过去十年，数据中心被视为“数字基础设施”，而今它们正演变为“耗能大户”。国家能源局的数据显示，2024年中国数据中心用电量达到1660亿千瓦时，占全国用电总量的1.68%。这种高耗能现状不仅加剧了能源供应压力，也使得数据中心的绿色节能改造成为行业发展的关键议题。
　　
　　在能源价格波动与电网承压的背景下，算力与电力的博弈愈发激烈。AI模型训练的高频计算任务、推理请求与存储需求叠加，使得能耗呈现非线性增长。这种“AI吞噬算力，算力吞噬能源”的趋势，使得“能源焦虑”迅速蔓延至整个算力生态链。
　　
　　能源瓶颈：AI增长的隐形天花板
　　
　　AI的高速扩张，已让数据中心陷入被“算力锁定”的局面。过去，数据中心以存储和网络为核心，如今则被AI训练与推理任务全面“接管”。单个大型模型可占用数百甚至上千台GPU节点，电力负载在短时间内急剧攀升。
　　
　　高功耗算力带来的能源冲击尤为显著。以训练AI大模型的主流芯片英伟达H100芯片为例，单卡功耗高达700瓦。一座部署数万张显卡的AI训练集群，其用电需求足以点亮一座中小城市。若以GPT-5模型为参照，其年耗电量可能超过1.6亿兆瓦时，相当于150万个家庭的年用电量。
　　
　　在京津冀、长三角等高密度区域，这种爆发式的用电需求已造成现实的电力紧张现象，部分数据中心被迫错峰运行。高功耗芯片与冷却系统的叠加效应，正使稳定的电力供应成为算力规模扩张的最大掣肘。
　　
　　在外部电力供应承压的同时，内部的能效优化也面临“天花板效应”。从能效指标来看，目前数据中心平均电源使用效率（PUE）目前维持在1.5左右，大型互联网企业的数据中心PUE普遍在1.4-1.6之间，而传统行业的IDC中心则更高，部分甚至达到1.8以上。
　　
　　这种能效低下主要归因于以下几个方面：
　　
　　一、电力传输损耗大，由于数据中心内部设备密集，电力输送距离长，线路损耗占比高达15%。
　　
　　二、制冷系统能效低，传统风冷方案制冷效率不足60%，尤其在南方地区夏季高温时段，制冷能耗占总能耗的40%以上。
　　
　　三、IT设备待机功耗高，部分老旧服务器待机功耗达额定功率的10%–20%。
　　
　　四、电力管理系统智能化程度不足，缺乏实时监测和动态调节能力。
　　
　　未来，若无能源结构的同步变革，AI驱动的数据中心可能陷入“算力越强、能耗越高、可持续性越差”的恶性循环。
　　
　　绿色突围：政策与技术驱动的能源“保卫战”
　　
　　在能源约束愈发紧绷的背景下，绿色节能改造成为产业自救的关键路径。数据显示，2023年绿色节能改造市场规模达到300亿元，同比增长35%，预计到2025年将突破500亿元。驱动这一市场增长的主要因素包括：政策引导、技术进步和市场需求。
　　
　　政策端，为解决我国算力资源东西部发展不均衡、算力资源分布与能源分布不匹配问题，立足全国一体化算力网建设。2022年2月，国家“东数西算”工程启动实施，京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝、内蒙古、贵州、甘肃、宁夏等8地规划建设10个国家数据中心集群。
　　
　　同时，国家发改委和工信部等部门通过政策引导和资金支持推动绿色数据中心建设。例如，《“十四五”数字经济发展规划》明确提出要推动数据中心绿色化改造，鼓励企业采用先进的节能技术和设备，新建大型数据中心的PUE值需低于1.4。北京市计划到2027年所有新建和扩建数据中心PUE低于1.3。
　　
　　《关于加快大数据基础设施网络建设实施方案》中提出，对采用绿色节能技术的企业给予税收减免和补贴支持。例如，上海市通过财政补贴推动老旧机房改造。深圳市政府承诺对采用液冷技术的数据中心给予每平方米100元的补贴。这种政策激励加速了市场转型的进程。
　　
　　技术端，中国数据中心普遍采用的风冷、水冷及自然冷却等传统节能技术正在逐步向高效能的液冷技术过度，液冷技术占比在大型数据中心中已超过50%。据统计，采用先进液冷技术的数据中心PUE值普遍低于1.2，较风冷系统降低了15%-20%，每年可为单个大型数据中心节省超过1亿元的电费成本。
　　
　　此外，磁悬浮冷水机组和变频空调等高效制冷设备的应用率已超过70%，其能效比（COP）普遍达到4.0以上，较传统离心式机组提升了30%。智能温控和动态功率调节技术的普及使得数据中心的制冷系统能够根据实际负载需求进行精准调节，进一步降低了能耗。
　　
　　光伏发电、余热回收和智能电网等可再生能源技术的应用也在加速推进。余热回收技术通过将数据中心产生的废热用于供暖或发电，回收利用率达到40%以上。在智能管理方面，AI驱动的能耗优化平台已覆盖全国80%以上的新建数据中心，通过实时监测和预测性分析，实现能源使用的精细化管控。
　　
　　生态全景：解码绿色算力产业链
　　
