數據中心排放量可能比科技公司所聲稱的高出662%
- 建檔日期：113-09-15
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近年來，大型科技公司對溫室氣體排放提出一些重大聲明。隨著人工智慧興起，能源需求日益增加，該行業已難以隱藏數據中心之真實成本。
根據《衛報》分析，2020年到2022年，Google、Microsoft、Meta和Apple自營數據中心的實際排放量可能比官方公布高出約662%。
在五大科技公司中，亞馬遜排放量遠超過其他公司，Apple排放量不到亞馬遜一半。然而，亞馬遜商業模式使得難以單獨計算出數據中心相關之排放數據，隨著這些數據中心能源需求成長，許多人擔心碳排放也會增加。
國際能源署表示，2022年數據中心已佔全球電力消耗1%到1.5%。
人工智慧對數據中心能源需求遠高於雲端應用。
根據數據顯示，查詢一次ChatGPT所需的電力幾乎是Google搜尋的10倍，且數據中心電力需求到2030年將成長160%。
預計到2030年，全球數據中心排放量將累積達到25億MtCO₂e。
同時，五大科技公司皆宣稱已達碳中和，然而在2024年，Google已取消宣稱碳中和，並加強其碳排放計算標準。
亞馬遜已提前七年實現碳中和目標，且在此過程中將其總碳排放量減少3%。
即使亞馬遜在太陽能農場和電動貨車上大肆宣傳，但他們仍對化石燃料有所依賴，不論是用於數據中心還是柴油卡車。
誤導性指標
對於資料中心而言，「創意會計」最重要之工具為再生能源憑證（RECs）。
這些憑證為公司表明正購買再生能源電力，以匹配其部分用電量，然而這些再生能源不一定要由公司實際使用，反之，生產地點可以是任何地方。
RECs 用來計算「市場基準排放」或公司官方使用之排放數據。
當不考慮 RECs 和碳抵消時，得到的為「所在地基準排放」，為企業實際於所在地產生之排放量。
這種排放趨勢令人擔憂，若該五家科技公司為一個國家，在2022年「所在地基準」排放總量將成為全球第33大排放國。
基於所在地計算方式，才能準確反映數據中心實際使用能源所產生的排放。
儘管如此，溫室氣體盤查議定書仍允許在官方報告中使用 RECs。
然而，是否應允許這種做法仍具爭議。
亞馬遜和Meta主張，無論再生能源證書（RECs）地理來源為何，這些憑證都應保留在碳盤查過程中。實際上僅是對現行規則稍微放寬之解讀。
Google和Microsoft主張再生能源生產應與數據中心的能源消耗在時間和地點上相對應。Google「24/7目標」旨在到2030年所有設施每天24小時、一週7天都使用再生能源。
Microsoft則稱之為「100/100/0目標」，其目標是到2030年，所有設施100%使用零碳能源，且完全停止購買含碳能源。
Google 已逐步停止使用RECs，而Microsoft計畫在2030年前淘汰品質較差的RECs。
溫室氣體盤查議定書要求公司在報告含有RECs數據時，也應報告所在地基準排放數據。
僅有兩家公司——Google和Meta——直接報告「所在地基準」排放數據，且它們僅針對範疇2，即公司因購買來自公用事業和大型發電機而引起的間接排放。
內部資料中心
範疇2包括來自公司內部數據中心運營之排放，因涉及到外購電力等相關排放。
除亞馬遜外，數據中心應佔這些公司範疇2的主要部分，而亞馬遜則擁有另一個碳密集型業務：其倉庫和電子商務物流中心。
在範疇2中「所在地基準」排放數據和官方公開的排放數字差異甚大，由此可知，官方公告排放數據具有誤導性。
例如，Meta官方報告其2022年範疇2排放為273MtCO₂e，然而，根據「所在地基準」排放數據系統計算，數據中心實際排放超過380萬MtCO₂e。
第三方數據中心
大型科技公司還從第三方數據中心租用數據中心容量。
根據Synergy Research Group數據顯示，2022年大型科技公司佔全球數據中心容量37%，其中一半來自於與第三方數據中心租賃。理論上這些排放應歸入範疇3，無法直接歸因於企業所消耗的燃料或電力排放。
大型科技公司運營時，範圍3涵蓋企業從硬體產品（如iPhone或Kindle）製造過程到員工上下班所產生之碳排放，還包括內部數據中心建設過程、數據中心設備製造過程，以及與合作的第三方數據中心相關電力排放。然而，無法確定這些排放是否完全包含在報告中。
此外，企業針對這些範圍3數據皆使用「市場基準排放」標準，這意味著第三方數據中心的排放也被低估。
蘋果公司在其「所在地基準」（location-based）與「市場基準」（market-based）排放數據間存在差距，主要來自硬體製造相關排放。「所在地基準」範疇3排放中，蘋果未包括傳輸與分配損耗或第三方雲端服務，這些僅在「市場基準」中計算，並透過再生能源憑證（RECs）來抵消第三方雲端服務之排放。
預計2030年，數據中心能源需求將翻倍，主要因人工智慧（AI）應用導致排放量持續上升。Google和Microsoft已將市場基準排放的增加歸因於AI。
科技公司在報告排放數據上面臨挑戰，尤其AI所需的能源需求持續成長。
