因此，反ESG运动能改变企业谈论可持续的方式，却很难取消它们识别和披露实质性风险的义务。
低碳技术的决定性变量是成本
尽管政治和监管仍然充满不确定性，低碳技术成本下降则是更难逆转的结构性趋势。
国际能源署《全球能源评论2026》显示，2025年全球可再生能源新增装机达到800GW，同比增长16%，连续第23年刷新纪录。其中，太阳能光伏新增装机超过600GW，风电新增约160GW。国际能源署还指出，2025年低排放能源满足了近60%的全球能源需求增长，太阳能光伏贡献了全球新增能源需求的四分之一以上，首次成为全球能源需求增长的最大单一来源。
这些变化背后是成本曲线的持续下行。Lazard第18版LCOE+报告显示，公用事业规模光伏和陆上风电仍是无补贴条件下最具成本竞争力的新建电源形式之一。国际可再生能源署2026年发布的报告也显示，在配套电池储能后，太阳能和风能在越来越多市场已能与煤电、气电形成竞争。
这意味着，低碳技术开始从“政策驱动”逐渐转向“成本驱动”。企业投资可再生能源、储能、电动交通和能源管理系统，并不一定是为了迎合某种价值主张，而是因为这些技术在越来越多场景下已经具备经济合理性。
但成本优势并不等于无障碍扩张。电网并网、许可审批、储能配套、土地使用、融资成本和政策稳定性，仍会决定低碳技术的实际部署速度。国际能源署在2025年的《可再生能源》报告中曾将2025至2030年全球可再生能源新增装机预测下调约5%，相当于减少248GW，主要原因包括中国政策变化、美国政策不确定性以及部分市场的许可和并网瓶颈。
对企业而言，真正重要的是判断哪些低碳技术已经从试点阶段进入商业化扩散阶段。对政府而言，关键则在于能否通过电网投资、市场机制、政策稳定和融资安排，把技术成本优势转化为真实装机、真实减排和真实产业竞争力。
中国“双碳”考核正在改变地方发展的指挥棒
中国的变化更多来自制度层面。
2026年4月，中共中央办公厅、国务院办公厅印发《碳达峰碳中和综合评价考核办法》。该办法自2026年度起对各省、自治区、直辖市党委和政府落实碳达峰碳中和目标任务、加快经济社会发展全面绿色转型进展情况进行评价考核。这是中国自2020年提出碳达峰、碳中和目标以来，将“双碳”工作进一步纳入地方治理和干部考核体系的重要制度安排。
《办法》构建了“5+9”的指标体系。5项控制指标包括碳排放总量、碳排放强度降低、煤炭消费总量、石油消费总量、非化石能源消费占比；9项支撑指标覆盖节能、工业、城乡建设、交通运输、公共机构和碳排放权交易等领域。评价考核由中央组织部统筹指导，国家发展改革委会同有关部门实施，并实行“党政同责、一岗双责”。
更关键的是，考核结果将作为省级党委和政府领导班子以及有关领导干部综合考核评价、选拔任用和监督管理的重要参考。这意味着，碳减排绩效将与地方主政官员的政绩和晋升机制更直接地连接起来。
对地方政府而言，这会改变一部分发展激励。过去，地方竞争更多围绕GDP增速、固定资产投资、产业项目和财政收入展开。未来，能源结构、碳强度、产业低碳化水平和绿色基础设施建设，将越来越多地进入地方发展质量的评价框架。
这一点对企业同样重要。中国地方政府在招商、土地、能源、金融和基础设施配置中仍发挥重要作用。当“双碳”成为硬约束，地方政府对高耗能项目、绿色电力消纳、工业节能改造、低碳园区、电动交通和碳市场建设的态度都会发生变化。
考虑到中国在风电、光伏、电池、电动汽车和储能领域已形成全球领先的制造与供应链优势，“双碳”考核的强化既是环境政策，也是产业政策。它会带来更多合规压力，也会创造更大的绿色技术和市场需求。
AI是新的电力压力，也是新的减排工具
除了上面讨论的能源和气候压力，AI的快速发展正在给能源和气候治理带来新的复杂性。AI既是新增电力需求的来源，也是提升能源效率和碳管理能力的工具，因此它会改变企业与社会低碳转型的成本、路径和边界。
国际能源署2026年4月发布的《能源与AI关键问题》预计，全球数据中心年耗电量将从2025年的485TWh大致翻一番，到2030年达到950TWh，约占全球电力需求的3%。其中，AI专用数据中心的电力消耗增长更快，预计同期将增长两倍以上。
这一趋势对低碳转型构成典型的双重影响。
一方面，AI带来的巨大电力需求持续推动可再生能源、长时储能、智能电网和下一代核能的投资。数据中心需要稳定、可预测、全天候的电力供应，这会倒逼电力系统提升灵活性和清洁能源消纳能力。另一方面，AI也可能带来新的化石能源锁定。路透社近期报道，微软等科技公司在AI电力需求快速上升背景下，正面临调整既有清洁能源承诺的压力；大型科技公司也在同时寻求核能、天然气、太阳能和储能等多种电力来源。
但AI不仅是能源需求的制造者，也可能成为减排工具。国际能源署指出，AI可以用于电网调度、需求响应、预测性维护和工业流程优化。如果应用得当，它有助于提高电力系统灵活性、减少弃风弃光、提升设备利用率，并改善企业能碳管理。
AI最终会成为低碳转型的助推器，还是新的温室气体排放源，取决于以下三个关键因素：新增电力来自哪里，数据中心如何参与电力系统调度，以及AI能否被广泛用于提升能效和碳管理，从而真正成为低碳转型的创新动力。
ESG这个词可以退潮，可持续却在现实世界中回归其商业本质
过去几年，ESG在美国和部分西方市场遭遇政治反弹，企业和金融机构的公开表达明显趋于谨慎。这一趋势是真实的。但同样真实的是，能源安全压力、气候灾害频率、技术成本变化、司法规则调整、中国政策转向以及AI基础设施扩张，把可持续商业转型推入一个更务实的阶段。
这一阶段的特点不是更宏大的承诺，而是更具体的约束。
战争让能源安全重新成为低碳技术扩散的理由。极端气候让气候风险进入企业成本和资产定价。反ESG立法的司法挫折提醒市场，风险讨论不能被简单政治化。低碳技术成本下降使可再生能源、电动汽车和储能越来越具备商业吸引力。中国“双碳”考核机制把碳约束嵌入地方治理。AI则一边制造新的电力需求，一边打开能源系统优化和减排技术创新空间。
因此，企业真正需要回答的问题，已经不是是否继续使用“ESG”这个词，而是如何在一个能源价格更不稳定、气候损失更昂贵、监管要求更细化、技术替代更快速的世界中保持竞争力。
未来的领先企业，未必是最擅长谈论ESG的企业，而是能够把能源韧性、气候适应、低碳技术、供应链安全和数字化减排能力真正嵌入战略、投资和运营决策的企业。对于投资者而言，可持续商业转型也不应再被简单视为一种价值观偏好，而应被看作识别长期风险和结构性机会的分析框架。
ESG作为一个标签可能已经退潮。但它背后的现实，正在以更符合商业本质、因而也更具生命力的方式回到商业世界。
（作者系香港大学当代中国与世界研究中心非常驻资深研究员本文仅代表作者本人观点，责编：闫曼 man.yan@ftchinese.com)