生成式AI（Generative AI）的快速發展，為各產業帶來創新與效率提升的潛力，然而其背後的環境代價正逐漸浮現。根據Capgemini最新研究報告，全球僅有12%的企業實際測量其生成式AI活動所產生的碳足跡，這意味著絕大多數企業對於這項新興技術所帶來的環境影響，仍處於認知與管理的初期階段。

碳排放現況與趨勢分析：
排放量增長
．目前生成式AI約佔企業總碳排放的2.6%，預計未來兩年內將倍增至4.8%，顯示其碳足跡正快速擴大。
．此增長主要源於生成式AI對大量數據處理的需求，以及數據中心運算所依賴的高耗能化石燃料。

產業差異
．高科技產業在生成式AI碳排放方面居於領先地位，其次為生命科學和公共設施。
．汽車、銀行和公共部門的排放量相對較低，這可能與其生成式AI應用場景和規模有關。

測量與認知落差
．僅12%的企業測量相關碳排放，而82%的企業計劃在未來兩年內開始測量，顯示企業對此議題的關注度正在提升。
．然而，多數企業仍以技術能力和成本為優先考量，對能源消耗的關注度相對不足。

【生成式AI的永續發展潛力與挑戰】
潛力：生成式AI可優化後勤、配送和生產流程，從而減少能源消耗和碳排放。
           透過自動化任務處理，提升資源使用效率，有助於企業實現永續發展目標。

挑戰：高耗能的運算需求，對既有能源基礎設施構成壓力。
           缺乏統一的碳足跡測量標準，難以進行有效監控和管理。

【2025年永續投資趨勢】
投資重點轉移
供應鏈永續成為增長最快的投資重點，反映企業對成本效率和法規遵循的重視。
氣候技術、永續產品設計、生物多樣性和水資源，將成為首要投資領域。

氣候技術投資
電池技術居於領先地位，其次為太陽能、氫能和水力發電。
風能、核能、生物燃料、地熱能和CCUS的優先順序相對較低。

【企業永續發展實踐建議】
將永續性融入企業核心價值
不僅滿足法規要求，更應將永續發展視為價值驅動力。
利用氣候技術和數位轉型，建立靈活且抗風險的供應鏈。

強化監管與地緣政治風險應對
提前為監管變化和地緣政治不確定性做好準備。

構建彈性供應鏈
專注於多元化、永續性和技術整合。

建立強大的合作夥伴生態系統
透過行業協作和夥伴關係，確保原材料和價值鏈的穩定性。

加速數位化轉型與技術投資
優先投資AI、雲端和先進製造技術，並強化人才培育。

生成式AI的碳足跡問題不容忽視，企業應積極採取行動，將永續發展納入戰略考量，透過技術創新和產業合作，實現經濟效益與環境保護的雙贏。