说法的两端

这一说法的张力来自两个方向。一端是气候承诺与现实进度之间的落差：各国以及科技、半导体行业的头部企业虽然普遍立下了碳中和目标，但实际减排的推进速度被普遍认为慢于预期。另一端则是AI带来的能耗压力：训练和运行大型语言模型（LLM）需要大量图形处理器（GPU）集群长时间满负荷运转，推理阶段的用电同样可观；再叠加7×24小时运转的数据中心，以及晶圆代工产线等高耗能环节，AI产业链的电力需求呈现明显抬头的态势。

为何值得留意

对韩国读者而言，这道题目并不遥远。从本土平台竞逐大模型赛道，到三星电子、SK海力士所在的半导体供应链，AI已被视为新的增长引擎；而增长引擎的每一分算力，最终都要落到电表上。减排越慢、用电越快，企业与国家层面的气候账本就越难平衡——这正是该说法引发广泛共鸣的原因。

核查过程与裁定

记者围绕上述两条线索，对12份一手资料进行了交叉审阅，重点核对减排进度的实际走向，以及AI相关用电需求的变化态势。比对结果显示，两方面的描述均与一手资料呈现的情况相符：减排进展确实迟缓，AI用电确实在快速攀升，二者之间的反差描述并无夸大。综合全部12份一手资料的核查结果，本报认定，“温室气体减排进展迟缓、而AI电力消耗急速增加”这一说法基本属实。