晶澳联合德勤发布白皮书
晶澳联合德勤发布全球首个AI绿色计量框架GTI（绿色词元指标），首次将AI计算与可再生能源直接关联，实现“绿色算力”可度量、可比较、可协同。白皮书提出四步实施路径与全量核算基线，推动AI从能耗负担转向绿色生产力，助力ESG披露与源网荷储算协同。
核心摘要
晶澳联合德勤发布全球首个AI绿色计量框架GTI（绿色词元指标），首次将AI计算与可再生能源直接关联，实现“绿色算力”可度量、可比较、可协同。白皮书提出四步实施路径与全量核算基线，推动AI从能耗负担转向绿色生产力，助力ESG披露与源网荷储算协同。
随着大模型训练与推理规模持续扩大，人工智能正加速成为新型基础设施。与此同时，数据中心用电需求快速攀升，电力成本占比上升，碳约束持续收紧——能源问题已从后台支撑条件，逐步演变为影响AI扩张路径的重要因素。AI发展的目标，也不再只是追求更强模型能力或更低调用成本，而是需要同时协调资源效率、能源来源与环境影响。
近日，在Intersolar Europe 2026 期间，晶澳联合德勤正式发布《以GTI驱动人工智能绿色化》白皮书（Driving the Greening of Artificial Intelligence through GTI White Paper），系统提出 Green Token Index（绿色词元指标，GTI） 概念——全球首个将AI计算与可再生能源相链接的计量框架，将可持续性属性引入AI计算的基础计量单元，推动行业从“绿色电力”走向“绿色算力”的可度量、可比较、可协同。绿色，正从外围约束条件，转向智能体系内部的组成部分。
（白皮书发布现场）
GTI是什么？
GTI并非数字资产或加密Token，而是一套面向AI计算活动的基础性测量框架。它以AI Token为关键载体，量化每单位Token生成过程中的绿电覆盖比例，建立计算系统与能源系统之间的统一表达语言，使“哪些计算是绿色的”这一问题具备标准化回答路径。
GTI的发展路径
报告系统梳理了AI与能源之间的结构性张力，围绕当前绿电采购、REC及碳抵消等机制停留在能源侧或结果侧，难以形成计算层面的标准化归因缺口，提出以全量汇总核算为当前阶段基线路径，并构建“边界定义—算力映射—标准表达—信任机制”四步实施框架，兼顾可行性、可验证性与可扩展性。随着能源管理、算力调度与数据透明度的提升，GTI也可逐步演进至更高精度的动态核算模式。
GTI的产业价值
同时，报告展望GTI在产业协同中的价值：对企业，助力绿色采购与ESG披露，增强AI服务的差异化竞争力；对基础设施，促进“源—网—荷—储—算”协同，提升绿电与AI负载的匹配质量；对生态环境，推动可再生能源在AI负载中的有效利用，降低单位AI输出碳强度，为碳披露与绿色金融提供可审计信号。
未来，AI竞争将不再仅由算力效率定义，而是性能与可持续性的综合较量。GTI的意义，不仅在于提供一种新的绿色计量方法，更在于为行业搭建可协作、可验证、可扩展的实践框架，推动绿色AI从理念讨论走向标准共建与生态落地。
绿色转型不是简单的成本投入，而是面向未来竞争力的一次系统升级。
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文章来源：JA 晶澳
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