以下是对风能行业持乐观态度的一些理由 - 彭博社
Verena Sepp
摄影师:抽象航空艺术/数字视觉
佛罗里达州斯坦哈奇被洪水包围的房屋,飓风德比于2024年8月5日登陆后。
摄影师:克里斯蒂安·蒙特罗萨/彭博社在与气候变化的斗争中,世界各国政府正在拼命推进可再生能源的扩展。风能是希望的伟大支柱之一。
然而,经济障碍如成本上升和供应链问题,以及审批延迟,使得该行业在近年来陷入危机。更不用说最近的公关危机风能在美国一台破损风力涡轮机的残骸冲上南塔基特海岸后遭遇的打击。
维斯塔斯风能系统公司,作为该行业的老将,如何克服影响行业的更大宏观挑战?为什么离岸风能专家哥本哈根基础设施合伙公司的管理合伙人始终保持乐观?我们如何能让新兴市场更积极参与能源转型?
彭博社绿色朝鲜领导人将洪灾受害者迁至首都,拒绝外部援助预测气候灾难将袭击何处的风险业务冲突的风险预测对黑箱气候模型产生怀疑高排放使欧洲公司的债务更加昂贵每周在 彭博绿洲的 零 播客中,Akshat Rathi 邀请嘉宾探讨将我们带入零排放世界的策略和技术。以下是一些您可能错过的最近集数。
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维斯塔斯如何打拼实现盈利
在1980年代,专注于风能似乎是一个疯狂的想法。然而,维斯塔斯正是这样做的,全力以赴制造风力涡轮机。随着时间的推移,这家丹麦公司成为该领域最大的名字之一。然而,保持领先地位一直是一场持续的斗争,动荡的能源市场使公司首席执行官的工作变得异常艰难。当亨里克·安德森十年前首次作为董事会成员加入维斯塔斯时,公司刚刚创下了最大的亏损。随着公司恢复稳定,安德森在2019年被任命为首席执行官。但没有时间休息。另一个挫折迫使安德森采取大胆、前所未有的步骤:提高风力涡轮机的价格。在这一集的 零中,安德森解释了 说服股东忍受一些损失所需的努力,以及他为什么不喜欢“补贴”这个词。
## 零
风能公司维斯塔斯如何实现盈利
35:43
海上风暴中的岩石
作为基金和能源公司之间的混合体,哥本哈根基础设施合伙公司(CIP)在海上风电行业中扮演着独特的角色。该公司不仅筹集资金并投资于风电场,还建设自己的项目。CIP的联合创始人雅各布·巴鲁尔·波尔森在海上风电行业工作了超过20年。他的职业生涯始于DONG能源(后来称为奥斯特德),当时该公司受益于政府对该行业的补贴浪潮。如今,在大多数国家,风能是一种可以与其他能源来源在大规模上竞争的技术。作为CIP的管理合伙人,波尔森吸引了包括养老基金和保险公司在内的大型投资者,以建设主要的海上风电项目。北美首个商业规模的海上风电项目就是一个例子。波尔森认为业务将进一步增长。在今年达沃斯的世界经济论坛会议上,他告诉零的主持人阿克沙特·拉提,CIP 希望在海上建设人工岛屿以进一步加速海上风电的部署。(注:这段对话是在纳 Nantucket海上农场的风力涡轮机事件之前进行的,CIP是该项目的开发者之一。)
## 零
能源岛如何超级充电离岸风能
32:51
桌上有很多利润
通常,在全球气候会议后要过几年才能判断参与国是否认真对待他们的承诺。然而,COP28在第一天就取得了成就:东道国阿联酋承诺向一个名为Alterra的新气候融资基金投入300亿美元。将会利用这些资金的公司之一是加拿大的布鲁克菲尔德资产管理公司。该公司管理资金的约十分之一投资于可再生能源和气候转型。当布鲁克菲尔德的可再生能源部门布鲁克菲尔德可再生合伙公司在2021年推出其150亿美元的全球转型基金时,这是全球最大的此类私人基金。布鲁克菲尔德可再生合伙公司的首席执行官康纳·泰斯基表示,他毫不怀疑这一资产类别在未来将看到显著的增长率。在这一集的零播客中,他还解释了哪三个新兴市场提供“巨大的机会。”
## 零
布鲁克菲尔德全力投入清洁能源
36:15
人工智能如何提供帮助?
根据你问的对象,人工智能要么将拯救世界,要么将结束世界。虽然该技术在数据处理和问题解决方面的能力可以使优化电网变得更容易,但人工智能也非常耗能。基于这些原因,麻省理工学院的电气工程和人工智能教授普里亚·东提决定创立气候变化人工智能组织。该组织汇集了来自不同领域的科学家,以识别人工智能的气候应用,并资助从可持续农业实践到建筑中的算法供暖和制冷系统等各类项目。东提与零的主持人阿克沙特·拉提坐下来讨论该组织正在支持的一些项目,以及为什么积极塑造人工智能的发展符合每个人的利益。
## 零
在人工智能热潮中寻找气候解决方案
30:28
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许多公司提供针对物业级精度的详细气候预测。这些工具可以让业主和投资者更好地预见洪水、风、野火和其他灾害的风险。保险公司一直是气候风险模型的采用者,这表明这些脆弱性预测将影响关于 在地球变暖时谁的保费会上涨 的决策。
但这些风险评估发生在相当于 一堆黑箱 的环境中。几乎没有办法比较或审查日益增长的风险预测,这些预测通常作为私人公司的知识产权受到保护。现在有新的证据——正如彭博绿洲在今天的《大揭秘》中发现的独家分析 —— 风险模型在脆弱性基本评估上往往互相不一致。