《白皮書》認為，實現碳中和的本質是以技術驅動全社會模式和效率的優化。技術和應用突破是實現碳達峰、碳中和目標的根本路徑，也是產業轉型升級的必經之路。人工智能技術與行業減碳技術和應用相結合，最具突破潛力。人工智能當前服務于產業智能化的感知、分析、決策及控制機制，同樣適用于節能減排領域。

　　對此，百度副總裁、智能交通業務總經理尚國斌表示，“《白皮書》讓我們看到，人工智能可以為節能降碳提供強大的技術支撐。”

　　據《白皮書》顯示，根據IDC模型估算，從當前至2060年實現碳中和，人工智能創新驅動的技術減碳將超過350億噸，信息通訊技術助力碳減排總計有望達到610億噸。

　　如今，各行業越來越依賴數字化助力提升價值。

　　論壇上，中國社會科學院學部委員、國家氣候變化專家委員會副主任、著名經濟學家潘家華與百度副總裁李碩對話時認為，人工智能可以提升新能源的市場競爭性和能源生產供給的安全性。

　　潘家華指出，新能源替代化石能源，是應對全球氣候變化的大勢所趨。當前新能源供給的間歇性問題，可以通過合理調配風能、光能、水能，包括生物質能和儲能等多能互補的方式來解決。但這樣的調配如果依靠人工判斷，會產生時滯效應；但過程中電力不能中斷，哪怕是一毫秒都不可以，這就需要人工智能快速、廣泛地甄別信息來源，進行整合輸出，確保多能互補的協調、穩定、安全、有保障。

　　而在消費領域，伴隨著用戶對數據中心算力服務的壓強不斷增高，服務于經濟增長的數據中心算力無疑會消耗更多能源。

　　2020年中國數據中心用電量超過2000億千瓦時，超過了上海市的總體用電量。到2023年底，全國數據中心機架規模年均增速保持在20%左右，數據中心平均利用率要提升60%以上。未來數據中心的用電量還將穩步增長，也將成為減碳重點目標行業。

　　云計算數據中心能夠綜合提升計算和能源使用效率，可以大幅度減少二氧化碳排放。基于IDC對全球IT市場數據的長期追蹤和積累，構建數據中心碳排放的模型，未來幾年中，采用云計算可以減少10億噸二氧化碳的排放。如果2024年所有在用的數據中心都實現可持續設計，最多可以減少16億噸碳減排。數據顯示，2020年全球使用云計算減少的二氧化碳總量，相當于減少了近2600萬輛燃油汽車上路，或者減少了3900億公里的行駛里程。這是目前所有特斯拉電動汽車碳影響總和的15倍以上。

　　對于人工智能助力技術減碳，中國政法大學人文學院副教授錢雪松認為，人工智能助力技術減碳，需要與人工智能相關的技術減碳貢獻占比能有規劃地逐步提升到一個較高水平，最好能塑造一批近零或零碳行業，實現產業的優化升級。如何將這一愿景轉化為現實，并為其提供有效的社會支持與政府引導，值得政府和相關產業重視，并作更深入的探討和嘗試。