對抗氣候變遷 AI如何走上綠色之路？

文／羅世宏（中正大學傳播系教授）

大家可能聽說過，問ChatGPT一個問題，用掉的電力大約是傳統Google搜尋的10倍。這幾年來，Google和微軟的碳排放都因AI應用激增而大幅上升。而資料中心如雨後春筍般興建，更加劇了這樣的疑慮：AI會不會讓氣候變遷更加惡化？

不過，AI雖然耗電，但也能幫助我們省電、減碳。特別是對那些長年被視為「碳難題」的產業，AI可能正好提供了新的突破口。從電網調度到鋼鐵製造、從空調系統到船運物流，愈來愈多的例子告訴我們：AI有機會幫助這些產業從「碳嫌疑犯」翻身為「綠色英雄」。

根據《經濟學人》報導，目前全球資料中心的總電力使用量約占1.5%。不過，其中大多數電力並不是用在AI模型，而是用在大家每天看的串流影片、逛網拍、滑社群。換句話說，AI雖然會用電，但沒大家想的那麼嚴重。

不少人會把焦點放在AI模型訓練時的高耗能，其實，真正關鍵在於模型被使用的過程，也就是所謂的「推論」階段。Salesforce的永續發展主管指出，AI使用過程的電力消耗，占了總能耗的96%。

每次使用AI聊天、翻譯、生成圖片，才是真正耗電的所在。又如，根據《經濟學人》最新報導，一個簡單的語言模型只需要0.06瓦特時電力就能完成任務。但用來生成一張圖片的模型，電力需求是它的3000倍。

AI不只是節電的挑戰者，也已經是實質的減碳幫手。來看幾個各國正在發生的真實案例，這些技術不再是紙上談兵，而是正在改變世界的減碳工具。

在英國，新創公司Octopus Energy開發了一個AI平台，每天處理來自超過50萬個智慧電器的數據，幫用戶在離峰時間充電、供應暖氣，避開用電高峰。還有一種「零帳單住宅」方案，讓住戶5年都不必繳電費。光是這套系統，2024年就為英國減少超過1600萬噸的二氧化碳排放。

再看過去難以減碳的鋼鐵業。巴西鋼鐵巨頭Gerdau應用AI公司分析回收廢鋼的雜質變化，優化生產過程。結果讓碳排放減少3.3%。

海運與物流也能因AI變得更環保。鹿特丹港導入AI平台，協助貨輪避開擁塞與空等時間，馬士基船隊則利用AI預測氣候、海流與機器狀況，平均省下5%燃料，相當於150萬噸碳減排。

甚至連石油業也在「被AI綠化」。《經濟學人》的最新報導指出，沙烏地阿美與阿布達比國家石油公司（ADNOC）利用AI偵測甲烷洩漏與預測碳排，2023年碳減排量達100萬噸。證明即使是汙染重災區，也能被AI拉上一條綠色的路。

但AI愈來愈省電、效能愈好，是否就是好消息？答案不一定。

DeepSeek推出的新一代推理型AI模型，能更完整分析問題、條列解法，但也更耗時、更耗電。這類模型一旦普及，總體用電量反而可能急升。換句話說，因為技術效率提升，導致使用總量大增，最後反而讓能源耗損更快。

同樣的，專家也擔心，當AI讓航運、製造業變得更快更便宜，企業可能會提高產能來壓低單位成本，結果整體碳排放不減反增。這種「效率陷阱」值得我們高度警惕。

那麼，讓AI真正走上綠色之路，該怎麼做？首先，資訊透明是關鍵。目前，多數AI公司仍對自家模型的能源使用和碳排放三緘其口。例如，OpenAI和Google至今都沒有公開實際耗電與碳排放數據。歐盟已經領先一步立法，從2026年起，高風險AI系統開發者將被要求揭露詳細的能源使用資訊。

資料中心的運作模式也需要調整。傳統資料中心全年不間斷運作，難以配合再生能源如太陽能與風力的間歇特性。如果能將AI運算任務在不同時段與地區之間靈活分配，選擇在再生能源產量高的時候執行運算，就能同時降低碳排與能源成本。

此外，科技巨頭應發揮他們的能源影響力。微軟、亞馬遜與Google早已是全球最大的再生能源購買者，但他們不該只停留在「採購者」角色，而應更積極地投資推動風電、地熱，甚至是小型核能等潔淨能源基礎設施建設。

AI有可能成為我們對抗氣候變遷危機的最強助手。關鍵在於我們怎麼使用它、怎麼治理它：不能只問AI用了多少電，更該問它幫我們省了多少電、減了多少碳。