7月3日，字節跳動（以下簡稱“字節”）旗下面向專業開發者的AI原生集成開發環境（IDE）工具TRAE Agent開源。

而在6月底，字節在ESG領域也進行了一筆大動作，向美國氣候金融公司Rubicon Carbon購入其旗艦產品Rubicon Carbon Tonnes®超10萬噸，即超10萬噸的碳信用額度。

兩筆看似不相關的佈局，恰逢字節AI戰略推進的關鍵節點——此前，豆包大模型1.6的降價和火山引擎正加速爭奪雲計算市場份額。

當技術野心撞上環境責任，字節補“碳票”的背後，是一場事關算力擴張與可持續增長的平衡。

從TRAE開源到算力飢渴

2024年6月，字節推出了Marscode編程工具。2025年1月，TRAE發佈。從Marscode偏向於輕量化的IDE（集成開發環境）插件，再到偏向獨立IDE工具，字節鋪墊AI Coding這條道，開始從“效率加速器”到“開發新範式”。

TRAE作爲國內首個AI原生IDE工具，上線半年月活突破百萬。字節技術副總裁洪定坤稱，項目開發85%的代碼可讓TRAE生成。目前字節內部已有近八成的工程師在用TRAE等AI Coding類產品輔助開發。

不過，AI Coding更偏向於垂類，主要面對開發者。就像TRAE的名稱來源“The Real AI Engineer”，字節寄託在其身上的願望就是，TRAE最終能夠像人一樣完成端到端的任務，以智能生產力爲核心，無縫融入開發者的流程。

同時，AI Coding也是AI領域盈利最大的賽道之一。由於提升編碼效率、減少重複性工作和bug修復等作用十分明顯，開發者往往願意付費使用這類工具。例如，海外盈利增長最快的AI Coding產品Cursor，在上線的20個月內，即實現1億美元的年化經常性收入；2年內，增長至3億美元。

作爲開發流程的重要工具，AI Coding類產品註定是AI業務變現的支點。目前字節的AI業務已通過算力、模型及應用的全棧佈局，形成了IaaS（基礎設施即服務）、MaaS（模型即服務）和SaaS（軟件即服務）協同的AI矩陣。

算力層面，字節主要通過火山引擎對大模型和應用提供算力支持，對企業用戶提供AI雲計算服務；模型層面則以豆包大模型爲核心，實現在應用層面AI助手、AI社交、AI圖像等多領域賽道落地。

2025年第一季度，火山引擎憑藉豆包大模型46.4%的調用量市場份額撕開突破口，正試圖以Agent爲支點撬動千億雲市場。

此次字節TRAE的開源策略直指生態構建——即通過降低開發門檻吸引開發者，爲豆包大模型和火山引擎平臺輸送燃料。

“TRAE的目標是AI Development，而不僅是AI Coding。”洪定坤在6月的火山引擎Force大會上直言。在近期的SWE-bench Verified排行榜上，TRAE Agent已拿到了75.2%的求解率分數。

與此同時，這種“技術普惠”也會帶來算力需求的激增。

“希臘級”的碳足跡

隨着字節旗下抖音在國內、TikTok在國外的廣受歡迎，其算力狂歡的代價逐漸顯現。

碳覈算機構Greenly的研究顯示，2023年僅TikTok在美英法三國的碳排放就達760萬噸CO₂e（二氧化碳當量）。據此推算，其全球年排放近5000萬噸——這個數字近乎希臘在2023年的全國總排放量5167萬噸。

此外，TikTok用戶日均停留45分鐘，人均年碳足跡48.49千克，超過Youtube的40.17千克和Instagram的32.52千克，爲海外各大社交平臺最高。

在國際環保機構綠色和平《綠色雲端2024》排名中，字節也落後於騰訊（00700）、阿里巴巴（09988）和百度（09888）。該報告顯示，在10家中國雲服務企業中，字節跳動因未披露用電總量、碳排放等關鍵數據，以54.72分（未及格）位列第四，落後於BAT。但字節2024年營收1550億美元、淨利潤330億美元的財務數據，均超過了BAT。

高盛報告指出，2023-2030年，AI將推動全球數據中心電力需求激增1.6倍。AI訓練和推薦算法的負載日與劇增，字節爲穩固技術護城河，正加速數據中心建設。

不過，字節綠色低碳的目標也在進行中。

字節2024年披露的《企業社會責任報告》中提到，2024年5月，北京盈都D座工區成爲字節首個使用綠電的樓宇。當年5月至12月，該樓整體綠電使用佔比超過90%，較傳統用電模式減少約1496噸CO₂e碳排放。

2024年，字節在成都的抖音天府大道廣場工區綠色園區，完成了60千瓦屋頂太陽能光伏系統以及非機動車棚太陽能光儲充系統的安裝。截至2024年底，屋頂系統累計發電5182千瓦時，相當於減少排放27.9噸CO₂e；非機動車棚系統累計發電420千瓦時，減排4.99噸CO₂e。

字節最近正計劃在山西大同投入6.14億美元，建設超1.2萬個12千瓦的服務器機櫃和510個網絡機櫃的高密度數據中心，爲大模型訓練預備低成本、低碳電力。

代碼與碳匯的競速

2023年3月，字節提出”2030年運營碳中和“的目標。這次購入10萬噸碳信用額，也是字節提出碳中和目標後的首筆大額碳交易。

“字節跳動計劃至少削減90%的運營排放，並使用碳信用額抵消剩餘的10%”，Rubicon Carbon CEO Tom Montag稱。

此次採購的10萬噸Rubicon Carbon Tonne®（RCT）融合了基於自然的即時減排與長期碳移除項目，正是爲填補這“最後10%”的缺口。

"購買碳信用是抵消短期排放的必要手段，但要實現真正可持續的碳中和，僅依賴碳信用是遠遠不夠的。"安徽省經濟研究院低碳發展研究所副所長湯麗潔對此警示稱。

“購買碳信用本身並非減排，而是對監管和投資者期待的回應。”綠色創新發展研究院劉雪野指出。

而購買碳信用額也只是字節做出的環保舉措之一。2月19日，瑞士碳捕獲公司Climeworks宣佈與TikTok合作，以增強碳去除解決方案，包括直接空氣捕獲（DAC）、生物炭和重新造林。

這種模式與微軟（MSFT）等科技巨頭的路徑一致。微軟2025年5月與Rubicon簽訂1800萬噸碳信用額；2025年4月，Meta（META）則與林業資管公司EFM達成協議，到2035年提供67.6萬份基於自然的碳信用。

目前，在代碼和碳匯上，字節的戰略已形成閉環。一方面，通過TRAE開源、豆包降價擴大開發者生態，爭奪MaaS等市場份額；另一方面，計劃用碳信用中和算力擴張的污染，爲火山引擎貼上“綠色雲”標籤。

當TRAE生成的代碼流淌，字節跳動的服務器正以每小時數萬度的速度吞噬電力。這場“碳補票”行動與其說是終點，不如說是起點——在AI競賽與碳中和的夾縫中，技術巨頭的真正考題，是如何讓算力的膨脹速度與清潔技術的迭代速度達成平衡。

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