同样是一台用了四年的游戏本，如果只看电费，它每年的排放可能并不高；但如果把它出厂前的制造、运输排放摊到这四年里，账就完全不同。这类“还没开机就已经存在”的排放，叫隐含碳（Embodied Carbon）。游戏行业的碳足迹里，隐含碳常常是被最先省略、却又最不该省略的一项。
先分清：隐含碳、使用碳和寿命终止
生命周期评估（LCA）通常把一件产品的排放分成几个阶段：原材料获取与零部件制造、整机组装与运输、使用阶段的电力消耗、以及回收或处置。前两段合起来常被称为隐含碳，使用阶段则是我们更熟悉的“电量乘以电网排放因子”。两者性质不同：隐含碳在购买设备之前就已经发生，玩家怎么用、用多久都改变不了这一次性排放，只能改变它被摊到多长的时间里。
按 GHG Protocol 的分类，企业购买服务器、GPU、测试设备的隐含碳属于 Scope 3 的上游（购买的商品、资本货物等类别）；玩家自己购买的主机和手机，则不在游戏公司的直接采购里，是否作为下游估算的一部分，取决于企业选定的边界。这也是《一款游戏的碳足迹到底从哪算起？》里反复强调“先写边界”的原因：隐含碳这一块，纳入与否可以让结论差别很大。
不同设备的“制造份额”差别很大
公开资料显示，隐含碳在总生命周期排放中的占比，会因设备类型而明显不同。英国 Tech Carbon Standard 的硬件生命周期页面给出的粗略经验值是：笔记本电脑的隐含碳约占八成、使用阶段约占两成；服务器则大致相反，使用阶段约占八成、隐含碳约两成。手机和其他轻量设备的制造占比通常也很高。而始终联网、功耗持续偏高的设备，比如游戏主机和高功耗台式机，使用阶段的占比会更大，具体取决于每天玩多久、在哪个电网下。
这些只是“量级和结构”，不是可以直接套用到具体型号的数字。厂商的产品碳足迹文件通常按 ISO 14040/14044、ISO 14067 或 IEC TR 62921 编制，同一类产品的数值受型号、配置、生产地、统计范围影响；有些设备没有公开披露，估算时只能借助相近型号或按重量、芯片面积粗算。2026 年 8 月一份评估视频游戏整体排放的 arXiv 预印本（Hazas 等人）就坦率地写到，部分主机的制造排放拿不到厂商数据，只能按设备重量估算；同时它的分项结果显示，硬件制造在整个游戏产业的排放中占了最大的一块，而游玩使用次之。它只是一份预印本，也未覆盖手机游戏，所以结论适合当作“制造不该被忽略”的佐证，而非精确份额。
把制造碳摊到使用期：寿命假设改写年度数字
隐含碳是一次性的，怎么和每年的使用排放放在一起比？最常见的做法是按预期寿命平均分摊：每年分摊的隐含碳等于总隐含碳除以使用年数。这一步看似简单，却是不确定性最大的一步之一。
假设一台虚构的游戏本，制造与运输的隐含碳合计 300 kg CO2e。如果玩家用 4 年，每年分摊 75 kg；如果用 6 年，每年只分摊 50 kg。再假设这名玩家每年在这台设备上玩 300 小时，平均功率 150 W，年用电 45 kWh，在排放因子 0.4 kg CO2/kWh 的电网下，使用阶段约 18 kg。此时每年 “制造分摊 + 使用” 的总和是 93 kg 与 68 kg，两个寿命假设相差约四分之一，而且隐含碳占比在两种情形下都明显高于使用碳。换一个电网更低碳的地区，使用碳更小，寿命对总数的影响会更大。
这个例子想说明两件事。第一，在电网逐步低碳化的地区，设备的“制造份额”会越来越高，延长使用寿命往往比提高每瓦性能更直接有效。第二，寿命本身也不是设计值：玩家很可能因为一款新游戏的画面要求提前换设备，也可能把旧设备转给家人继续使用，用一个统一的“4 年”去套所有玩家，会失真。
服务器与GPU：换新是否划算，要把制造碳放进去算
数据中心的逻辑是另一回事。服务器的使用阶段占比较高，因此提高能效很有意义，但“换新更省电”并不总成立：新一代 GPU 每瓦性能通常更好，如果旧设备使用率还很低，换新的制造碳可能需要相当长的时间才能被节省的电量抵消，抵消时间取决于负载和电网碳强度。较为稳妥的做法是同时评估三件事：现有设备的负载率能不能提高（合并任务、下线空闲机器）；新设备在相同吞吐下节省多少电；被替换设备是否能在别处继续使用。这与《4K、120帧和云渲染画质越来越高，游戏碳足迹为什么也需要“性能预算”》里的思路一脉相承：高画质需求会推动更高规格的硬件，制造碳与使用碳都随之改变。
在云服务场景下，隐含碳的分摊还有一层麻烦：GPU 实例是按小时租用的，服务商是否披露设备制造碳、怎么按利用率分摊，目前并不统一。游戏公司拿到的往往只是运营电量或账单，隐含碳只能用行业系数补充，并在报告里标为“估算”。
电竞与临时设备：复用率决定分摊多少
线下赛事会集中使用大量 PC、显示器、外设和网络设备，这些设备的隐含碳如果只算“一场赛事用了几天”，会得出很小的数字；如果按整台设备的全部制造碳都记在这场赛事上，又会严重高估。合理的做法是按设备使用时间占其整个预期寿命的比例分摊，而设备是自有、租赁还是多场复用，直接决定了分摊系数。相关讨论可以对照《电竞赛事最大的碳排放一定来自电脑吗？》，那里从场馆、交通、直播到设备一并算账。
九游会如何在生命周期模型里处理这一块
在九游会碳足迹AI的设计里，硬件被作为独立的资产条目管理：设备类别、数量、投入使用时间、预期寿命、隐含碳系数及其来源（厂商披露、行业估算或按重量粗算）。核算时，制造碳按使用时间分摊，与运行电量计算出的使用碳并列展示，用户可以在同一张图里比较“年度制造分摊”和“年度使用排放”，并切换寿命假设看结果如何变化。
它能做的是：让寿命、换机周期这些假设透明；对比不同采购与使用策略的差异；把估算与厂商披露分开标注。它做不到的是：凭空得到没有披露的具体设备的制造碳，或判断某个玩家是否“提前淘汰”了设备。所以九游会在报告里不会把隐含碳当成一个单点真值，而是给出区间，并提示回收、二手转让、部件更换带来的分摊争议——例如二手设备转手后，制造碳该记在前一个用户还是后一个用户，目前并没有唯一答案。
如果要把硬件制造与“一小时游戏折合多少碳”联系起来，可以参考《一小时游戏到底排放多少碳？》：那篇文章讲的是使用阶段的口径，而本文补上的是设备在出厂时已经背上的那部分。两者合在一起，才是设备维度的完整账目。
