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推動數(shù)據(jù)中心綠色轉(zhuǎn)型

近年來,隨著物聯(lián)網(wǎng)、云計算、5G的快速發(fā)展,全球范圍內(nèi)掀起數(shù)據(jù)中心建設(shè)熱潮。美國市場研究機構(gòu)“協(xié)同研究集團(tuán)”最新數(shù)據(jù)顯示,截至2020年上半年,全球超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心達(dá)541個,比5年前增長了一倍多,此外還有176個規(guī)劃在建。然而,數(shù)據(jù)中心不僅耗能巨大,也面臨著碳排放的壓力。實現(xiàn)數(shù)據(jù)中心的低碳化、綠色化,成為該行業(yè)可持續(xù)發(fā)展的重要方向。

通常,一個運營10年的數(shù)據(jù)中心,其基礎(chǔ)設(shè)施的初期投資僅占總成本的20%左右,超過70%的成本是能源費用支出,特別是電費支出。歐盟委員會去年發(fā)布的《歐洲數(shù)據(jù)戰(zhàn)略》顯示,信息通信產(chǎn)業(yè)約占全球總用電量的5%—9%、碳排放總量的2%,其中很大一部分比重來自數(shù)據(jù)中心。

數(shù)據(jù)中心之所以能耗大,是因為要處理大量數(shù)據(jù)。處理數(shù)據(jù)過程中,一般科技企業(yè)通常采用“相關(guān)分析”算法,會需要大量服務(wù)器。谷歌旗下的人工智能公司“深度思維”研究發(fā)現(xiàn),無謂耗電與算法有關(guān),僅僅采用相關(guān)分析“硬算”,大量服務(wù)器會無謂耗能。為了改進(jìn)算法,機器學(xué)習(xí)這一人工智能技術(shù)就派上了用場。通過采用因果推斷方法,將相關(guān)分析與因果分析結(jié)合,建立模型來“巧算”,那么只需要一臺服務(wù)器就能運行一整個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),耗能將大大降低。

人工智能技術(shù)還可以用來預(yù)測用電量的變化,智能化操控計算機服務(wù)器和散熱系統(tǒng),從而使用電負(fù)載均衡,節(jié)能減排的效率更高。據(jù)稱,將人工智能接入數(shù)據(jù)中心后,“深度思維”公司數(shù)據(jù)中心節(jié)能約40%,谷歌整體能效提升15%,極大降低了業(yè)務(wù)成本。

不過,由于人工智能技術(shù)成本較高,“深度思維”公司至今還沒有實現(xiàn)贏利。當(dāng)前,為數(shù)據(jù)中心節(jié)約能耗而提供人工智能服務(wù)的公司,普遍經(jīng)營狀態(tài)并不理想。但與短期利潤相比,其技術(shù)前景更令人關(guān)注。目前,歐洲的數(shù)據(jù)中心在技術(shù)上更多采用制冷系統(tǒng)和浸沒式液冷,未來還將加大熱回收利用;日本的數(shù)據(jù)中心更加注重抗震,制冷系統(tǒng)多采用直接新風(fēng)自然冷卻、風(fēng)墻送風(fēng)等方案;與此相比,谷歌等科技公司通過利用人工智能技術(shù)來改進(jìn)數(shù)據(jù)中心能效,有望從根本上解決數(shù)據(jù)中心能耗大的短板。不少業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為,人工智能和機器學(xué)習(xí)是推動數(shù)據(jù)中心向前發(fā)展所必需的技術(shù),看好人工智能應(yīng)用在數(shù)據(jù)中心行業(yè)的前景。

技術(shù)研發(fā)的超前性與經(jīng)濟性是對立統(tǒng)一的。一項革命性技術(shù),最初往往投入成本高,商業(yè)化應(yīng)用緩慢。但一旦突破臨界點,就能取得較大的商業(yè)成功。目前,全球數(shù)據(jù)中心迭代發(fā)展,對于減排的需求不斷增強。相信隨著人工智能節(jié)能技術(shù)的不斷成熟,數(shù)據(jù)中心綠色發(fā)展將迎來跨越式邁進(jìn)。

(作者為中國社會科學(xué)院數(shù)量經(jīng)濟與技術(shù)經(jīng)濟研究所信息化與網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟研究室主任)