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陈浩扬（Alexander Chan）
ESG 客户策略亚太区总监
AI与ESG：
应用与影响
从ESG的角度来看，AI可能：
1
支持气候应用和解决方案：
人工智能可以进行准确预测并提供更优化的建议，将实现广泛应用和技术，这些应用和技术有潜力在2030年之前减少5-10%的全球排放量，同时增强气候韧性1。
2
造成与电力和水资源消耗相关的风险：
人工智能的蓬勃发展将导致数据中心的扩张，增加了电力和水资源的消耗。例如，人工智能的崛起可能使中国的水使用量增加20倍2，而中国数据中心的繁荣可能使信息和通信技术（ICT）行业的排放量到2030年增加2.5倍3。
3
更广泛的ESG考量：
涉及多样性和获取的问题，如有关机器学习数据集的多样性，或有关技术公平获取和差异问题。
AI在缓解、转型和适应方面的机遇与风险
（点击可查看大图）
来源：摩根士丹利《电力人工智能分析》；国际能源署《智能电网》（https://www.iea.org/energy-system/electricity/smart-grids ）；联合国减少灾害风险办公室，《为所有人提供早期预警》，2022年3月,https://www.undrr.org/implementing-sendai-framework/sendai-framework-action/early-warnings-for-all；油价网，《摩根大通全球人工智能数据中心将消耗大量淡水》,https://oilprice.com/Energy/Energy-General/JPMorgan-Global-AI-Data-Centers-Will-Consume-Huge-Amounts-of-Fresh-Water.html ;中国水风险《中国信息通信技术转型》（https://chinawaterrisk.org/wp-content/uploads/2023/09/CWR-2023-China-ICT-Transition-The-good-bad-ugly-of-5-HKEX-ICT-listcos-net-zero-pledges-climate-action.pdf ）
减缓
●可再生能源的增长与供应：
人工智能可以更好地预测能源需求、优化电网并实现整合，从而提高能源效率和可靠性。
随着数据中心电力消耗的增长，对可再生能源的需求也将相应增长。中国国家电网能源研究院预计，到2030年，中国数据中心的电力需求将比2020年翻一番，达到4,000亿千瓦时4。
●电网和基础设施：能源和电力消耗的增长催生了对电网基础设施升级的需求。
特别是像欧洲这样拥有较旧电网系统的地区，可能需要超过8,000亿美元的投资，来支持电力增长5。
转型
1
信息和通信技术（ICT）：
承诺实现净零排放的ICT企业将面临脱碳数据中心的压力，新建数据中心会增加总排放量。许多ICT企业已承诺其数据中心将完全由可再生能源供电，一些企业已成为全球最大的可再生能源电力购买协议（PPA）购买者6。这带来了绿色融资和绿色债券发行的机会，尤其是在中国7。
2
电力：
鉴于AI服务器出货量的强劲增长和硅芯片迁移的更高能耗，预计电力需求将呈指数级增长。有气候承诺的ICT企业将优先考虑使用排放较低、能效较高的电力来源，这为那些涉足这些解决方案的电力和能源生产商带来了机会。
适应
●气候模型与早期预警系统：
人工智能能够更准确地分析和模拟物理风险。
例如评估气候暴露和供应链中的潜在风险价值。早期预警系统可以更好地预测即将发生的灾害，如观察洪水模式和天气模型。例如，投资8亿美元于早期预警系统，每年可以防止发展中国家损失3至160亿美元8。
●农业食品生产力：
从天气评估、优化种植时间、土壤健康、监测病虫害爆发到减少用水量等一系列应用，都可以增强农业食品安全并提高生产力。
●水资源压力：
从2017年到2022年，全球数据中心的总用水量每年增长6%9，这来自于现场冷却和发电。水资源压力可能带来实质性风险，可能会干扰运营和进一步扩张。
投资影响
01
气候解决方案：
识别和投资由人工智能技术支持的气候技术和解决方案。亚洲投资者气候变化联盟（AIGCC）的《净零状态报告》强调，越来越多的资产所有者和管理者通过识别与这些解决方案或绿色收入相关的发行方10，为气候解决方案提供目标配置。潜在的受益者包括可再生能源开发商、设备制造商、电网基础设施以及核能等新技术。还有机会投资标志性的固定收益工具，这些工具的收益用于扩大这些解决方案的领域，如针对农业、水资源和能源安全等领域的适应性融资。
02
评估水和电力风险：
包括互联网、半导体和电信在内的ICT发行方，可能会面临与水电相关的重要金融风险。许多ICT公司在水资源压力较大的地区运营数据中心，这种压力因人工智能导致的数据中心增长而进一步加剧。除非这些公司提高用水效率并更好地管理物理风险，否则可能面临运营中断。关键在于通过评估这些公司的转型计划、供应链政策、绿色金融发行以及潜在的运营或供应链中断，来识别那些更好地准备应对这些风险的公司。
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