这一研究数据收录于双方共同参与编制的《2021年中国人工智能助力“双碳”目标达成白皮书》(以下简称“白皮书”)，这是国内首份聚焦AI助力碳达峰、碳中和目标的行业研究报告。“白皮书”基于国家碳达峰、碳中和的战略决策，从技术类别、机制原理、作用场景、行业应用、实践案例等维度，系统阐释了人工智能及相关信息通信技术在各产业推进提效降耗、实现绿色转型中的核心作用，结合梳理总结降碳减排的实现路径，为充分挖掘人工智能的技术减碳潜力、推动实现碳达峰、碳中和目标提供参考。
“白皮书”分析认为，实现碳中和的路径是技术密集使用的过程，人工智能在技术上的突破，将借由信息通信技术基础设施应用于各类行业，并与各个行业减碳技术和应用相结合，发挥出巨大潜力。“白皮书”认为，与人工智能相关的技术减碳贡献占比将逐年提升，至2060年将至少达到70%，减碳总量将超过350亿吨。
以交通行业为例，2020年中国交通行业碳排放估测量为10.4亿吨，占全国总体排放的9%。而在驱动交通行业降碳减排过程中，使用以智能信控为主的缓堵型智能交通技术，可以有效提升城市主要道路交叉口的通行效率，千万级人口城市因此每年可至少减碳4.16万吨，这相当于1.4万辆私家车行驶一年的碳排量。
“白皮书”还基于IDC对全球IT市场数据的长期追踪和积累，通过原创的数据中心碳排放模型进行了测算，仅2020年全球使用云计算减少的碳排放总量，就相当于减少了近2600万辆燃油汽车上路，或者减少了3900亿公里的行驶里程。
“白皮书”进一步分析认为，随着各行业越来越依赖数字化助力提升价值，业务场景对算力的需求不断提升;消费领域，个人设备的智能化基于云化增强功能体验，用户对数据中心算力服务的压强不断增高。服务于经济发展的数据中心算力增加无疑会消耗更多能源。2020年中国数据中心用电量超2000亿千瓦时，超过了上海市的总体用电量。而2020年百度自建的数据中心实现了平均1.14的能效比值(PUE)。每10万台服务器有望年均实现节电1亿度，相当于10万居民用户的年用电量。这意味着仅百度一家企业节省的电量等于德国一个中型城市全年用电量。
