21世紀經濟報道
2024-12-02 
林伯強專欄丨人工智能時代需要可持續發展的算力支撐
林伯強（廈門大學管理學院講席教授、中國能源政策研究院院長）
當前人工智能正處于高速發展階段：一方面，ChatGPT等應用的爆火讓人工智能成為各界關注焦點，大模型持續迭代，AI在醫療、金融、制造、教育、交通等多個領域的應用不斷深化。另一方面，人工智能的發展高度依賴算力，全球科技巨頭紛紛加大對人工智能基礎設施的投資，算力市場需求急劇增長。
隨著全球數據中心電力消耗的大幅增加，數據中心將成為全球能耗的重要組成部分。這不僅給碳減排帶來巨大壓力，也對資源的合理利用提出了更高要求。但同時，人工智能也為可持續發展帶來了機遇，例如可助力能源管理的優化、環境監測與預測等，為實現可持續發展目標提供新的技術手段和解決方案。因此，在發展算力的同時，如何提高能效和減少碳排放，已經成為推動生態文明建設的重要問題。
可持續發展算力的主要現實挑戰首先在于，海量計算加劇電力供應緊張局面。從早期計算機的高能耗，到微處理器引入后的能效提升，再到數據中心時代的能耗挑戰，計算能耗的發展經歷了多階段的演變。盡管單位計算能耗持續下降，但計算設備總量的增加導致整體能耗上升。互聯網和數字經濟的蓬勃發展催生了眾多數據中心。這些數據中心集中大量計算設備，成為全球能耗的重要組成部分。大規模數據中心的運行需要大量的電力支撐。服務器、存儲設備和網絡設施的持續運行消耗了大量能源。
數據中心的服務器在高負載下會產生大量熱量，必須通過高效的冷卻系統來保持適宜的工作溫度。傳統的空調和冷卻系統能耗高，在數據中心總體能耗中占據了很大比例。為了應對這一挑戰，許多數據中心開始采用先進的冷卻技術，如液體冷卻和自然冷卻，以降低能源消耗。高能耗、碳足跡及環境影響等問題，要求數據中心行業不斷探索和實施更加高效和可持續的解決方案。如今，數據中心開始采用各種節能技術，包括虛擬化技術、冷卻技術優化和智能能效管理系統等。通過技術創新、能效優化和政策推動，數據中心行業有望在滿足不斷增長的數據需求的同時，降低能源消耗和環境影響，實現更加綠色和可持續的發展。
其次是算力能耗帶來生態環境的問題。數據中心和計算基礎設施的能耗直接影響碳排放。如果全球數據中心的電力主要來源于化石燃料，則會顯著增加碳排放。并且，數據中心的建設和運營需要大量的自然資源，包括水、金屬和礦物。數據中心的冷卻系統常常需要大量的水資源，在水資源短缺的地區這個問題尤為突出。此外，制造服務器及其組件需要消耗大量的礦物資源，如銅、鋁和稀土元素。這些資源的開采和加工不僅對環境造成負擔，還可能導致生態破壞和資源枯竭。隨著技術更新換代加速，數據中心和計算設備的壽命逐漸縮短，電子廢棄物的問題也日益突出。數據中心淘汰的老舊服務器和硬件設備往往被丟棄或回收處理，但不當處理可能導致有害物質的泄漏，對環境造成污染。碳排放、資源消耗和電子廢棄物問題，需要通過綠色能源轉型、能效提升和電子廢棄物管理等措施加以應對。只有通過綜合治理和技術創新，才能在滿足不斷增長的算力需求的同時，減少對環境的負面影響，實現可持續發展。
對此，為進一步促進數字經濟的高質量發展，筆者建議通過多個方面推動算力可持續發展。
一是廣泛應用綠色能源。充分利用本地豐富的水電、光伏和風能資源，爭取為數據中心提供100%的綠色電力，充分整合各種可再生能源實現清潔電力供應。鼓勵各地根據自身的自然資源優勢（如風能、光伏、地熱等）整合多種綠色能源形式，建設綠色電力供應鏈。政府應提供激勵措施和政策支持，推動綠色能源的投資和開發，以支持數據中心及其他高能耗設施的綠色轉型。
二是推廣高效冷卻技術和環保材料。在氣候條件適宜的高原和干燥地區，采用自然風冷和液體冷卻技術，降低數據中心運營中的冷卻能耗。在數據中心的設計階段就應提前布局，將冷卻技術的選擇納入考量。同時，建議在數據中心建設中使用低碳環保材料，降低建筑的環境足跡。應制定和推廣綠色建筑標準，要求數據中心在建設中使用環保建筑材料和節能設計，從而減少對環境的負面影響。鼓勵研發和使用新型環保建筑材料，以提高建筑的節能性能和環境友好性。
三是引入應用數據中心智能管理系統。數據中心通過人工智能驅動的智能能源管理系統可以實現實時監控和能效優化，這不僅有助于提高能源使用效率，還有助于減少能耗。應倡導數據中心引入智能化能源管理系統，以此實現對能源使用情況的實時監控，達到優化能源使用、降低能耗的目的，并提升運營效率。與此同時，應針對數據中心管理人員開展智能能源管理系統相關培訓，保障該技術能夠得到有效應用與維護。借助技術創新、能效優化以及政策推動等手段，有希望在滿足算力需求持續增長這一狀況的同時，對能源消耗和環境影響加以控制，進而達成更具綠色屬性、更可持續的發展目標。
（文章來源：21世紀經濟報道）
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