可再生能源涨得比所有人预测都快，这才是对抗气候变化真正的底牌
太阳能价格十年内跌到不到原来的六分之一，各国实际减排进度比预料的更快，但全球排放至今仍在逐年上升而非下降。
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记者自己也陷入了气候绝望
主持人坦承，随着气候变化对自己生活的影响越来越明显，他反而越来越难以继续报道这个话题，常常觉得「更多坏消息」已经让自己和听众都疲惫不堪，陷入一种「我们什么都做不了」的无力感。这集节目的出发点正是要检验这种情绪是否站得住脚，还是说数据会讲出不同的故事。
— Nic Petrucciol太阳能十年跌到不到原价的六分之一
Hannah Ritchie 指出，十年前可再生能源比化石燃料贵得多，太阳能、风能、电池、电动车都远未成熟。但根据投资机构 Lazard 的估算，2009 到 2025 年间太阳能价格跌到了之前的不到六分之一，如今风能和太阳能已是成本最低的能源形式。这让低成本的短期利益和减排的长期目标第一次对齐，是她从悲观转向乐观的核心原因。
— Hannah Ritchie电动车争议虽多，气候账上仍完胜油车
电动车常因锂矿开采的环境代价、挤占公共交通资源而受到批评，但 Hannah Ritchie 强调，只论气候排放，电动车在任何情况下都优于燃油车，而且电动汽车的能耗只有燃油车的约三分之一。挪威新车销售中 97% 是电动车，中国这一比例是 53%,电气化带来的效率提升被认为是被低估的收益。
— Hannah RitchieAI 能耗预测之所以失真，是因为没人知道 AI 会变成什么
能源分析师 Ketan Joshi 认为各类数据中心能耗预测差异巨大——有人说 2030 年占全球能耗 4%-5%,有人说未来几十年能到 20%——根本原因不是分析方法差，而是 AI 本身的未来形态、是否泡沫、走高耗能还是低耗能路线都充满不确定性，这种「十条交叉的不确定性向量」让传统线性预测方法彻底失效。目前数据中心整体仍只占全球能耗约 2%。
— Ketan Joshi微软、谷歌、亚马逊赚同样的钱，耗的电却更多了
Ketan Joshi 分析三大科技公司最新财报发现，它们正在用更多能源换取同样的收入增长——而不是像过去计算行业那样越来越高效。这被他解读为公司在不计能耗代价地堆算力做更聪明的聊天机器人或智能体。同时，微软已停止使用备受批评的可再生能源认证法核算排放，最新报告显示其排放大幅上升。
— Ketan Joshi美国电力需求涨得比供给快，煤重新回潮
2025 年美国能源相关二氧化碳排放上涨约 2%,这发生在排放本应持续下降的背景下。可再生能源装机仍在增长，但排放照样上升，说明新增电力需求更多由煤炭等化石能源补上。Energy Institute 和 Rhodium Group 的报告都把原因指向数据中心和 AI 带来的用电需求增长，以及偏冷的冬季和煤炭使用回升。
— Ketan Joshi十年前预测的升温3.5度，如今降到2.5度
气候政策分析师 Niklas Höhne 指出，十年前基于当时政策预测，全球到本世纪末会升温 3.5 度，而按现有已落实政策，现在预测会稳定在约 2.5 度——整整好了一度。但他同时强调这远不是巴黎协定「1.5 度」的目标，而且全球温室气体排放至今每年仍在增加，意味着人类不是在停止气候变化，而是在加速它。
— Niklas Höhne霍尔木兹海峡危机意外推了能源转型一把
Niklas Höhne 提出一个出人意料的观察：特朗普政府拆解联邦气候政策虽会让美国减排速度放缓，但美国排放自本世纪初以来的下降趋势大概率仍会延续。更意外的是霍尔木兹海峡关闭引发的油气价格危机，正让很多严重依赖燃料进口的国家认真转向替代能源——中国的石油消费量据估计在 12 个月内下降了 10% 到 20%,他认为这有潜力把能源转型真正推过临界点。
— Niklas Höhne原话 · 已逐字校验
Sometimes it just feels like more bad news at a time where our audience and I could do with less. I feel hopeless. But is that actually right? Am I justified in that feeling?
有时候这就是感觉像是更多的坏消息，而这正是我和听众都不太需要的时候。我感到无望。但这真的对吗？我这种感觉站得住脚吗？
Nic Petrucciol2:07
there is an inherent uncertainty as to what the technology is, what it's going to be used for, whether it's hype, whether it's real, whether we go for high energy consumption models or low energy consumption models. There's like 10 crisscrossing vectors of uncertainty that make it really, really hard to say what's going to happen.
这项技术本身是什么、会被用来做什么、它是泡沫还是真实存在的，我们会走向高能耗模型还是低能耗模型，这些都存在固有的不确定性。大概有十条交叉的不确定性向量，让人真的很难说清未来会发生什么。
Ketan Joshi13:56
all three of those companies are using more energy to earn the same amount of revenue, if that makes sense
这三家公司都在用更多的能源，去赚取同等数量的收入，如果这么说你能理解的话
Ketan Joshi14:57
What we as humans often underestimate is exponential change. The system is changing at exponential speed. And that means each year more solar is implemented than we thought before, or more batteries are implemented, more electric cars.
我们人类常常低估的是指数级的变化。这个系统正在以指数速度变化。这意味着每一年实际安装的太阳能、电池、电动车都比我们之前预想的要多。
Niklas Höhne24:19
We regularly look at who is basically the best, which is the best country around the world. And the places one, two, three are always empty. So no country is doing everything correct.
我们经常去看谁是做得最好的，全球范围内哪个国家最好。但第一、第二、第三名的位置总是空的。也就是说，没有一个国家把所有事都做对了。
Niklas Höhne27:23
that has the potential to move this energy transition over the edge, so to say, and over the tipping point, that it will be self-propelling
这有可能把这场能源转型推过边缘，可以说推过临界点，之后它会变成自我驱动的过程
Niklas Höhne31:37
We have all the tools at hand, and even now it's economic, and the obstacle is not technology. The obstacle is not. The obstacle is our inertia in the system and that some lose something and some others gain something.
我们手上已经有了所有的工具，而且现在在经济上也是划算的，障碍不是技术。障碍不是技术。障碍是这个系统内部的惰性，是有些人会失去一些东西，而另一些人会得到一些东西。
Niklas Höhne34:44
数字与实体
| 太阳能价格跌幅(2009-2025) | 降至原来不到六分之一 | 6:16 |
| 水泥生产占全球碳排放比重(2024) | 约6% | 9:33 |
| 挪威新车电动车占比 | 97% | 7:18 |
| 中国新车电动车占比 | 53% | 7:18 |
| 数据中心占全球能源消耗比重 | 约2% | 14:57 |
| 美国2025年能源相关二氧化碳排放涨幅 | 约2% | 18:08 |
| 此前/现在预测的本世纪末升温幅度 | 3.5度→2.5度 | 22:18 |
| 中国石油消费量12个月内降幅 | 10%-20% | 32:41 |
术语
- data centre moratoriums数据中心建设禁令
- 地方政府暂停批准新数据中心建设的措施，常因能耗、用水或扰民而发起
- renewable energy certificates可再生能源认证/凭证
- 企业购买的证明文件，用来抵消自身实际碳排放数字，类似碳抵消
- endangerment finding危害认定
- 美国环保署认定温室气体对公众健康构成威胁的法律依据，是气候政策执法基础
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对气候数据感到悲观、想知道「到底有没有在变好」的创业者、投资人，以及关注 AI 能耗争议是否有数据支撑的从业者。