人工智能數據中心碳足跡或媲美小型歐洲國家，耗水量等同全球瓶裝水業
根據一項最新研究，2025年人工智能（AI）系統在數據中心的碳排放量，可能與紐約市或一個小型歐洲國家的總排放量相若，並且其用水量將與全球瓶裝水產業的年用水量相當。不過，由於科技公司未完全公開相關數據，準確測量仍具挑戰。
該報告估計，2025年AI系統運作所產生的二氧化碳排放量，可能介乎3,260萬至7,970萬噸之間。這數字與紐約市2023年約5,220萬噸的總排放量相近。報告指出，較低估計值則接近挪威2023年約3,150萬噸的排放量（根據歐洲環境署2025年數據）。
數據中心是用來安置伺服器的大型設施，支持雲端運算、視頻串流及人工智能等在線服務。這些伺服器在運作時會產生大量熱能，通常依靠水冷系統來散熱。隨著AI及其他科技加速發展，對數據中心的需求迅速增加，帶動其能源消耗及用水量上升。
研究同時估算，2025年AI系統的用水量將介乎3125億至7646億公升，與全球瓶裝水年消耗量相當。用水包括直接用於數據中心冷卻的水，以及間接用於發電過程中的水資源。研究發現，間接用水量可能是直接用水的四倍，但科技公司鮮少披露這方面數據。
歐洲的“綠色優勢”
根據世界經濟論壇數據，全球約15%的數據中心位於歐洲，僅次於約佔45%的美國。報告指出，歐洲的電力生產相對潔淨，電網碳強度約為每千瓦時174克二氧化碳（gCO₂/kWh），遠低於全球平均的445克及美國的321克，令歐洲數據中心的碳足跡較小。
透明度不足成監管挑戰
研究檢視了包括亞馬遜、蘋果、谷歌及Meta等九大科技公司的環境報告，發現普遍缺乏透明度。雖然多家公司承認AI是能源消耗增長的主要驅動力，但無一披露專門針對AI的環境數據。
研究團隊採用自上而下方法，結合公開的企業可持續發展報告、AI電力需求估算及電網碳強度，推算AI的環境影響。但作者強調，因公司資料未區分AI與非AI運算活動，數據存在重大不確定性。
研究呼籲制定新政策，強制要求數據中心運營商披露更多環境指標，包括AI系統的具體運作地點、規模及單一設施的用水效率（WUE）數值，以提升估算準確度，促使企業負責任地管理AI系統日益增長的環境影響。
雖然谷歌、Meta及微軟等公司均報告2023及2024年電力消耗大幅增加，並將其歸因於AI，但截至報道發布時，這些公司未對此研究作出回應。
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評論與啟示
這份報告揭示了AI技術背後鮮為人知的環保成本，尤其是其龐大的碳排放和用水需求，令人深思。AI的快速發展固然帶來便利與創新，但其運作基礎——數據中心的能源及水資源消耗卻可能對環境造成沉重負擔。這種“隱形代價”提醒我們，科技進步不應單看其表面效益，更要全面審視其生態足跡。
特別值得注意的是，歐洲憑藉較潔淨的電力結構，在減低AI碳排放方面具備天然優勢，這或成為推動全球數據中心綠色轉型的典範。然而，全球大多數地區仍依賴高碳能源，若不加強監管與透明度，AI技術的環境風險將持續擴大。
現有科技巨頭缺乏針對AI專用環境數據的披露，反映出行業自律不足及監管空白。未來政策制定者應推動更嚴格的資訊公開要求，促使企業在追求技術革新的同時，兼顧可持續發展。透過明確數據與標準，公眾與投資者才能更清楚了解AI產業鏈的環境影響，促使市場和政策做出相應調整。
最後，這項研究也提醒我們，面對AI時代的來臨，環境保護與科技發展必須同步推進。唯有在科技進步與生態保護間取得平衡，方能確保未來的數字世界既智慧又綠色。
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