踏入2025年，一系列與氣候變化息息相關的問題湧現：
1. 2024 年已經被確認是人類歷史上比全球平均氣溫比工業革命前超過了1.5°C 的第一年。根據最新的推算，我們會在 2029 年超越《巴黎協定》中 1.5°C 的臨界點（圖 1）；
2. 美國總統特朗普再次上台，便立即退出《巴黎協定》，取消拜登政府所訂立與氣候變化有關的行政命令，並且把他的 “drill, baby, drill” （圖 2）競選口號落實，宣佈進入“能源緊急狀態”，容許為科技發展，尤其人工智能，來快速開發各類能源和自然資源。很明顯地，美國在減緩氣候變化的道路上開倒車；
3. 隨著各國根據《巴黎協定》提交修訂後的國家自主貢獻（NDC）的正式截止日期已過，195 個締約國中，只有 19 個國家提交新的 NDC 3.0（圖 3）。
（來源：https://apps.climate.copernicus.eu/global-temperature-trend-monitor/）
（來源： https://www.20minutes.fr/monde/etats-unis/4134726-20250121-investiture-donald-trump-veut-dire-drill-baby-drill-slogan-campagne-repete-lors-discours）
筆者在今年 1 月和 3 月，分別會見過 IPCC (政府間氣候變化專門委員會）負責在第 6 次（AR6）和第 7 次（AR7）評估報告中研究氣候變化的影響、適應和脆弱性的第二工作組聯合主席 Debra Roberts 教授 (AR6) 和 Winston Chow 教授 (AR7)。Debra 更在香港做了一場題爲 “Climate Change Impacts and Responses – Key Challenges and Opportunities” 的簡報會（圖 4）。她帶出的重點包括：1. 根據各國目前所提交的國家自主貢獻（NDC），就算完全落實，2030 年的碳排放只會比 2019 年的水平減低 2.6%，相比要達至限制在 1.5°C 目標所需的 -43% 還是微不足道；2. 被俄烏戰爭觸發的全球天然氣危機，令近年全球煤炭用量創下歷史新高，煤炭仍然是全球最大的發電來源，並預計煤炭用量將在未來數年保持在接近創紀錄的水平； 3. 地球正在改變的速度比科學家預期更快，甚至出現突變，此情況反映我們低估了風險；及 4. 適應氣候變化的行動遠遠達不到需求，各國必須加大力度以應對正在上升的氣候風險。Debra Roberts 教授最後的結論是：1.5°C 的目標已死、2°C 的目標也可能不會實現、最可能出現的是 3°C 升溫。因此，她建議我們要：以 1.5°C 作減緩、以 2°C 作適應、以 3°C 建立抗逆力（Mitigate for 1.5°C, Adapt for 2°C, Build resilience for 3°C）（圖 5）。
AI 應用加大碳排放影響
Debra Roberts 教授在講座中亦提到一個比較新的發展：人工智能（AI）的碳排放問題⋯⋯她擔心全球因發展 AI 而大規模興建數據中心，將會為減排帶來額外的挑戰。最近我也就這個問題，與 IPCC AR7 第二工作組聯合主席 Winston Chow 提及過（圖 6），他的回應很簡單：目前還非常不明朗。
筆者近日也非常關心 AI 的發展（請參考過去兩期的文章），除了看過 NVIDIA 創辦人黃仁勳於今年 3 月 18 日在 NVIDIA GTC (GPU Technology Conference) 上的演講會，也利用 Perplexity AI 平台研究過 AI 發展對碳排放的影響。
首先，黃仁勳告訴大家，今年 NVIDIA 將會推出節能光晶元（optical chip）技術（圖 7），相比於傳統以銅線作信號傳輸，節能達 3.5 倍。但是在 GTC 會後，黃仁勳向記者透露，雖然 NVIDIA 正在研究在其旗艦 GPU 晶片中更廣泛地使用此技術，但目前還沒有量產的計劃，因為傳統的銅線比節能光晶元技術仍然更為可靠。
NVIDIA GTC 2025 的另一個亮點，是以 “AI 工廠” 取代以往數據中心（Data Centre）的概念⋯⋯ 對於 AI 工廠來說，”智慧” 不是副產品，而是主要產品。這種 “智慧” 是通過 AI token 輸送量來衡量的，AI token 輸送量是推動決策、自動化和全新服務的新指標。由此可見，NVIDIA 預期全世界將會建設比數據中心更大規模的 AI 工廠，而所帶來的耗能和碳排放可以想像會大幅增加（圖 8）。
黃仁勳在 NVIDIA GTC 2025 中還有一個令人驚訝的宣佈：今年即將推出一部迷你的超級電腦 NVIDIA DGX Spark（圖 9），雖然這部迷你電腦體積只比手掌大些小，它的計算速度竟然達 1,000 AI TOPS（Trillions or Tera Operations per Second），即每秒可進行一千萬億次運算，而且定價只是約 30,000 港元！這令我回想起蘋果和微軟在 1980 年代推出個人電腦（PC），令電腦應用大幅普及化。今年 NVIDIA 推出這部可謂是首部個人 AI 超級電腦，會否引領另一場電腦革命？AI 超級電腦和 AI 應用普及化會否亦帶來更多的碳排放呢？
AI 對自己影響環境的睇法
於是，就以上疑問，我問了 Perplexity AI 以下的問題：” How much GHG emissions will be added by the rapid development of data centres for AI and AGI competition around the world?”
Perplexity 這樣回答（細節省略及經過翻譯）：”到 2030 年，用於 AI 和 AGI 競爭的數據中心的快速發展，預計將使全球增加 25 至 30 億噸二氧化碳當量排放量，有可能比目前的排放水平增加 2 倍。這是對全球氣候目標的重大挑戰，並凸顯了技術進步與環境可持續性之間的緊張關係。雖然 AI 技術有望解決氣候問題（例如一些研究顯示，到 2030 年，AI 可以通過各種應用減少 5% 至 10% 的溫室氣體排放），但除非採取積極措施為這些設施提供可再生能源並提高效率，否則擴展 AI 基礎設施的直接影響將是排放量大幅增加。AI 不斷增長的碳足跡，帶來的技術和環境挑戰需要科技公司、政策制定者和能源供應商採取協調行動，以確保 AI 革命不會以犧牲我們的氣候目標為代價。”
看來，正如 Winston Chow 教授所説，這個問題目前還非常不明朗。但比較清楚的是，這個問題需要科技公司、政策制定者和能源供應商採取協調行動，才可以確保 AI 發展不會以犧牲我們的氣候目標為代價。今年橫空出世的DeepSeek 能夠以大幅節省算力的算法達至不錯的成效，除了為華爾街帶來振蕩之外，也可能會為發展“綠色節能AI”闖出新方向。
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