在科技圈，一则令人瞠目结舌的新闻炸开了锅：微软竟然豪掷 17 亿美元，买下了一堆 “大杂烩”—— 其中混杂着污水、人粪、动物粪、造纸厂废浆等，而且这些东西既不做肥料，也不用于发电，而是要被深埋到 1.5 公里的地下。这看似荒唐的举动，背后却与 AI 产业的高耗能问题有着千丝万缕的联系。

近年来，AI 技术飞速发展，微软在 AI 领域的投入更是不遗余力，我们日常使用的 Copilot、必应 AI 搜索、OpenAI 的 ChatGPT 等，背后都有微软的算力支撑。但 AI 的训练和运行，对能源的消耗堪称恐怖。以 GPT-4 大模型为例，训练一次大约就要消耗五六千万度电，排放的二氧化碳达 1.2 万到 1.5 万吨，相当于三千多辆油车跑一年的排放量。而在运行阶段，全球用户每天数亿次的提问，让算力消耗如同打开的水龙头般源源不断，仅推理这一环节，一年的碳排放量就高达十几万吨，需要一片芝加哥市区大小的森林全年无休地吸收才能勉强抵消。

微软早已在 2020 年许下承诺：2030 年实现 “碳负排放”，2050 年把公司创立以来所有的碳排放全部清零。然而现实却是，自 AI 业务爆发后，微软的碳排放不降反升。2024 财年的碳排放比 2020 年增加了 23.4%，其中数据中心的能源用量更是飙升了 168%。在这样的情况下，微软不得不另寻出路，而 “买碳信用额” 成为了他们的选择。

所谓 “碳信用额”，通俗来说就是如果自己排放了一吨碳，就花钱让别人从大气中弄走一吨碳，以此来达到平衡。于是，微软找到了 Vaulted Deep 这家生物科技公司。该公司曾在马斯克举办的 X Prize 碳去除大赛中获得亚军，其业务就是将各种有机废物搅成 “生物泥浆”，然后用高压泵打进地下 1500 米的岩层里封死。这样做的原因是，这些废物在地表腐烂会释放大量二氧化碳和甲烷，而甲烷的温室效应比二氧化碳更强烈，深埋地下能阻断这些气体进入大气，还能封存有毒微量污染物。微软与该公司达成协议，在 2038 年前处理掉 490 万吨的碳当量，按照市价 350 美元 / 吨计算，总价约 17 亿美元。

这笔交易看似是一笔亏本的环保买卖，实则暗藏玄机。一方面，美国的 45Q 税收碳信用机制规定，只要能抓到二氧化碳并安全封存，就能获得每吨最高 85 美元的税收抵免，这能为微软带来一笔不小的税务优惠。另一方面，在资本市场中，ESG 评分（环境、社会、公司治理）至关重要，分数高的公司能吸引更多大资金，融资利率更低，股价也更具优势，微软此举无疑能提升自身的 ESG 评分，赢得资本市场的好感。

不过，这种 “花钱抵消” 的方式也引发了诸多争议。环保组织 Carbon Market Watch 认为，这更像是一个猎奇噱头，真正有效的减碳应该从源头入手，比如使用可再生能源、延长硬件寿命、优化算法能效等，而不是在供应链之外买个埋废物的项目就宣称自己排放减少了。

如今，AI 业务的扩张速度远超减排进度。国际电信联盟的数据显示，2020 到 2023 年间，亚马逊、微软、谷歌、Meta 的间接碳排放平均增长 150% 以上。AI 模型越强，推理耗电越大，有推理能力的模型碳排放甚至是普通模型的 4 到 6 倍。更具讽刺意味的是，AI 本是为了提升效率，但成本下降后，使用需求爆炸式增长，陷入了 “杰文斯悖论”—— 效率越高，总消耗反而可能更大。就像人们以前一天可能只搜索几次信息，有了 ChatGPT 后，因为方便又便宜，使用频率大幅增加，全球几十亿人如此，能耗和排放自然居高不下。

面对这样的困境，科技巨头们纷纷开启 “降碳军备赛”，谷歌、微软和 Meta 承诺在 2030 年前实现 “净零排放” 目标，亚马逊则将期限定在 2040 年。微软花 17 亿买 “屎” 埋地，看似荒唐，实则是整个 AI 产业碳焦虑的一个缩影。或许未来，还会有更多看似奇特的减碳方式出现，但归根结底，只有从源头解决 AI 的高耗能问题，才能真正实现可持续发展。这场 AI 与碳排放的博弈，才刚刚开始。