提起人工智能的气候影响，舆论往往聚焦两件事：数据中心耗电，以及人工智能能否优化电网、提升风电光伏效率。一篇发表在《npj 气候行动》（Nature 旗下期刊）的新研究指出，这两笔账都漏掉了更大的一块——人工智能正在让石油和天然气的开采变得更高效、更赚钱，由此新增的碳排放，可能超过它在清洁能源侧省下的部分。

64 个场景，净增 0.47 至 1.8 吉吨

研究团队把人工智能建模为一种「双向生产力放大器」，放进一个全球可计算一般均衡模型，同时测算它在化石能源侧「新增的排放」与在可再生能源侧「避免的排放」。在 64 个情景中，净年度二氧化碳排放增加了 0.47 至 1.8 吉吨，约为 2024 年全球能源相关碳排放的 1.2% 至 4.8%。只要化石能源侧的生产力增益不为零，新增排放就超过避免的排放；只有当可再生能源侧的增益达到化石能源侧的 4 至 5 倍时，排放才可能持平。

给石油公司带来的价值

研究估算，2026 至 2030 年间，人工智能有望为化石能源企业累计创造接近 370 亿英镑的价值。人工智能可以帮油企寻找新资源、从老油田里多采出油，也能优化可再生能源的发电预测与电网调度。但论文认为，化石能源侧的应用已在规模化落地，而清洁能源侧多数仍停留在试点阶段，二者并不对称。

谁在做这项研究

论文由 Holly Alpine、Nicholas Geldner、Will Alpine 等人撰写。Holly Alpine 曾是微软员工，离职后共同创立了关注人工智能气候影响的非营利项目 Enabled Emissions；Hertie 学院的计算机与公共政策助理教授 Lynn Kaack 在草稿阶段提供了反馈。论文于 2026 年 8 月 4 日正式发表，DOI 为 10.1038/s44168-026-00411-0。

行业反应与局限

雪佛龙、埃克森美孚、阿布扎比国家石油公司、沙特阿美，以及斯伦贝谢、哈里伯顿、贝克休斯等油服企业，已经在用人工智能寻找钻探目标、优化井位。美国石油协会发言人 Andrea Woods 则反驳称，油气行业正一边增产一边减排。论文也承认，它没有量化人工智能可能加速聚变或长时储能等突破性清洁能源技术的潜力。

来源：The Guardian