通信世界網消息(CWW)隨著人工智能、大數據等新一代信息技術的迅猛發展,全球算力需求呈現爆發式增長,智能算力逐步成為推動數字經濟高質量發展的核心引擎。截至2025年6月,我國智能算力規模已達788EFLOPS(FP16),預計到2030年將突破2500EFLOPS,算力基礎設施建設邁入高速發展階段。
然而,算力擴張也帶來了嚴峻的能源挑戰。目前,我國數據中心年耗電量約占全社會用電量的2%;預計至2030年,這一比例將攀升至4%,年耗電量超過4000億千瓦時,并伴隨約3.4億噸的碳排放。在“雙碳”戰略的背景下,算力產業的高能耗問題日益凸顯,成為制約其健康、可持續發展的關鍵瓶頸。推動算力基礎設施綠色轉型,不僅是響應國家節能降碳戰略的必然要求,也是構建高質量數字基礎設施體系的重要路徑。對此,亟須從系統層面推進算電協同與碳效優化,通過技術融合與機制創新,實現算力、網絡、能源的深度融合與協同調度。
1 需求分析
在戰略層面,國家多個部委已陸續出臺多項政策,推動算力基礎設施向綠色低碳方向轉型。2023年12月,《關于深入實施“東數西算”工程加快構建全國一體化算力網的實施意見》明確提出,要初步建立算力與電力雙向協同機制,實現國家樞紐節點新建數據中心綠電占比超過80%。2024年,多部門聯合發布的《數據中心綠色低碳發展專項行動計劃》進一步細化了具體實施路徑與目標,為行業低碳發展提供了明確指引。
在行業實踐方面,相關企業積極開展綠色算力探索。電信運營商致力于建設高效低碳的數據中心,通過應用液冷技術、利用自然冷源等措施,將PUE控制在1.2左右,并不斷提升綠電使用比例。與此同時,企業著力打通算力與電力系統之間的數據壁壘。例如,南方電網推出的電碳算協同運營系統,突破了電碳計量、映射模型等四項關鍵技術,能夠依據實時電價與綠電供應情況,自動調度算力任務,初步實現了資源的優化配置。
盡管如此,當前算力產業仍面臨以下關鍵挑戰。
算力需求預測精度不足:現有預測方法多依賴歷史數據的線性外推,難以準確捕捉AI工作負載的動態波動特征,也未能充分考慮計算任務在時空維度上的可轉移性,導致資源分配與實際需求之間存在偏差。
時空調度協同性不足:算力、電力與碳排放要素尚未實現深度融合與協同調度,西部地區豐富綠電資源的價值未能得到充分釋放。
平臺化支撐能力薄弱:現有系統多數仍呈“孤島”狀態,缺乏集需求預測、資源調度與碳溯源等功能于一體的平臺化解決方案。
綜上所述,開展面向低碳目標的算力調度策略研究,構建支撐智能計算的“算力—網絡—電力—應用”一體化協同平臺,不僅是響應國家“雙碳”戰略的重要舉措,也是推動算力產業高質量發展的內在需求,具有顯著的理論價值與實踐意義。
*本篇刊載于《通信世界》2026年3月20日第3期*
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