据 Finance Transition Centre 首席执行官 Steve Waygood 称，人工智能行业内部要求监管的呼声，映射出可持续金融领域长期存在的一道难题。在为 Responsible Investor 撰写的评论文章中，Waygood 认为，AI 领袖呼吁放缓本行业发展进度的举动，与金融业在应对长期气候风险方面的持久挣扎相互呼应。

9 月，包括 Anthropic 的 Dario Amodei、Sam Altman、Demis Hassabis 和 Elon Musk 在内的多位 AI 领域重要人物，对 AI 能力的快速进步表示担忧。他们的发声恰逢立法行动，例如参议员 Bernie Sanders 和众议员 Greg Casar 提出禁止开发人工超级智能的法案。业内人士表现出的紧迫感引发了一个尖锐的问题：企业为何会倡导可能阻碍自身增长的规则？

Waygood 的答案在于市场无法为某些风险定价。在 AI 领域，单个企业有加速发展的动力，由此形成一种任何单一主体都无法规避的集体性风险。他说，金融业的行为如出一辙，一味追求短期回报，却忽视了气候变化等长期问题。

其财务影响十分可观。2022 年的一项研究估计，在中等调整情景下，上游油气行业的搁浅化石燃料资产——即随能源体系调整而过早贬值的资产——价值达 1.4 万亿美元。再保险公司慕尼黑再保险报告称，2025 年自然灾害造成约 2240 亿美元的损失，其中 1080 亿美元已获保险覆盖；这些事件还导致约 17200 人死亡。

Waygood 认为，这种错位持续得越久，最终的修正就会越突然，并可能引发不稳定。无序的重新定价可能在金融体系内造成难以控制的广泛损失。

金融业的气候挑战

Waygood 将 AI 行业自我施加的审慎与金融业在气候相关风险上的持续困境直接类比。在他看来，市场无法纠正自身激励结构中固有的失灵，而业内人士往往最先察觉并道出这些问题。例如，资管机构联盟“净零资产管理人倡议”已承认，其成功依赖于政府政策和监管。

要在 2030 年前调动气候行动所需的每年约 9 万亿美元——此后每年超过 10 万亿美元——就必须改变引导私人资本的激励机制。Waygood 断言，只有政府才拥有推动这种变革的杠杆，手段包括碳定价标准、政府采购和审慎监管规则。后者决定了银行必须针对那些可能尚未在其资产负债表上显现的风险持有多少资本储备。

与已向立法者清晰传达自身关切和诉求的 AI 行业不同，金融业并未形成统一阵线。Waygood 认为，这一问题缺乏成为头等大事所需的高层协调和集体认同。金融机构发布了大量气候信息披露，但这些披露往往未能告知政府哪些政策变革是必要的，也未指出转型路上存在哪些障碍。

为弥合这一差距，Waygood 提议，企业和金融机构不仅应披露自身排放，还应披露在其所处行业中能够实现可信转型路径的具体政策措施。这些措施包括必要的碳价、产品标准、承购协议——即购买未来产出的承诺——以及财政措施。他建议，汇总此类披露可以形成一份路线图，引导公共资金投向最能吸引私人投资的领域。

他设想成千上万的银行、保险公司和企业公开倡导同样的政策修正——这种协调行动可以显著影响政策制定，并为政府官员提供支持。此类倡导可以促成联盟，并为犹豫不决的部长们提供底气。这种程度的协调能否实现——以及立法者如何回应 AI 行业的警告——将决定此类业内呼吁能否转化为政策的近期风向标。

AI 与气候的交汇

AI 与气候行动之间的联系不仅停留在言辞上，也是实实在在的。为 AI 发展提供动力的数据中心正在推高电力需求，但这项技术本身却可以改进气候预测、帮助平衡电力系统并加速气候科学研究。AI 最终会成为气候负担还是向善工具，将取决于围绕它建立的激励机制——Waygood 将其界定为一个治理问题，而非单纯的工程问题。

在回应美国总统 Donald Trump 关于行业领袖为何寻求监管的提问时，Waygood 总结道，当市场参与者意识到自己正驶向危险且无法单独改变航向时，此类呼声便会出现。他指出，金融业早就意识到自身的气候相关风险，但历史上一直选择悄然绕行，而非公开承认并加以应对。

他强调，识别危险与规避危险是两回事。掌控航向仍是政府的职责，而金融业的角色是提供数据并指出显而易见的风险。