AI有潜力显著助力可持续发展工作。
但我们不应将其视为万能良方，它也存在弊端。
管理这些弊端，并确保AI技术获得合理的投资回报，是关键所在。
全球社会正处于关键节点。2023年创下有记录以来最高气温，我们即将突破高于工业化前水平1.5°C的关键临界值。气候危机正在加剧，若不迅速采取果断行动，我们将面临陷入不可逆转的临界点的风险。
企业必须挺身而出，成为推动变革的关键力量。人工智能（AI）与可持续发展的融合，为加速气候行动提供了独特机遇。
尽管AI常被誉为应对气候变化的“万能良方”，但必须认清其真正潜力及局限性。AI有助于扩大可持续发展工作的规模并加快其推进，但如同氪石一般，若管理不当，其能源需求可能削弱其带来的效益。
那么，AI能否助力我们向前发展，还是其成本会成为拖累？
万能良方：AI作为加速器
尽管AI本身无法解决气候危机，但它有潜力大幅加快并扩大可持续发展工作。其优势在于驾驭和管理复杂系统，从全球供应链到电网，再到气候系统。这些系统相互之间紧密关联，其中一个领域的微小变化可能产生广泛影响。凭借AI分析来自各领域海量数据的能力，它能够发现传统自动化可能遗漏的隐藏规律、关联和低效环节。
AI的先进能力使企业能够以前所未有的方式追踪变化、预测结果并优化系统行为。例如，基于大量材料特性数据集训练的AI。这些系统能够迅速分析数十亿种可能性，以确定用于制造可持续产品的最佳材料。该过程明显快于传统方法。同样，AI驱动的精准农业通过分析卫星图像、天气预报和土壤传感器数据，帮助农民优化水、化肥和农药的使用。通过减少资源浪费和化学品过度使用，这既提高了作物产量，也降低了对环境的影响。
在能源领域，AI正通过虚拟电厂等可持续发展创新，彻底变革分散式能源系统。在虚拟电厂中，家庭安装的电池可自主向电网回馈电力。AI优化这一过程，减轻传统发电厂的压力，并提升能源效率。例如，SAP的AI辅助解决方案通过识别最高效的路线和时间表，减少了物流环节的燃料消耗和排放，同时缩短了路途时间并减少了燃料使用。
弊端：能源消耗与投资回报的两难困境
不过，AI并非可持续发展的“免死金牌”。AI系统及为其提供动力的数据中心消耗大量能源，远超传统IT和云解决方案。这一悖论引发了关于投资回报（ROI）的常见讨论。设想一台机器的成本比旧型号高出30%。仅从成本角度看，这似乎是一笔糟糕的投资。但如果这台新机器能将生产效率提高45%，那么其投资回报便足以证明初始成本的合理性。
同样，尽管AI的碳足迹较高，但其可持续发展应用（如优化供应链、管理能源消耗及支持储能）能够显著降低整体排放。关键问题在于，AI的可持续发展效益是否超过其自身的能源需求。将可再生能源整合入电网的重要环节，取决于AI优化储能和推动能源转型的能力，从而确保我们能够更快地实现脱碳。
此外，AI正越来越多地优化自身的能源消耗。数据中心能效和云服务优化方面的进步，正有助于减轻AI的碳足迹。
随着各行业越来越依赖AI处理海量数据并实现决策自动化，提升这些系统的效率对于实现平衡至关重要。
企业如何借助AI实现绿色转型
SAP的客户约占全球商业总量的84%。以下是其中两个关键案例研究，展示了如何实施AI以加速可持续发展成效，并确保效益超过成本。
Ambipar：分析环境影响数据
Ambipar是一家在40个国家开展业务的全球环境解决方案领导者，正在为端到端碳管理和环境管理树立新标准。该公司采用以ERP为核心、由AI驱动的可持续发展解决方案，以监测其全球业务的数据并建立统一的数据基础，同时为未来的增长机遇做好准备。通过先进的云解决方案整合财务与可持续发展数据，可全面了解环境举措如何带来风险或为业务增值。AI在Ambipar组织和分析环境影响数据方面发挥着关键作用，使可持续发展举措更具针对性和成效。通过使用收集的数据训练AI模型，并将其与其他环境指标进行交叉比对，Ambipar预计将实现可持续成果，这些成果将在多个行业产生共鸣，并为业内其他企业树立标杆。
msg global：构建可持续发展追求的框架
msg global 已采用可持续发展管理技术，从临时性的可持续发展方式转向结构化的可持续发展方式，包括清晰的报告和目标设定。随着嵌入核心业务流程的可靠数据可见性提升，该公司能够监测其可持续发展战略的进展，并以基于角色的方式，借助实时洞察做出明智决策。数据透明度和可行的洞察帮助msg global全面推进其可持续发展目标，同时赢得利益相关方的信任。
共同努力，打造AI赋能的可持续未来
AI无法单凭一己之力解决气候危机，但它提供了一种强大工具，可用于扩大可持续发展工作的规模并加快其推进，正如Ambipar、msg global的案例所示， 以及众多其他企业。从管理复杂的供应链到优化能源电网，AI使企业能够以传统方法无法企及的方式衡量、预测和优化环境影响。
然而，要最大化AI的潜力并限制其弊端，需要政府、产业界和公民社会的协作。我们需要投资于AI研究和数据共享，以推动可持续发展领域的创新并带来切实的现实影响。与此同时，我们必须应对AI带来的能源消耗挑战。通过聚焦优化数据中心和提升AI效率，我们可以确保AI的可持续发展效益超过其碳足迹。
AI为加速实现到2030年全球排放量减半的目标提供了可能。这项任务艰巨，但可以实现；以AI作为推动可扩展、有意义变革的催化剂，企业能够使经济增长与环境管理相协调。
现在正是行动的时候，借助AI的力量，打造一个可持续发展与盈利能力相辅相成的未来。
