微软豪掷17亿美金“埋屎”:揭秘AI大模型背后的“碳赎罪券” | AI资讯
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最近,一则关于科技巨头微软的AI新闻在圈内引发热议:微软花费高达17亿美元,购买了大量的“粪便”。这并非耸人听闻的标题党,而是字面意义上的事实——一笔旨在处理包括人类和动物排泄物在内的有机废物的巨额交易。
这起看似荒诞的事件,实则是人工智能(AI)飞速发展背后一个深刻问题的缩影。当我们在享受ChatGPT、Claude等大模型(LLM)带来的便利时,其背后惊人的能源消耗和碳排放问题也日益凸显。微软这笔“埋屎”交易,正是为了给其狂飙的AI业务产生的环境代价,购买一张昂贵的“碳赎罪券”。这背后,是一场关乎环保承诺、资本博弈和技术未来的复杂棋局。
“埋屎”的科学:从有机废物到永久碳封存
这笔交易的核心,是微软与一家名为Vaulted Deep的碳清除公司签订的长达12年的协议。根据协议,Vaulted Deep将为微软处理并封存约490万公吨的有机废物。这些废物来源广泛,包括牲畜粪肥、城市污水污泥、农业残留物等。
Vaulted Deep的技术听起来简单粗暴,却直击要害:
1. 收集与处理:将收集来的各类有机废物混合,制成粘稠的浆料。
2. 高压注入:使用高压泵,将这些有机浆料注入到地下约1.5公里深的密闭盐穴中进行永久封存。
这个过程的科学原理在于阻止分解。如果这些有机废物在地表自然分解或被填埋,会释放出大量的二氧化碳和甲烷——后者的温室效应强度是二氧化碳的数十倍。通过将它们深埋于地下,可以有效阻止这些温室气体的产生和释放,从而实现碳移除(Carbon Removal)。这相当于把潜在的碳排放永久锁进了“地底保险箱”,为微软换取了宝贵的碳减排额度。
承诺的重压:AI大爆发下的碳焦虑
微软为何要如此大费周章?答案在于其自身立下的宏伟目标与残酷现实之间的巨大差距。
早在2020年,微软便高调宣布,计划在2030年实现“碳负排放”,并到2050年,清除公司自成立以来产生的所有历史碳排放。然而,口号喊得响亮,现实却很骨感。随着AI和云计算业务的爆炸式增长,微软的能源消耗急剧攀升。财报显示,其2023财年的排放量相较于2020年基准,不降反升了近30%。
驱动这一切的正是人工智能的巨大胃口。训练一个像GPT-4这样的大模型,就需要消耗数千万度的电力。而日常我们使用的Prompt查询,每一次看似微不足道的交互,汇聚成全球数十亿次请求后,其能耗和碳足迹便成为一个天文数字。面对即将无法兑现的环保承诺,微软急需找到有效的“补救”措施,而购买碳信用,就成了最直接的选择。
不只是环保:资本市场的“环保指挥棒”
当然,如果认为微软此举纯粹是出于环保主义的“良心发现”,那就过于天真了。这背后有着精明而复杂的商业考量,主要由两大因素驱动:
- ESG评级:ESG(Environmental, Social, and Governance,即环境、社会和公司治理)已成为现代资本市场衡量企业价值的重要标准。高ESG评级的公司更容易获得养老基金、主权财富基金等大型机构投资者的青睐,从而在融资成本和公司估值上获得优势。微软通过投资碳清除项目,可以显著提升其在“环境”维度的得分,巩固其在资本市场的地位。
- 45Q税收抵免:美国政府为鼓励碳捕获与封存技术,推出了名为“45Q”的税收抵免政策。根据该政策,企业每捕获并永久封存一吨二氧化碳,最高可获得85美元的税收优惠。微软与Vaulted Deep的合作项目完全符合45Q的标准。这意味着,微软投入的17亿美元中,有相当一部分可以通过税收抵免的形式“回血”,极大地降低了这笔“环保投资”的实际成本,甚至可能从中获利。
因此,这笔交易与其说是环保行动,不如说是一场在政策和资本双重驱动下的高明财技。
AI的惊人能耗:杰文斯悖论的现实上演
这起事件最引人深思的一点,在于它揭示了技术进步中一个经典的经济学现象——杰文斯悖论(Jevons Paradox)。该悖论指出,当技术进步提高了资源的使用效率时,反而可能导致该资源的总消耗量增加,因为效率提升会降低成本,从而刺激更多的消费需求。
AI领域正是这一悖论的完美例证。单个AI查询的成本和能耗在不断降低,使得普通人可以随时随地与ChatGPT或Claude这样的LLM进行对话。然而,正是这种便利性,催生了指数级增长的使用量,最终导致全球AI产业的总能耗和碳排放一路狂飙。
我们正处在一个矛盾的时代:一方面,我们利用AI追求更高的效率和更广阔的未来;另一方面,我们又不得不为这种进步所带来的环境负荷寻找解决方案,哪怕是“埋屎”这种看似原始的方式。
结论
微软豪掷17亿美金“埋屎”,远非一则猎奇的AI资讯。它是一个清晰的信号,标志着人工智能行业已经进入一个必须直面其环境成本的阶段。这笔交易是微软在环保承诺、资本压力和技术现实之间走的一步险棋,也是一个缩影,反映了整个科技界在追逐AGI(通用人工智能)的星辰大海时,脚下正在堆积起一座需要正视的“碳山”。
未来,如何平衡创新与责任,如何在算法的迭代与地球的承载力之间找到平衡点,或许是所有AI从业者和关注者需要共同思考的终极Prompt。
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