过去美西方各国高举碳中和的牌子,到处宣扬温室效应,仿佛你不听他的,地球就将不复存在了一样。
可如今美西方各国仿佛集体闭嘴了,面对日益增多的极端天气,严峻的全球变暖问题,不再提及碳中和,温室效应此类问题。
这么多年下来,其实这中间的道理有些人已经看的明白了。这其实就是美西方为发展中国家设下的局。
如果真要是按照美西方的说法,将碳中和执行到底,国家的发展势必会走上一条绝路。
今天就围绕着碳中和,电力,以及社会发展来说一说。
工业化和碳排放如今一个国家想要实现现代化,那么走工业化是一条必须走下去的路。
但任何事物都具备两面性,工业化的快速发展会让社会快速的进入到现代化,但在工业化发展的过程中,不可避免的会消耗能源。
在消耗能源的同时,就会出现两个问题,其一是环境问题,其二是占有问题。
这两个问题,其实就是引发如今全球动荡的根本原因。
关于占有问题,不是本文的重点,就不说了。
来说说环境问题。
工业化的环境问题最终会汇聚到碳排放问题是上,很多专家经过研究,发现了这么一个现象。
随着人均碳排放的累计增加过程中,那么工业值在GDP的占比中,会出现一个非常奇特的现象——先增加后降低。
为什么会这样呢?
在工业化的初期,一个国家的建设会更加的偏重工业。
而初期的工业发展会伴随着大量的碳排放产生。
这一点中国有着非常沉痛的感受,八十年代改革开放,工业化进程加速,环境也在一步步的变差。
小时候还有一条河可以玩耍,抓抓鱼,逗逗青蛙,甚至还能抓点河蚌回家里养,看看是不是真的可以结出珍珠。
可进入到九十年代,或者九十年代末期,别说鱼没了,青蛙没了,河都找不到,如果要说有的话,也只是一条泛着浪花的黑河。
本世纪初期,一个名字非常的刺眼——雾霾。
这就是初期工业化需要付出的代价,这个过程是必须的,不经历这种阵痛,是爬不起来的。
这就是工业化对于碳排放产生的影响。
那么当初期的工业化基本上完成,第三产业就会兴起,工业在GDP的占比就会下降,人均碳排放量也会随着下来。
所以碳排放和工业化的关系,就是随着工业化的深入,碳排放会逐渐上升,当到达一个阈值的时候,就会下降。
对比一下现在的中国,环境问题得到了很好的治理,雾霾不再提及,青山绿水也变的多了起来,河水也变清澈了。
当然了,中国依然属于工业化的上升期,远远没有达到西方发达国家完成工业化的水平。
之所以会出现环境问题变化的现象,是国家在这方面进行大力的整顿,以牺牲工业化的代价,换来的。
过去常说的转型升级,其中的一个原因就是治理环境问题。
用一个数据就可以说明问题,国际上限定的人均碳排放的最低阈值是40tC,而中国的人均碳排放量是29tC。
所以中国的碳排放经过这么多年的治理,还有非常大的空间。
了解了工业化和碳排放的问题,再来看看碳中和。
碳排放和碳中和碳排放很多人都了解,那么什么是碳中和呢?很多人未必了解。
碳中和指的是通过计算得出温室效应气体的具体排放量,然后通过植树、或者技术手段等等将这些排放的气体进行抵消,最终达到零排放的理想状态。
这个概念听起来相当不错,即能中和碳,还能绿化环境,但在这中间有一个问题。
比如,一个工厂,每年排放一百吨的二氧化碳,而这些二氧化碳需要一千颗树进行吸收。
种一千颗就可以非常好的解决问题了,听起来不错。
可土地是有限的,一个国家能种多少树?而一个国家的工业化是不可能用一个工厂来实现的。
最终就会发现一个问题,工厂的碳排放和国家种树的极限出现了巨大的落差。
而一个国家的碳排放并不是只有工厂进行的,生活中的汽车,甚至是吃的食物、穿的衣服都会经过碳排放,才能出现在人民的面前。
所以一个国家的碳排放是超过一个国家的种植树的面积。
那么要实现碳中和这就需要用两个方法去解决,其一上技术手段,比如各种节能减排的设备等等,其二,碳减排。
上技术就意味着花钱,而工业化想要快速完成,也需要花钱,试问钱的总量是一样的,钱往哪里投?
