COP31：将AI纳入净零排放规划的关键时刻

今年11月，联合国气候变化框架公约第31次缔约方大会（COP31）将在土耳其安塔利亚召开。在此之前，COP31主席国已提出将电气化作为其行动议程的核心，计划将电力在全球终端能源需求中的占比从目前略高于20%提升至2035年的35%。然而，在这一宏大目标中，AI与数据中心的角色却几乎缺席于气候与能源规划之中。

当前，AI长期规划领域存在两大相互博弈的趋势。

第一个趋势是效率的大幅提升。每项AI任务的能耗正以每年至少一个数量级的速度下降，这在能源史上前所未有。谷歌报告显示，Gemini文本提示的中位能耗约为0.24瓦时，较一年前降低了33倍。2026年的一项研究估计，前沿模型推理的中位能耗约为0.31瓦时。

第二个趋势是总需求的持续攀升。2025年数据中心电力消耗同比增长17%，而专注于AI的数据中心电力消耗更是增长了50%。国际能源署（IEA）的核心预测显示，全球数据中心电力需求将从2025年的485太瓦时（TWh）增至2030年的950太瓦时，约占全球电力消耗的3%。

AI每项任务的效率正大幅提升，但任务的数量、复杂性和频率增长得更快。哪条曲线更为陡峭，将在未来数十年内深刻影响全球能源体系的走向。

几乎所有可信预测都止步于本十年末，这种回避远期预测的做法情有可原——IEA指出，2030年后的不确定性将急剧扩大。单位经济性每年提升十倍的技术，让点状预测显得徒劳无益：若沿效率曲线外推，AI的能耗占比将微乎其微；若沿普及曲线外推，它将吞噬整个国家的电力系统。

首批将数据中心需求建模延伸至2050年并纳入已有气候情景框架的研究，给出了1800至5000太瓦时的区间，差距近三倍。然而，预测的局限性恰恰说明这一工作的必要性。

能源系统没有五年短视的奢侈。今天订购的燃气轮机将运行至2050年代；当下获批的输电线路，经过四到八年开发后，将影响数十年的选址格局；科技企业采购推动提前部署的核电站，将持续发电至2070年。每一项选址审批、电网接入和购电协议，都隐含着对AI长期电力需求的判断，无论这个数字是否被明确写下来。

长期问题归结为两条结构性路径。一条路径是效率曲线胜出——每年数量级的效率提升持续叠加，AI占全球电力消耗的比重稳定在可控的3%至5%，其效率红利（IEA记录的工业、建筑和交通领域超过13艾焦耳的潜在节能量）使其成为全球能源收支的净收益。

另一条路径则是杰文斯悖论重现。19世纪经济学家威廉·斯坦利·杰文斯曾观察到，更高效的蒸汽机不但没有减少英国的煤炭消耗，反而因效率提升使服务成本下降，推动了煤炭消耗的增加。低成本推理不仅让现有查询更加经济，更会释放此前几乎不存在的需求——全天候运行的智能体、嵌入每台家电和车辆的AI、具身机器人、大规模科学仿真。长推理查询已消耗约为标准提示13倍的能量。每项任务的效率在提升，但每个人触发的任务数量正在爆炸性增长。

没有人知道我们正走在哪条路上。但两条路径通向截然不同的世界：其中一个，AI在2050年能源格局中不过是个注脚；另一个，它将成为主导需求的核心力量，与电气化交通、供暖制冷及工业争抢每一个清洁电子。

2015年《巴黎协定》邀请各国提交长期低排放发展战略，目前已有80份提交。这些战略通常对交通、建筑和工业的电气化进行建模，但整体框架的制定早于生成式AI时代，数据中心也未被一致纳入独立的终端用能部门。这一缺失带来双重影响：在需求侧，一个隐含假设替代了本应明确给出的区间；在减排侧，一个重要机遇被搁置——全球能源部门促进AI应用的政策覆盖率不足一半，开放电力数据政策覆盖的电力消耗仅占10%。

这一切并不要求COP31在安塔利亚确定一个具体数字，而是需要让这一问题得到正视。35%电气化目标可以明确附带一个定期更新的AI与数据中心需求区间，并将效率、普及程度和地理集中度等假设明确列出而非隐含其中。各国计划可将数据中心作为独立的终端用能部门加以对待，而非将其淹没在商业需求的尾部——各国政府无法管理自己看不见的东西。AI带来的节能效益值得纳入减排核算，但前提是有据可查：基于清晰基线进行测量，保持一致性披露，并经过回弹效应的检验。灵活性同样不可忽视——将数据中心选址于清洁能源和电网容量充裕的地区，在时间和地理上分散非紧急计算任务，参与需求响应，可将这一快速增长的负荷转变为系统韧性的来源。

能源行业本就擅长在不确定性中规划，这正是情景分析的用武之地。它无法承受的，是仅仅因为误差范围较大就将AI排除在气候规划框架之外。安塔利亚不会解决AI至2050年的电力需求问题，但它可以确保这一问题最终得到衡量和治理——而不是让一代又一代基础设施在一项又一项选址决策、一台又一台燃气轮机订单和一份又一份沉默策略中悄然锁定。

Q&A

Q1：COP31提出的电气化目标具体是什么？

A：COP31主席国提出将电力在全球终端能源需求中的占比从目前略高于20%提升至2035年的35%，以电气化作为其行动议程的核心目标。这一目标涉及谁来使用额外电力、需求在哪里出现、如何供应等关键问题，而AI与数据中心被认为应处于这场讨论的中心。

Q2：AI数据中心的电力消耗增长有多快？

A：根据相关数据，2025年数据中心电力消耗整体同比增长17%，而专注于AI的数据中心电力消耗增幅高达50%。国际能源署预测，全球数据中心电力需求将从2025年的485太瓦时增至2030年的950太瓦时，约占全球电力消耗的3%。而将需求建模延伸至2050年的研究则给出了1800至5000太瓦时的宽泛区间。

Q3：为什么现有气候规划框架没有充分纳入AI因素？

A：现有长期低排放发展战略的框架大多制定于生成式AI兴起之前，数据中心并未被一致纳入独立的终端用能部门，通常只是被归入商业需求的一部分。这导致需求侧缺乏明确的区间估算，减排侧的AI节能潜力也未被充分核算，全球能源部门促进AI应用的政策覆盖率不足一半。