　　目前，国内已形成涵盖设备制造、系统集成、技术服务、运维管理、算力服务与终端应用的完整绿色算力生态体系。
　　
　　在上游软硬件设备层，主要涉及土建基础设施与IT基础架构。其中，电力设备商和新能源企业正通过创新供电技术，从源头解决高能耗问题。施耐德、维谛技术、台达、伊顿、中恒电气等企业已推出800V高压直流架构，通过减少交流转换环节，提升数据中心整体能效。
　　
　　储能技术成为保障电网稳定性和降低数据中心电费支出的关键组成部分。瑞达电子提供储备一体电池与备电电池，支持储备一体的削峰填谷与15分钟备电功能，提升电网稳定性与经济性；海辰储能的锂电与钠电系统结合AI调度算法实现“源网荷储”协同运行，助力AIDC从“被动备电”向“主动参与电网互动”转型。
　　
　　为了适应高密度、低PUE的趋势，设备制造商也在加速推出液冷系统和模块化数据中心。超聚变FusionPoDforAI液冷整机柜服务器，100%液冷原生，pPUE低至1.06，有效降低服务器的能耗，提高散热效率。华为研发的全液冷方案可以将散热功耗下降96%，PUE由采用风冷方案的2.2降低至1.1。中兴通讯推出的预制模块化数据中心可在工地现场快速部署并保持高能效标准。
　　
　　数据中心节能改造将更加注重智能化和自动化技术的应用，AI和IoT技术的引入将帮助数据中心实现更精细化的能源管理。例如，以源创智控为代表的智能运维解决方案提供商，“数字孪生+机理仿真”运维体系通过1:1虚拟调试与工况模拟预测，助力技术人员深化工艺控制理解、精准分析运行瓶颈、优化运行方案。
　　
　　在中游数据中心与算力服务层，主要负责算力基础设施的建设、运营、调度与服务输出，将上游的软硬件资源转化为可直接使用的算力服务。其中，基础电信运营商（中国电信、中国移动和中国联通）依托网络资源优势，积极布局数据中心基础设施建设，并提供AI相关算力服务。
　　
　　阿里云、腾讯云、华为云、百度云等云厂商凭借技术积累与生态整合能力，不仅部署自有AI数据中心，还向外部客户提供云计算、存储及AI平台一体化解决方案。比如，阿里云张北数据中心采用自然冷却、风能、太阳能等先进节能技术，可将PUE控制在1.25以内，最低可达1.13。
　　
　　腾讯云开发的AI能效优化平台可实时监测设备运行状态并自动调整功率输出；光伏发电等可再生能源利用率提升显著。华为云在贵州等地建设的光伏电站可满足30%的数据中心用电需求，模块化预制化设计加速推广。
　　
　　万国数据、世纪互联、润泽科技、数据港、秦淮数据、合盈数据等第三方IDC厂商不仅承担传统机柜租赁业务，还逐步转型为“综合算力运营服务商”。他们通过布局边缘数据中心、引入AI调度系统、开展多能源融合项目（如风光储一体化园区），实现“算力即服务”模式落地。
　　
　　例如，合盈数据（怀来）科技产业园积极探索“绿色供能+绿色用能”模式，建设新能源电站，并研究液冷技术规模化落地应用，以降低数据中心能耗。中金数据乌兰察布低碳算力基地源网荷储一体化项目投产后，每年将产出8.48亿千瓦时自发自用绿电，可再生能源替代率达38.74%，每年减少56.7万吨碳排放。
　　
　　在下游应用场景层，包括互联网、电信、政府、金融、医疗、教育、制造等多个领域。商汤科技、科大讯飞、智谱AI等企业依托数据中心的高可靠算力资源，推动AI模型的创新与产业化落地。比如，在推理场景中，商汤大装置实现了相同算力及电力成本下的每秒请求数（QPS）4倍提升，并实现了推理服务弹性按需伸缩，优化了大规模AI推理的整体成本。
　　
　　争议与悖论：绿色AI的现实困境
　　
　　尽管绿色算力路径日益清晰，但现实的经济约束仍在。
　　
　　首先是成本压力。建设一座百兆瓦级AI算力中心，单设备投资即可达数十亿元，若配套绿电与储能设施，综合投资将再增加30%至50%。这使得中小企业面临“算力买不起、电价负担重”的困境。
　　
　　其次是区域政策协调难度大。部分省份为控制能耗总量，对新建数据中心“限批、限电”。东部地区算力需求旺盛，却受电力指标约束；西部地区绿电资源丰富，却面临数据传输延迟和土地利用问题。
　　
　　然后是绿色电力交易机制仍待完善。目前，国内企业通过购买绿色电力证书（GEC）实现“碳中和声明”，但因电力混网与时段不匹配问题，存在“名义绿电”现象。
　　
　　业内普遍认为，要打破这一困局，必须形成政策激励、市场定价与技术创新“三位一体”的闭环体系”。政策层面，应建立全国统一的绿色电力交易平台；市场层面，完善碳定价与能效积分机制；技术层面，推动AI能耗监测、液冷散热与低功耗芯片研发的协同创新。
　　
　　结束语
　　
　　在AI驱动的算力时代，能源正成为新的竞争变量。中国的绿色算力实践正在形成独特路径：以政策引导能源布局，以技术突破能效边界，以市场机制促进协同创新。这场能源与算力的博弈，最终将决定AI产业的可持续未来。
　　
　　编辑：Harris