AI 發展帶來機會與挑戰：企業如何兼顧數位轉型與環境責任

AI 技術的進步為企業帶來效率提升，但伴隨的高能耗與碳排放問題，也成為全球關注的議題。有研究指出，一次 AI 運算的能源消耗可能是傳統 Google 搜尋的 10 倍。當企業越來越依賴 AI，是否應該將其納入碳管理策略？本篇文章將探討 AI 碳足跡的真實影響，以及企業在永續發展中的應對方向。

1. AI的碳足跡：企業的新環境挑戰？

AI 為企業帶來減少人力資源需求、提升流程效率，以及優化知識管理等方面的正面效益。然而，運行 AI 需要大量計算資源，進而推高數據中心的能源需求。根據研究，全球數據中心約佔總用電量的 1% 至 2%。隨著 AI 應用快速擴張，數據中心的電力需求將持續攀升。因此，企業在導入 AI 時，應審慎評估其對環境的影響，並確保自身的碳排放策略符合永續發展目標。

2. AI碳排放的真實數據

科技巨頭在擴展 AI 技術時，也面臨日益增加的碳排放壓力與因應對策。以下是相關資料：

Microsoft：

• 碳排放增長：2023 年，Microsoft 的溫室氣體排放量比 2022 年增加了 29.1%，主要來自 AI 基礎設施的建設與數據中心擴展。
• 能源應對策略：Microsoft 計劃在 2030 年前實現負碳排放，並投資核融合技術、碳捕捉技術與可再生能源來降低數據中心的碳足跡。此外，Microsoft 與 Helion Energy 合作，目標在 2028 年前啟用全球首座商業核融合電廠，為其數據中心提供清潔能源。
• 資料來源：Microsoft 2024 環境永續報告。

Google：

• 碳排放增長：2023 年，Google 的溫室氣體排放量增加 13%，其中數據中心的用電量成長 17%，即使其再生能源使用率達到 100%，仍面臨 AI 運算需求帶來的碳排放壓力。
• 能源應對策略：Google 設定 2030 年達成 24/7 無碳能源運作的目標，並投資先進電池儲能、核能、地熱技術以提高能源穩定性。此外，Google 正開發更高效的液冷 AI 伺服器，以降低 AI 訓練與推理過程的能耗。
• 資料來源：Google 2024 永續報告。

Meta（Facebook）：

• 碳排放數據：根據 Meta 的最新永續報告，2023 年其「地點基礎」溫室氣體排放總量為 14,067,104 公噸 CO₂e，較前一年略有增加。
• 能源應對策略：Meta 與 Sage Geosystems 合作，計劃開發地熱發電廠，預計在 2027 年前提供 150 兆瓦 電力，以減少數據中心的碳足跡。
• 資料來源：Meta 2024 永續報告。

這些資料顯示，隨著 AI 技術的快速發展，科技巨頭的碳排放量也在上升。因此，企業在推行 AI 技術時，應審慎評估其對環境的影響，並確保其碳排放策略與永續發展目標一致。

3. Jevons Paradox (傑文斯悖論)：AI會帶來更高碳排放嗎？

Jevons Paradox (傑文斯悖論) 指出，當科技提升效率後，總體資源消耗反而可能增加。例如，當AI變得更節能、更便宜時，企業反而會更廣泛地使用AI，導致總電力消耗增加。未來AI應用的普及，可能進一步推高數據中心的碳排放，使企業的環境負擔增加，而非減少。

以往 AI 的進步幾乎完全依賴於增加算力 (Scaling Law)，然而近期AI領域的技術突破，如 DeepSeek 等技術的發展，代表了降低計算資源需求仍可提升 AI 效能的可能性，並推動運算成本與能耗大幅下降。DeepSeek 聲稱，其技術可降低 90% 的能源消耗，並減少約 92% 的碳足跡，這可能改變 AI 發展的能耗模式，讓企業在使用 AI 時不再面臨過高的環境負擔。然而，這也可能加速 AI 的普及，使得 Jevons Paradox 效應更加顯著。

4. AI碳足跡會成為企業碳盤查的必要項目嗎？

根據 ISO 14064-1（組織碳盤查）和 ISO 14067（產品碳足跡）標準，碳排放是否需要計算，取決於「重大性原則」。目前大多數企業的AI應用碳排放量較低，不足以達到須納入碳盤查的標準。但若企業大量依賴AI，例如雲端AI服務、機器學習訓練等，未來可能會影響企業的碳報告。

目前企業不需要將 AI 碳足跡納入碳盤查，但市場趨勢可能會促使企業更需要來關注這一議題。考慮到 AI 應用在市場上的快速成長，未來可能會出現更明確的規範。例如，一些企業開始要求雲端供應商提供 AI 運算的碳排數據，以確保符合ESG（環境、社會、治理）標準。

5. 企業該如何回應這波趨勢？

• 持續關注碳排放能耗：企業可要求 AI 供應商提供碳排放數據，確保雲端服務符合永續標準。
• 持續提升 AI 應用效率：選擇低能耗的 AI 解決方案，避免不必要的計算資源浪費。
• 持續關注政策與市場：若未來國際法規要求企業回報 AI 碳足跡，提前準備將帶來競爭優勢。
• 掌握AI技術發展趨勢：關注各模型等新一代技術的發展，評估其在降低能耗與碳排放方面的潛力，並調整企業 AI 策略。

結論

隨著人工智慧（AI）的快速發展，企業和產業迎來無限的商業機會，但同時也衍生相對的環境影響。根據 麻省理工學院（MIT）與 OpenAI 的研究，訓練一個 GPT-3 模型的碳排放量約為 500 公噸 CO₂e，相當於 125 輛燃油車一年的碳排放。這顯示 AI 在提升運算效能的同時，也對環境帶來顯著負擔。

目前，AI 的碳足跡尚未成為企業碳盤查的重點，但隨著 AI 應用規模擴大，未來碳排放標準與監管要求可能會調整。例如，歐盟的《數位產品護照》（DPP）計畫，已開始要求企業追蹤數據中心的能源使用狀況，未來 AI 運算的碳排放可能納入更多永續標準。

值得注意的是，新技術的發展正在降低 AI 運算的能耗與成本。例如，DeepSeek、Meta Llama 3 及 NVIDIA Hopper GPU 架構，透過低精度計算（Low-Precision Computing） 和 分散式訓練（Federated Learning），有效減少 AI 訓練所需的能源。但這些技術雖然提升了 AI 的能源效率，卻可能帶來 Jevons Paradox（傑文斯悖論） 的影響 —— AI 使用成本下降後，企業更廣泛地部署 AI，反而導致總體碳排放上升，因此，企業應及早評估 AI 對其碳管理與永續策略的影響。