在科技飞速发展的今天，AI 已然成为了各大企业竞相角逐的核心领域。然而，AI 的发展并非一帆风顺，其背后所带来的能源消耗与环境问题正逐渐浮出水面，成为了高悬在行业头顶的 “达摩克利斯之剑”。

就在近期，一则令人咋舌的消息在科技圈炸开了锅：微软，这个全球科技界的巨头，竟然豪掷 17 亿美元，投身于一项看似风马牛不相及的业务 ——“圈地买屎”。这一操作瞬间引发了广泛关注，人们纷纷猜测，微软此举究竟意欲何为？

原来，微软此番巨额投入的对象，是一家名为 “Vaulted Deep” 的生物科技公司。根据双方签署的合作协议，在未来的 2038 年以前，Vaulted Deep 将承担起一项特殊使命，通过将 “生物泥浆” 深埋地下的独特方式，助力微软达成超 400 万吨的碳去除宏伟目标。

或许有人会问，这所谓的 “生物泥浆” 究竟是何方神圣？答案可能会让你大跌眼镜 —— 它的核心原料，正是人类与动物的粪便。在与微软签约后，Vaulted Deep 将开启一场大规模的 “粪便收集行动”，把收集而来的人类、动物粪便，与造纸污泥、有机废物等平日里被视为环境负担的垃圾充分混合，搅拌成糊状的 “生物泥浆”。随后，工程人员会在精心挑选的 “风水宝地” 上，开展打孔作业，将这些刚刚制作完成的生物泥浆精准注入到地下 5000 英尺（约 1524 米）深处的岩层之中，使其永久封存，从此在世间 “销声匿迹”。

据《Inc.》披露的信息显示，Vaulted Deep 每处理 1 吨二氧化碳，所需成本约为 350 美元。以此推算，此次它与微软签订的服务交易，总价值将超过 17 亿美元（约合 122.05 亿元人民币），堪称一笔巨额交易。

对于这笔令人匪夷所思的交易，Vaulted Deep 的首席执行官发表了一番见解。他指出，随着时间的推移和技术的持续进步，公司在处理生物泥浆方面的成本将会有所波动，因此现阶段各方所透露的 “超 17 亿美元” 这一数字，未来也可能会发生变化。同时，他强调，在传统的处理模式下，这些生物泥浆的原材料往往会被送往垃圾处理厂，或是直接倒入水道、洒在土地上。但无论采用哪种方式，这些废料都将不可避免地产生大量二氧化碳，对环境造成严重污染。更令人担忧的是，它们所携带的病原体，极有可能污染地下水道，给生态环境和人类健康带来潜在威胁。而 Vaulted Deep 创新性地将生物泥浆注入 “不透水岩层” 永久封存的做法，不仅更加环保，还能有效保障环境安全。

乍一看，微软 “圈地买粪” 的举动似乎只是单纯为了封存污物、保护环境，彰显企业的社会责任。然而，在这看似简单的行为背后，实则隐藏着更为深层次的原因。

事实上，微软表面上花费 17 亿美元做了一件看似 “疯狂” 的 “圈地买粪” 之事，但其真正的目的，是为自家的 AI 模型发展谋求更为广阔的空间。换句话说，这 17 亿美元所购买的，并非仅仅是粪便，而是粪便背后所蕴含的 “碳排放权”。

近年来，随着微软内部云计算、AI 业务板块的迅猛发展与快速成熟，其数据中心的用电量也呈现出持续攀升的态势。相关数据显示，在 2024 财年，微软的碳排放量自 2020 年以来，已经累计增长了 23.4%。如此高的碳排放量增长速度，如果再不加以有效遏制，势必会对微软的社会形象、ESG 评分等关键指标造成负面影响。这不仅可能引发投资人、财团对微软投资信心的动摇，还可能导致用户对微软产品的青睐程度下降，甚至面临罚款、限制融资等一系列规则制裁，给公司的发展带来巨大阻碍。

在此背景下，微软此前已经采取了诸如保护雨林、购买碳积分等多种手段来降低碳排放。而此次与 Vaulted Deep 合作开展的 “生物泥浆服务” 项目，则是微软在减碳道路上的又一次大胆尝试与创新举措。早在 2020 年，微软团队高管就曾对外郑重承诺，微软将在 2030 年实现二氧化碳的 “负排放”，并在 2050 年彻底清除公司从创立以来的所有碳排放指数。如今，通过这一系列积极行动，微软正努力朝着这一目标稳步迈进。

从规则层面来看，微软本轮的大手笔减碳计划，无疑是一项极具战略眼光的多赢之举。一方面，它能够帮助微软有效规避各类舆论风险与经营风险，维护公司的良好形象与稳定发展；另一方面，借助美国的 45Q 税收碳信用机制（一项旨在鼓励碳封存技术的税收抵免条令），微软还能收获可观的税务减免，在实现环保目标的同时，为公司节省大量资金，可谓一举两得。

然而，AI 数据中心所带来的问题，远不止碳排放这一个方面。其庞大的散热需求，正使其逐渐沦为一头令人头疼的硅基渴水猛兽。以 Chat GPT 为例，每生成 10 – 50 个中等强度的回复，就需要消耗约 500ml 的水用于散热。而 Semrush 的数据则显示，Chat GPT 每个月的访问量已经超过了 52 亿次。如此庞大的访问量，使得其用水量之高令人咋舌。美国内华达大学拉斯维加斯分校的 Steffen Lehmann 教授指出，仅一个传统大型数据中心的单日耗水量就高达 500 万加仑，这一数字，几乎等同于一个 2 – 5 万人口小镇的日用水量。

在全球各国大厂纷纷投身于 AI 军备竞赛的当下，随着相关应用需求与访问需求的不断攀升，数据中心的散热耗水量也必然会呈现出持续增加的趋势。面对这一严峻挑战，除了微软采取了 “圈地买粪” 等减碳举措外，同为互联网大厂的亚马逊、谷歌等也不甘落后，纷纷投资建设雨水收集系统、再生水冷却系统等节水设施，力求在保障企业发展的同时，维持资源消耗的平衡。

但问题在于，经济学中存在着一个著名的 “杰文斯悖论”。该理论指出，效率的提升并不必然导致资源消耗量的减少，相反，它有可能因为成本的下降而刺激需求的增长，最终导致资源消耗总量的增加。

以煤炭、石油等资源为例，在其开采难度较高的时期，由于成本高昂、售价不菲，往往只有一小部分人能够使用。但随着开采技术的不断进步，成本逐渐降低，这些资源得以走进千家万户，被普通人随意购买和使用。此时，其总消耗量相较于开采难度高的时期，反而出现了大幅增加。

将这一理论代入到当今的 AI 赛道，我们不难发现，由于各大厂商为了争夺客户，纷纷陷入了激烈的 “军备竞赛”。在这场竞赛中，免费大模型、超低价 Tokens 等优惠举措层出不穷，极大地降低了用户使用 AI 的门槛和成本。在这样的环境下，消费者和用户逐渐养成了遇事不决先问 AI 的习惯，AI 的使用频率和范围得到了前所未有的拓展。在这个用户甚至连 “中午吃什么” 都要询问 AI 意见的时代，大厂们为了获取碳排放权而展开的 “圈地买粪” 等故事，显然不会仅仅局限于微软一家。可以预见，在未来的日子里，随着 AI 行业的持续发展，类似的故事还将不断上演，而如何在发展 AI 的同时，实现能源消耗与环境保护的平衡，也将成为摆在所有企业面前的一道亟待解决的难题。