超大型数据中心年耗电量超过中等城市——

　　绿色计算为“吞电巨兽”节能

　　■张鸿斌　刘雪涛

　　清晨浏览新闻、工作调用AI工具、远距离视频通话……这些数字技术带来的便捷，背后有一个庞大而炽热的物理世界在支撑——数据中心。数据中心是数字时代的“心脏”与“大脑”，承载着海量用户的需求，支撑着庞大的数字经济体，是名副其实的“吞电巨兽”。

　　这些年，全球数据总量呈指数级增长态势，每天创建的数据超过4.91亿TB。这些数据的处理、存储和分发，都依赖遍布全球的数据中心。一个超大型数据中心园区的年耗电量，甚至超过数十万人口的中等城市。目前，全球数据中心总用电量约占全球总用电量的2%～3%，在人工智能和5G技术的推动下，这一比例还在持续攀升。

　　今年的政府工作报告提出，加快推动全面绿色转型。以碳达峰碳中和为牵引，协同推进降碳、减污、扩绿、增长，增强绿色发展动能。

　　为数据中心节能，已成为实现碳中和目标道路上必须直面的挑战。面对这一挑战，绿色计算技术应运而生。

　　绿色计算是贯穿数据中心技术栈的一套技术体系。其主要通过革新散热技术、使用绿色能源、科学管理、智能调度等手段，使数据中心的能效最大化、环境影响最小化。

　　高效散热——

　　从“吹电扇”到“精准控温”的技术跨越

　　电子设备对温度非常敏感。如果热量不能及时排走，设备持续在高温下运行，不仅会降低运算速度，还会产生更多能耗。

　　随着算力密度不断增加，传统风冷技术已经逼近物理上限。当单机柜功率超过40千瓦，风冷系统难以实现有效散热，液冷系统便成为更高效且可行的解决方案。其中，冷板式液冷技术和浸没式液冷技术，成为数据中心节能的重要方式。

　　冷板式液冷如同为芯片贴上“退热贴”。带有精密微通道的金属冷板紧贴服务器CPU、GPU等核心发热部件，冷却液在封闭管道内循环带走热量，实现“精准散热”。这种方式的改造难度和成本较低，是许多数据中心升级的首选。我国某互联网企业在内蒙古的数据中心，大规模采用冷板式液冷技术对现有服务器进行改造，改造后机房的电源使用效率接近理想值，单机房年节电超百万度。

　　浸没式液冷则是一种更为激进的“降温方案”。将整台服务器主板完全浸没在绝缘的冷却液中，让芯片热量直接被液体吸收，然后通过冷却液循环将热量带走。这种方式的散热效率比风冷高出上千倍，冷却系统节能可达50%以上。同时，无风扇的设计让服务器更加紧凑，大大提高了空间利用率。浙江某超算中心采用全浸没式液冷技术，构建了国内首个大规模液冷超算集群，其电源使用效率已经达到了国际领先水平。

　　液冷技术的另一大优势，在于能源的循环经济价值。通过能源的梯次利用，将冷却后的余热通过换热系统为周边供暖，实现“废热再利用”。我国北方某数据中心园区，将液冷产生的余热引入周边农业温室，为蔬菜种植提供了恒温环境。这样既降低了农业供暖成本，又消化了数据中心的“废热”，形成了“数据计算—余热供暖—农业生产”的绿色循环链条。

　　师法自然——

　　借力地理优势实现自然冷却

　　绿色计算不仅依赖技术创新，更善于向自然借力。数据中心通过科学选址和合理设计，让自然环境成为“天然空调”，节省了大量机械制冷能耗。这种方式在我国多种气候区域得到广泛应用。

　　我国内蒙古、黑龙江等地冬季漫长而寒冷，为数据中心提供了得天独厚的条件。通过引入过滤后的室外冷空气直接为机房降温，数据中心的自然冷却时长一年可达200天以上，显著降低了制冷能耗。内蒙古一家云数据中心，采用“间接蒸发冷却+自然通风”复合系统，夏季利用蒸发冷却辅助降温，冬季完全依赖自然通风，机房电源使用效率可控制在极低的水平。

