股票那些app:瑞金配资-科技巨头的“圈地埋粪”计划 奇葩碳抵消方案背后的“环境账单”

　　近日 ，著名的科技巨头——微软传出了“圈地埋粪”的消息。

　　微软的“圈地埋粪 ”计划令人瞠目结舌 。这家科技巨头与Vaulted Deep公司合作
，收集人类和动物粪便以及其他有机废物，将其制成生物泥浆后深埋地下
。

　　这些生物泥浆将被高压注入地下约1500米的岩层中永久封存 ，以防止这些有机废弃物在地表分解时释放温室气体。

　　根据协议，Vaulted Deep将在2038年前协助微软处理超400万吨的碳当量
，整个项目预计耗资17亿美元 。这种做法不仅能帮助微软获取碳信用额，还能通过美国45Q税收碳信用机制获得税收抵免。

　　为降碳 ，各国还有哪些奇葩碳抵消

　　微软这一“圈地埋粪
”的碳抵消方案
，实际上折射出全球科技企业在气候危机下的创新焦虑与责任困境
。当算力需求呈指数级增长，传统减排手段已难以抵消AI发展带来的巨大环境债务 ，企业不得不探索超越常规的解决路径。

　　除了微软的“粪便埋地”计划
，世界各地还出现了各种奇葩的碳抵消方法 。

　　类似非常规的碳抵消方法在全球层出不穷：冰岛将二氧化碳转化为岩石永久封存；瑞士公司从大气中直接捕捉碳制成碳酸饮料，甚至出现“鲸鱼碳信用 ”计划——通过保护鲸鱼促进海洋碳吸收……

　　在冰岛 ，Carbfix通过将碳排放转化为岩石
，以一种简单 、经济高效的方式捕获和存储碳排放
。其首席执行官解释，我们的技术从排放中提取二氧化碳并将其溶解在水中 ，从而有效地制造碳酸水。然后将水注入特定的岩层中
，这些岩层与二氧化碳发生反应并将其转化为石头 。我们已经对此进行了十多年的测试和应用，并且可以在不到两年的时间内将二氧化碳变成石头
。

　　瑞士公司Climeworks正在清除大气中现有的二氧化碳 ，并将其以岩石的形式储存在地下，部分二氧化碳还被瑞士的可口可乐公司用于制作碳酸饮料。

　　“鲸鱼碳信用”计划把每一头鲸都视为碳汇 。鲸鱼体重可达28吨
、寿命超过100岁、有大型飞机那么大
。像所有生物一样
，它们巨大的生物量主要由碳组成，研究人员认为鲸鱼可能是远洋中最大的生物碳库 ，负责储存地球总碳量的22%。企业可购买这些“鲸鱼碳信用
”来抵消排放
，于是，保护鲸鱼既是拯救海洋 ，也是给地球加装一台天然碳捕捉器 。

　　为降碳
，中国有自己的“巧思”

　　8月28日，在湖北举行的“中央企业双碳湖北行 ”活动中 ，参会嘉宾发现证件摸起来凹凸不平且有点薄
。这些看似“粗糙
”的证件实际上是由纸浆和种子压制而成的“种子纸”。

　　用完证件后
，只需将纸片浸湿后埋在土里，就能发芽长出植物 。虽然摸起来手感欠佳 ，但它不仅能自然降解
，还能孕育新的生命。

　　此次会议大约产生22.25吨二氧化碳，湖北华电江陵发电有限公司全额提供了碳减排量用于注销 ，成功抵消了会议产生的碳排放量
。

　　为降碳，中国有自己的“巧思 ”
，这些扎根于本土智慧的解决方案，既体现着东方哲学中“天人合一
”的生态观 ，又展现出因地制宜的创新思维。

　　在浙江安吉
，竹林碳汇交易让“空气变钱”成为现实 。当地通过科学测算毛竹林的固碳能力，发放碳汇权证 ，竹农凭此可直接获得碳汇收益
。这不仅保护了万亩竹海
，更让绿水青山真正转化为经济效益，形成“越保护 、越受益 ”的良性循环。

　　江苏盐城的“风光渔
”一体化项目更是独具匠心 。在滩涂上方架设风力发电机 ，中间铺设光伏板
，下方水域进行水产养殖，实现“一片滩涂三重收益”
。这种立体化开发模式 ，将新能源生产与生态养殖完美结合
，成为资源高效综合利用的典范。

　　而成都的“碳惠天府 ”机制，则让低碳行为融入市井生活 。市民通过公交出行、垃圾分类等绿色行为积累碳积分 ，可兑换成公交卡
、消费券等实惠奖励
。这种“普惠式
”碳减排模式，让节能减排不再是宏大概念
，而是成为触手可及的日常生活方式。

　　奇葩碳抵消，从创意到争议

　　真正有效的减碳应从源头减少排放 ，而非仅靠购买碳信用额 。微软“圈地埋粪”的做法也招致了一些环保组织的质疑
。这些组织认为
，真正的减排应从源头抓起，而非通过购买外部项目来“抵消 ”排放。

　　2020年微软立下“碳负排放”的雄心壮志 ，但现实颇为尴尬
，自AI业务蓬勃发展以来，微软的碳排放量“不降反升
” 。微软最新发布的《环境可持续发展报告》显示 ，仅因AI带来的增长
，公司碳排放量就上升了23.4%，能源消耗更是激增了168%。

　　微软的“埋粪”之举 ，折射出整个AI产业在碳减排道路上所面临的严峻挑战
。

　　对比之下
，中国AI的发展更显未雨绸缪。

　　年初大火的DeepSeek采用混合专家（MoE）等技术，在推理时动态激活部分参数 ，相比传统密集模型（如GPT-3）可大幅降低计算量 。DeepSeek-MoE模型仅需激活小部分参数即可完成同等任务，例如
，DeepSeek-V3拥有6710亿参数，但每次推理仅激活370亿参数
。这种稀疏激活机制使得计算效率大幅提升 ，相比传统密集模型（如GPT-3）
，计算量显著减少，且这种“神经开关 ”设计使得单次推理能耗显著降低。

　　从种子证件到DeepSeek ，中国在碳减排和AI可持续发展方面的实践表明
，技术创新与生态责任并非不可兼得 。真正的环保不是靠“埋粪
”或“买碳”来掩盖问题，而是通过系统性优化和源头减量 ，实现发展与减排的有机统一
。未来的科技竞争
，不仅是算力之争，更是可持续发展能力之争。唯有将绿色理念融入创新血脉 ，才能在这场关乎地球未来的赛跑中赢得主动 。