人工智能正以前所未有的速度改变着各行各业，但人工智能基础设施的快速扩张也带来了严峻的环境挑战。一项新研究表明，碳捕获技术可以减少人工智能数据中心90%以上的碳排放，为减少数字经济日益增长的碳足迹提供了一条切实可行的途径。该研究发表在《能源与燃料》（Energy & Fuels）期刊上，研究预测，美国数据中心的电力容量将从2025年的40吉瓦（GW）增长到2030年的169吉瓦，短短五年内增长超过四倍。如果这些数据中心主要依靠化石燃料发电，其每年的二氧化碳（CO₂）排放量可能从2025年的90万吨飙升至2030年的404亿吨以上。

研究人员认为，将碳捕获和储存 (CCS)与天然气发电厂相结合，可以大幅减少这些排放，同时确保人工智能技术所需的可靠电力供应。

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人工智能数据中心正在推动异常的能源需求

人工智能应用，例如大型语言模型、云计算、机器学习和实时分析，需要庞大的计算资源。这些工作负载在全天候运行的超大规模数据中心进行处理，消耗大量电力。

该研究由莱斯大学兼职教授、低碳能源有限责任公司创始人刘洪忠与能源顾问蔡史蒂夫共同撰写，研究强调人工智能数据中心正在成为美国电力需求增长最快的来源之一。

根据国际能源署（IEA）的数据，全球数据中心目前约占全球电力消耗的 1-1.5%，随着人工智能的普及，这一比例预计将迅速增长。

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美国人工智能数据中心预计增长

研究人员分析了已公布的美国数据中心项目公开信息，评估了预计的电力需求、各州的电力结构以及附近的碳储存机会。

这些估算被认为是保守的，因为分析仅包括已公开宣布电力需求的数据中心。

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为什么碳捕获如此重要

• 该研究得出结论，当利用多个州的地下存储容量时，碳捕获可以减少人工智能数据中心 90% 以上的排放量。
• 碳捕获与封存（CCS）是指在发电过程中产生的二氧化碳进入大气层之前将其捕获。
• 然后将二氧化碳压缩并输送到地下深处的地质构造中，通常是盐水层，在那里可以安全地储存数十年甚至数百年。
• 与间歇性不同 可再生能源配备碳捕集与封存技术的天然气联合循环发电厂可以提供人工智能基础设施所需的可靠、24 小时电力，同时显著减少温室气体排放。

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盐水层具有巨大的储能潜力

该研究最重要的发现之一是美国各地地质储存资源的可用性。

• 研究人员发现，美国有 34 个州拥有足够的地下咸水层容量，可以储存 2030 年后预计超过 100 年的数据中心相关二氧化碳排放量。
• 到2025年，这些地层大约可以储存…… 59亿吨 二氧化碳，代表 66% 人工智能相关数据中心的排放量。
• 到2030年，存储容量可以容纳 299亿吨，或大致 74% 预计排放量。

考虑到州际碳运输和储存网络，研究人员估计，碳捕获可以减少 90% 以上的 AI 数据中心排放，使 CCS 成为平衡 AI 发展与气候目标的最有希望的解决方案之一。

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引领人工智能基础设施蓬勃发展的州

该研究指出，预计以下几个州将经历人工智能驱动的数据中心大规模扩张：

• 德州
• Virginia (弗吉尼亚)
• 宾夕法尼亚
• 俄亥俄州
• 亚利桑那
• 科罗拉多州
• 犹他州
• 伊利诺伊

到 2030 年，仅德克萨斯州就可能需要额外增加约 25 吉瓦的发电量，以满足预计的数据中心需求。

这些地区大多也位于合适的地下咸水层附近，因此是开展综合碳捕获和封存项目的理想地点。

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天然气为何依然发挥作用

尽管可再生能源持续发展，但人工智能数据中心需要每天每时每刻不间断的电力供应。

太阳能和风能发电受天气条件影响，需要大规模电池储能才能持续供电。在储能技术进一步成熟之前，研究人员认为，配备碳捕获与封存（CCS）技术的天然气联合循环电厂是近期提供可靠低碳电力最切实可行的方案之一。

天然气排放的二氧化碳也比燃煤发电厂少得多，在碳捕获技术应用之前就已经进一步减少了排放。

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仍需解决的挑战

尽管碳捕获与封存技术前景广阔，但它并非完美的解决方案。

仍存在一些障碍：

• 建设碳捕集系统需要大量的初期投资。
• 需要新建二氧化碳输送管道，将发电厂与储存设施连接起来。
• 监管审批和长期监测框架必须不断发展完善。
• 再生能源， 核电电池储能仍将是多元化清洁能源系统的重要组成部分。

研究人员强调，碳捕获应该作为其他脱碳战略的补充，而不是替代。

另请阅读：重工业中的碳捕集与封存：水泥、钢铁和化工生产的脱碳

在人工智能时代支持气候目标

随着各国政府和科技公司在人工智能基础设施方面投入数十亿美元，确保可持续电力生产变得越来越重要。

微软、谷歌、亚马逊和 Meta 都报告称，随着人工智能数据中心的扩张，排放量不断增加，这凸显了数字创新与气候承诺之间日益加剧的紧张关系。

研究结果为政策制定者和能源规划者提供了一个按州划分的框架，以确定哪些地区的电力需求将会增长，哪些地区的排放量可能会增加，以及地下碳储存可以在哪些地区发挥最大的作用。

另请阅读：碳捕获与封存（CCS）的经济可行性：平衡成本与气候效益

前方的路

人工智能仍将是全球发展最快的技术之一，推动医疗保健、制造业、金融、教育和科学研究等领域的创新。然而，在取得如此进展的同时，必须制定同样雄心勃勃的战略来减少对环境的影响。最新研究表明，碳捕获技术可以减少人工智能数据中心90%以上的碳排放，尤其是在地质储量丰富且天然气基础设施可靠的地区。

虽然单靠碳捕获与封存（CCS）无法解决气候变化问题，但它提供了一种可扩展且切实可行的解决方案，既能推动人工智能革命，又能支持全球脱碳目标。

另请阅读：碳捕获与封存技术在可持续能源未来中的作用

常見問題解答

1. 该研究对人工智能数据中心的排放有何看法？

该研究得出结论，通过从发电厂捕获二氧化碳并将其储存在地下地质构造中，碳捕获技术可以减少人工智能数据中心 90% 以上的排放量。

2. 为什么人工智能数据中心会消耗如此多的电力？

人工智能模型需要强大的计算能力来处理大型数据集、训练机器学习系统以及支持云端应用。这会显著增加电力需求。

3. 什么是碳捕获与封存（CCS）？

碳捕获与封存是一种将工业设施或发电厂排放的二氧化碳捕获并永久储存在地下地质构造（例如盐水层）中的技术。

4. 预计美国哪些州的AI数据中心增长最为显著？

该研究强调，德克萨斯州、弗吉尼亚州、宾夕法尼亚州、俄亥俄州、亚利桑那州、科罗拉多州、犹他州和伊利诺伊州是人工智能基础设施的主要增长区域。

5. 为什么将天然气与碳捕获一起考虑？

天然气联合循环发电厂可为人工智能数据中心提供可靠、持续的电力。若配备碳捕获与封存（CCS）技术，它们还能在保持电网稳定性的同时，提供低碳电力。

另请阅读：碳捕获与封存政策框架：推动技术应用的激励措施和法规