AI 数据中心耗电量堪比整座城市，催生各类能源需求 ，持续给电网带来压力
，也令民众担忧电费上涨 。 然而，规模庞大的算力耗电只是次要影响
。

　　一份旨在量化人工智能如何重塑能源体系的最新研究论文得出上述结论。文章认为，AI 带来最深远的影响
，并不体现在支撑这项技术运转所需能源上，而是体现在 AI 的应用场景 。核心预判：人工智能或将进一步巩固化石燃料的主导地位
。

　　该研究建立模型
，模拟 AI 同时提升可再生能源与化石能源生产效率的情景。测算发现，油气开采经济性改善后 ，全球二氧化碳年排放量将因此增加 4.7 亿至 18 亿吨 。

　　论文共同作者霍莉・阿尔派恩表示：“下限增量大致等同于墨西哥全年碳排放总量。” 该研究发表于《自然》期刊
。

　　霍莉・阿尔派恩与同为论文合著者的丈夫威尔・阿尔派恩曾任职微软
，二人都参与过可持续发展相关项目。他们称，因对微软涉足油气领域相关业务感到失望而后离职 ，如今运营一家气候倡导组织
，呼吁限制利用人工智能扩大油气开采规模 。

　　微软一名发言人回应，公司认为人工智能能够加速清洁能源转型 ，相关员工是可持续发展使命的核心力量
。

　　围绕 AI 与气候的争论
，通常一边讨论数据中心巨大能耗，另一边探讨 AI 推动绿色技术发展的潜力。

　　有关算力能耗的数据不断刷新 。近日亚马逊披露 ，其在得克萨斯州的数据中心项目获批可调用 7.65 吉瓦燃气发电；气候科学家齐克・豪斯法瑟测算，智能 AI 代理的能耗比较高 可达普通指令交互的 600 倍
。

　　与之相对
，各大科技巨头大力宣扬 AI 的绿色潜力。谷歌联合波士顿询问 集团 2023 年一份报告提出，依托电网优化等手段 ，AI 有望助力全球减排 10% 。2024 年
，OpenAI 山姆・奥特曼称，人工智能能够助力 “解决气候难题 ”
。

　　阿尔派恩夫妇试图系统性评估 AI 带来的生产效率提升。想要理解他们的观点 ，可以看一看油气企业高管的表态 。如今各大油气公司财报中
，常会披露利用人工智能解析地质数据、优化开采作业的进展
。

　　长久以来，油气工程师持续拓展勘探边界 、提升油田采收率 ，而人工智能是这一进程的最新工具。询问 机构伍德麦肯兹估算
，借助 AI 有望开采出额外一万亿桶原油；高盛预测，大规模普及 AI 能够加快项目进度
、削减资本开支 ，比较高 可使每桶原油费用 下降 11 美元 。

　　并非所有人都认同 AI 会巩固化石能源地位。睿思能源副主管阿尔乔姆・阿布拉莫夫认为
，阿尔派恩夫妇低估了 AI 助推低碳技术迭代的潜力
。他并不否认 AI 能帮助油气企业降低成本，但无法确定最终带来何种结果。

　　“节省下来的成本大多转化为投资者收益 ，而非开采更多原油 。
” 阿布拉莫夫说道
。

　　阿尔派恩夫妇认为，越来越多证据表明开采成本下降将刺激能源消费增长。例如埃克森美孚在近期财报中提到
，借助 AI 模型在圭亚那识别出四处潜在钻探区域，传统勘探手段未能发现这些目标区块 。

　　威尔・阿尔派恩表示：“我们应当正视这些行业信息
。AI 正在改变油气行业的成本结构与商业可行性 ，进而延缓能源转型进程。”