Microsoft kompaniyasining uglerod chiqindilari 25 foizga oshdi
Microsoft kompaniyasining 2026-yilgi hisobotiga ko'ra, uglerod chiqindilari o'tgan yili 25 foizga ortgan. Bu o'sish asosan ma'lumotlar markazlarini kengaytirish va sun'iy intellekt infratuzilmasiga bo'lgan talab bilan bog'liq. Kompaniya 2030-yilga kelib uglerod salbiy (carbon negative) bo'lish maqsadiga erishishda qiyinchiliklarga duch kelmoqda.
Texnologiya giganti Microsoft o'zining barqaror rivojlanish hisobotida ekologik ko'rsatkichlar borasida jiddiy muammolarga duch kelayotganini tan oldi. 2025-yilda kompaniyaning umumiy uglerod chiqindilari 25 foizga oshib, 34 million metrik tonnani tashkil etdi. Bu ko'rsatkich kompaniyaning oldiga qo'ygan iqlimiy maqsadlari yo'lida katta to'siq bo'lib turibdi.
Hisobotga ko'ra, chiqindilarning keskin o'sishiga asosiy sabab sun'iy intellekt texnologiyalarini qo'llab-quvvatlash uchun zarur bo'lgan ma'lumotlar markazlarini (datacenters) masshtabli kengaytirishdir. AI modellari uchun talab qilinadigan katta hisoblash quvvati elektr energiyasiga bo'lgan ehtiyojni sezilarli darajada oshirib yubordi.
Bundan tashqari, Microsoft o'tgan fevral oyida qo'shimcha qiymat keltirmaydigan qayta tiklanuvchi energiya sertifikatlarini sotib olishdan voz kechishga qaror qildi. Bu strategik o'zgarish kompaniyaning hisobotida chiqindilarning ko'payib ko'rinishiga ta'sir qilgan bo'lsa-da, kompaniya vakillari buni shaffoflik va haqiqiy iqlimiy ta'sirga erishish uchun qilingan qadam sifatida izohlamoqda.
Microsoft oldida 2030-yilga qadar "uglerod salbiy" bo'lishdek ulkan maqsad turibdi. Bu jarayon kompaniya nafaqat chiqindilarni kamaytirishi, balki atmosferadan chiqarganidan ko'proq miqdorda uglerodni yutib olishini talab qiladi. Hozirgi o'sish sur'atlari ushbu maqsadga erishish uchun texnologik va ekologik yondashuvlarni qayta ko'rib chiqish kerakligini ko'rsatmoqda.
AI infratuzilmasini kengaytirayotgan kompaniyalar energiya samaradorligini oshirish va yashil energetikaga o'tish bo'yicha bosimni his qilishlari kerak. Dasturchilar uchun esa kamroq resurs sarflaydigan va samaraliroq algoritmlarni yaratish dolzarb vazifaga aylanmoqda.