往碳中和的技术手段上去投,意味着工业化的放缓。
放工业化去投,意味着碳中和的努力只是嘴上说说。
而放在一家企业上来讲,上技术手段就意味着成本的增加,成本增加之后,意味着产品没有了竞争力。
这个时候就需要用到了碳减排。
想要实现碳减排,也有两个方法,其一用技术手段减少排放量,其二就是直接把生产大量二氧化碳的东西砍掉,比如将企业砍掉。
第二条显然是一条死路,企业都没有,谈什么工业化。
而技术手段减少碳排放,就又回到上一个问题,放在企业中增加了企业的成本,让产品失去竞争力;放在生活,生活成本也会增加,毕竟任何手段的使用都不可能是没有费用的。
两难的选择。
不管怎么说想要碳中和,就必然会走到碳减排和上技术手段的路子上。
两条路都会减缓工业化的脚步。
碳中和和电力所以走碳中和看起来就是一个无解的扣子,不论你怎么解都是解不开的。
但中国却把这个扣子给解开了。
这里的关键就是电力。
随着工业化的发展,电力的作用也越来越明显。
举个最简单的例子。
现在的人们常常在说人工智能,人工智能其实就在消耗着大量的电力。
OpenAL这是一家美国的人工智能研究公司,它在2022年的十一月三十号发布了一款聊天机器人程序。
其实说到底,这就是一个人工智能程序,它可以和人类一样进行聊天,甚至是写邮件,写脚本,写文案,写代码和论文。
后来在一个第三方平台上,公布出了这家公司在训练这个人工智能一部分程序的时候,就消耗了一千二百八十七兆瓦的能量,并为此排出了远超五百五十吨的碳排放。
记住,这仅仅是一部分训练而已。
如今网络上的各大公司和平台,为了提高本身的业务能力,都加入了人工智能。
以搜索服务为例,过去一次搜索的计算了如果是十的话,再加入了人工智能之后,这种搜索计算量就会变成五十。
计算消耗翻了五倍。
而各个平台为了丰富本身的内容,又会建立自己的人工智能,进行频繁的训练,往日常的服务中加入更多的参数。
这样计算量就会进一步的增加。
目前全世界的数据中心往空气中排放温室效应气体,占据了全球总排放量的1%。
这个数据看起来很小。
可随着人工智能的发展,显然1%的比例并不是它的极限。
事实上据专家的估计,到了2030年这个数据会上升到4.5%,相对于电力的消耗规模就会达到2.2万亿度电,当然没有对比就没有伤害,相当于2022年全世界数据中心消耗电量的3.6倍。
比如说谷歌,在2023年的时候,这家公司的温室气体排放量是一千四百三十万吨,这个数据比2019年增加了48%。
增长幅度达到了近一半的水平。
其他类似的企业也一样,比如自2020年以来,微软的碳排放就增加了三分之一。
所以全世界人工智能,数据中心的碳排放和电力的使用都在增加。
从这里就能看出来,电力在生活和生产中的重要地位。
而电力恰恰就是碳排放行业中最大的一个领域。
因为电力不仅能够供给能源,同时还在消耗能源,甚至生产出来的电,还没有进行使用的时候,就已经在发电企业和电网企业的运营中消耗掉了,这个比例大概是生产电量的10%。
所以碳中和说的直白一点其实就是和电力再较劲。
而在电力当中,能源电力是最主要的碳排放领域。
中国在不断的推进绿色能源,大力发展风能、水能、太阳能,其实这就是在碳排放上做出的努力。
但问题是,这些能源具备一个非常大的不稳定性,一会多,一会少,甚至会出现没有的情况。
那么核电就是一个新的发展方向,在这种动力的需求下,中国研发了世界第四代核反应堆——钍基反应堆。
这种反应堆不仅可以远离水源建立在大沙漠中,甚至不需要担心核泄漏的问题,因为一旦反应堆出现问题,不用人为的干预就可以自行停堆。
目前第一座钍基反应堆已经在甘肃落成。
再有就是人造太阳,在这种核聚变反应中,中国的水平是处于领先地位的。
中国在电力领域的各种清洁能源的发明创造中,可以说是走在了世界前列。
这也是中国在《巴黎协定》下,敢于承诺在2030年将碳排放强度降低60%,非化石能源的发电量从目前的40%降低到20%。
试问那个国家有这样的担当?
那么现在印度和越南都想快速发展工业,碳中和就是摆在眼前最需要跨过去的门槛。
而电力就是其中的重中之重。
印度长久以来就是一个极度缺乏电力的国家,在2015年的时候,人均电力消费只有中国的四分之一,而且他们还有两亿四千万人口还没有用上电。
当然现在印度的电力虽然覆盖了全地区,但电力的不稳定供应也是个非常麻烦的事情。
而越南同样面临电力紧缺的困境。
在电力有问题的情况,想要谈碳中和,简直是无解的局。
中国也不会再输出煤电技术了,后发工业国以后得看中国脸色了
中国也不出口机组了[得瑟]