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碳笑风生

碳笑风生关注全球和中国的能源转型、气候变化和可持续发展问题,特别是中国实现碳达峰、碳中和的科学、技术、政策、政治、经济、社会和文化问题。大家可以在小宇宙播客、喜马拉雅、网易云音乐等平台收听我们,我们同步更新的微信公众号“环境科学与政策”会有更多的专业讨论。大家也可以通过留言或在微信公众号“环境科学与政策”联系我们。

Podcast · By Shangwei, MInghao · Chinese (China) · Official site

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3
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Sep 19, 2026
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Jul 23, 2026

Latest episodes

  1. Episode · Sep 19, 2026

    第52期(下):AI背后的能源与环境账单 (opens the original)

    Episode notes

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    本期我们邀请到了麻省理工大学的陈宇昂,来聊聊 AI 对电力需求、空气污染和环境的影响 。陈宇昂是 MIT Social and Engineering Systems 博士生。我们从 AI 到底需要多少电聊起,讨论了数据中心为什么集中在美国的弗吉尼亚和德州、训练和推理谁更耗电、未来 AI 新增电力从哪里来,以及中国与美国 AI 用能发展的差异。最后,我们也聊到了数据中心带来的社会外溢影响,以及 AI 用电究竟能不能变得更加灵活。因为本期内容涵盖很多话题,所以上期主要关注其用能影响,下期我们关注它在空气污染、用水等环境方面的问题。 时间线 00:20 数据中心的环境影响有哪些? 07:20 AI的空气污染在本地还是在其他地方? 12:07 AI对当地经济有帮助吗?对就业有帮助吗? 21:58 未来五年AI的环境影响有什么重点话题? 本期剪辑:觉狐 碳笑风生关注全球和中国的能源转型、气候变化和可持续发展问题,特别是中国实现碳达峰、碳中和的科学、技术、政策、政治、经济、社会和文化问题。大家可以在小宇宙播客、喜马拉雅、QQ音乐、Podcast等平台收听我们,我们同步更新的微信公众号“环境科学与

  2. Episode · Aug 28, 2026

    第52期(上):AI背后的能源与环境账单 (opens the original)

    Episode notes

    Read excerpt

    本期我们邀请到了麻省理工大学的陈宇昂,来聊聊 AI 对电力需求、空气污染和环境的影响 。陈宇昂是 MIT Social and Engineering Systems 博士生。我们从 AI 到底需要多少电聊起,讨论了数据中心为什么集中在美国的弗吉尼亚和德州、训练和推理谁更耗电、未来 AI 新增电力从哪里来,以及中国与美国 AI 用能发展的差异。最后,我们也聊到了数据中心带来的社会外溢影响,以及 AI 用电究竟能不能变得更加灵活。因为本期内容涵盖很多话题,所以上期主要关注其用能影响,下期我们关注它在空气污染、用水等环境方面的问题。 时间线 01:42 为什么选择环境与能源这个领域?宇昂的学术轨迹 04:30 AI 对环境的影响主要体现在哪些方面? 11:30 AI 未来电力需求最大的不确定性来自哪里? 13:58 为什么美国的数据中心集中在弗吉尼亚和德州? 15:34 数据中心和 AI 的发展会对发展中国家产生什么影响? 19:01 数据中心的耗能规模到底有多大? 21:44 训练模型和推理,哪一个的能耗占主导? 26:31 放到整个经济系统中,AI 会怎样影响整体能源消费? 31:40

  3. Episode · Jul 23, 2026

    第51期:核聚变,再等50年吧 (opens the original)

    Episode notes

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    因为数据中心用电、能源安全以及气候变化的影响,核电是最近的一个热门话题。核聚变就要实现了吗?未来能源技术为如何发展?本期我们邀请到 苏黎世联邦理工学院( ETH Zürich )博士生汤灵熹 ,他专注于技术与创新政策研究,运用 Experience Cruve 理论分析推动技术成本下降的因素。本期基于他在自然能源的一篇文章,基于 Tang, Lingxi, Bessie Noll, Anurag Panda, Tobias S. Schmidt. 《 Fusion Power Experience Rates Are Overestimated 》 . Nature Energy 00:10 核电是最近两年能源界的热门话题 01:30 嘉宾自我介绍和学术经历 03:50 这篇文章的框架是什么,如何预测未来核聚变的成本发展 07:55 这篇文章的结论收到了什么反馈? 10:45 如何看待核聚变和核裂变的技术分别? 13:24 未来核聚变要靠需求大爆发还是技术路线变革? 19:35 目前的能源技术的学习率大概如何? 24:00 如何理解学习曲线的含义、动力?学习曲线是定律吗? 36:00

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