数字技术已成为全球基础设施的一部分，却伴随巨大的能源与资源消耗。从高能耗的数据中心到快速扩张的AI基础设施，在线行为正在累积形成可测量的碳足迹与用水压力。

华盛顿大学团队开发出一套由AI代理驱动的系统，可在约一分钟内自动完成电子设备的生命周期评估，估算制造过程中的碳排放，其精度接近人类专家。未来消费者在购买笔记本电脑等产品时，有望像查机票一样直观看到碳足迹数据。

据报道，微软在快速扩张人工智能数据中心的同时，正在内部讨论是否调整其到2030年实现“每小时清洁能源匹配”的目标。

在人工智能基础设施迅速扩张的背景下，多家大型科技公司一方面重申净零排放目标，另一方面在公开表述和具体路径上日趋谨慎，相关排放核算规则的潜在调整也被认为可能促使其重新审视气候承诺。

一项最新研究显示，快速扩张的数据中心和加密货币挖矿业务，可能在2030年前显著推高美国电价，并抵消电力行业过去二十年在减排方面取得的大量进展。

智库交通与环境组织（T&E）称，欧洲航空业出发航班二氧化碳排放量已高于疫情前水平。报告指出，低成本航空扩张推动总排放上升，并对欧盟与英国现行排放交易体系（ETS）覆盖范围提出质疑。

环保组织Stand.earth发布报告称，微软计划使用的西弗吉尼亚Monarch Compute Campus数据中心完全依赖天然气供电，相关用电需求可能使微软整体排放量增加约44%。

研究人员基于多地泥炭沉积物中的炭化物记录重建两千多年野火历史，发现热带泥炭地火灾在过去一千多年总体下降，但20世纪显著上升，且增幅主要集中在东南亚和澳大拉西亚。

国王商学院等机构的新研究指出，一些旨在减少废弃物和替代材料使用的循环经济策略，可能在实践中增加能源消耗和排放，给企业实现多重环境目标带来复杂权衡。

Meta计划在美国路易斯安那州出资建设10座天然气发电厂，为其Hyperion人工智能数据中心提供约7.5吉瓦电力，规模相当于南达科他州全州电力容量，引发外界对其气候承诺与能源结构的关注。

英国政府在修订版“计算路线图”中更新测算称，未来十年人工智能数据中心用电或带来最高1.23亿吨二氧化碳排放，较此前公开估计大幅上调。

加州大学圣塔芭芭拉分校学者莉兹·卡莱尔在其合著作品中提出，提高多年生作物在农业系统中的比重，或可在减排、土壤健康与气候适应等方面带来协同效应，并为不同地区与群体参与提供空间。