　　依水而建、利用天然冷源也是一种重要方式。青岛某数据中心选址于海边，通过管道引入冰冷的海水，经换热系统为数据中心降温后，升温的海水再通过专用管道回流海洋，全程不影响海洋生态。该数据中心制冷系统耗电仅为传统空调的1/5，年节约电费超千万元。此外，贵州、湖北等地的部分数据中心，利用深层地下水的恒温特性，通过地下水循环为服务器降温，既稳定又环保，完美适配当地的地理条件。

　　通过科学选址与自然冷却技术的结合，数据中心有效降低了对传统制冷设备的依赖，减少了能耗与环境影响。这种模式已成为我国“东数西算”工程中数据中心布局的重要考量因素。

　　能源变革——

　　以绿色电力筑牢低碳根基

　　数据中心要实现真正的节能，根本在于能源结构的变革。我国企业积极推动数据中心能源向可再生能源转型，通过绿电交易、绿电直供、自建新能源电站和配套储能设施，逐步加大数据中心绿电供应的比重，从源头减少碳排放。

　　全球科技企业纷纷通过长期购电协议、投资新能源项目等方式，稳定获得绿色电力。阿里巴巴依托青海的大型光伏电站，为当地的数据中心提供绿电；百度与张北风电企业签订购电协议，为其张北数据中心提供风电。国内几家头部互联网企业先后宣布，将于2030年使用100%可再生能源电力。

　　为解决风能、太阳能的间歇性问题，储能设施发挥着重要作用。我国某新能源企业在宁夏的数据中心，配套建设了100兆瓦锂电池储能系统。当风光发电充足时，储能系统储存多余电力；当发电不足时，储能系统释放电力保障数据中心持续运行。该储能系统与数据中心的协同运行，显著提升绿电供应稳定性与供电可靠性。

　　此外，我国部分数据中心还探索出了“光伏建筑一体化”模式——在机房屋顶和外立面铺设太阳能电池板，实现“自发自用、余电上网”。江苏某数据中心通过该模式，年发电量超500万度，可满足数据中心15%的用电需求，进一步降低了能源成本和碳足迹。

　　AI赋能——

　　打造精细化制冷“智慧大脑”

　　绿色计算的高效落地，离不开人工智能的“软实力”支撑。AI技术通过实时监测和智能调度，让数据中心的节能管理从“粗放”走向“精准”。

　　AI智能调温让数据中心解决了“过度冷却”的浪费问题。传统数据中心为保障设备安全，常采用“一刀切”的降温方式，导致能源浪费。如今，我国某电信运营商的数据中心，部署了数千个传感器，实时采集机柜、服务器、芯片的温度数据。AI系统通过这些数据绘制出动态“热量地图”，根据不同区域的发热情况，精准调整制冷系统的风速、冷却液流量和温度设定。改造后，该数据中心制冷能耗降低30%，年节电超800万度。

　　AI调度实现计算效率与绿色能源利用的双重优化。AI实时分析全球多个数据中心的负载情况、当地电价和绿电充裕度，将计算任务智能“迁移”到负载低、绿电占比高的节点。例如，当东部沿海数据中心负载过高且绿电供应不足时，AI会将部分非实时任务迁移至西部绿电充足的数据中心，既保障了计算效率，又最大化利用了绿色电力，让每一度电发挥最大价值。

　　AI预测能耗变化以便提前调整策略。某AI管理系统，通过分析历史数据和实时工况，可预测未来24小时的算力需求和温度变化，提前调整制冷系统运行参数，避免临时峰值导致的能耗飙升。该系统让数据中心制冷系统的响应速度提升50%，进一步优化了能源使用效率。

　　从液冷技术的高效散热到自然冷却的顺势而为，从绿色能源的结构转型到AI赋能的精准调控，我国已形成技术、案例、模式的全方位突破。节能减排，是数字时代践行可持续发展的必然要求，而绿色计算正是这场节能革命的核心引擎。

　　这场革命不仅关乎技术创新，更关乎产业链协同与全社会参与。当数据中心的“余热”成为供暖资源，当戈壁的风电驱动云端算力，当AI智慧让每一度电都物尽其用，数字文明与生态保护便实现了和谐共生。未来，随着技术的持续迭代和应用的不断深化，绿色计算将成为推动社会向更绿色、更智慧方向发展的强大动力。