耗電量的披露，越來越多的人認識到，能源對於AI發展的重要性。

支撐AI的數據中心是如何消耗電力的？

當前，一般的數據中心的電能消耗主要由IT設備（45%）、製冷設備（43%）、供配電系統（10%）、照明等（2%）構成。

2021年7月，工信部印發《新型數據中心發展三年行動計劃（2021—2023年）》提出，新建大型及以上數據中心電能利用效率（PUE）降低到1.3以下，嚴寒和寒冷地區力爭降低到1.25以下，引導新型數據中心走高效、清潔、集約、循環的綠色低碳發展道路。

PUE值就是衡量數據中心能耗水平的重要指標，PUE值越接近1，表示一個數據中心的能效水平越好，綠色化程度越高。

《中國科學院院刊》撰文對算力的電力需求進行了科學研究，指出，數據中心的電力能耗主要來源於信息技術（IT）設備、製冷設備、供配電系統和照明等其他設備的能源消耗，其電力成本佔運營總成本的60%～70%。通過對我國2016—2021年的算力規模和數據中心用電量數據展開分析，推測每使用1 EFlops算力所需的年耗電量約為8億—12億千瓦時，並且這個數值隨時間的推移呈下降趨勢。預計到2026年，我國所有數據中心所需年耗電量至少達到6000億千瓦時，數據中心耗電量佔我國用電量比重預計將從2016年的1.86%增長至2026年的6.06%。

為此，傳統的算力綠色化路徑有兩條：其一，在技術層面努力提升AI模型、芯片和數據中心的算力效能，降低AI的能耗；其二，從宏觀上對能源和產業進行優化佈局，應用綠色電力，降低整體的碳排放。

然而這樣的模式受製於技術條件和設備的物理特性，面臨著降碳的瓶頸。

連日來，隨著DeepSeek的爆火，其綠色低碳的價值也正在引起關注，多個專業平台開始解讀這一民族科技帶來的AI變革。

面對零碳研究院的提問，DeepSeek列舉了綠色能源應用、計算效率提升、碳抵消等方面的降碳措施。尤其提到，在硬件層面，採用液冷散熱、定製高能效芯片、異構計算架構降低單位算力能耗；在算法優化層面，通過模型壓縮（如知識蒸餾）、稀疏化訓練、動態計算量分配等技術減少算力需求，典型案例如MoE架構動態激活參數。

以此為契機，AI大模型將有機會突破能源瓶頸，實現綠色發展。

新京報零碳研究院研究員 白華兵

編輯 陳莉 

校對 盧茜