近年來，隨著物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)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(chǎng)研究機(jī)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(gè)，比5年前增長了一倍多，此外還有176個(gè)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(shí)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(gè)運(yùn)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(fèi)用支出，特別是電費(fèi)支出。歐盟委員會(huì)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?yàn)橐幚泶罅繑?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(huì)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(huì)無謂耗能。為了改進(jìn)算法，機(jī)器學(xué)習(xí)這一人工智能技術(shù)就派上了用場(chǎng)。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(tái)服務(wù)器就能運(yùn)行一整個(gè)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(cè)用電量的變化，智能化操控計(jì)算機(jī)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(shí)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(jī)器學(xué)習(xí)是推動(dòng)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(jì)性是對(duì)立統(tǒng)一的。一項(xiàng)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(diǎn)，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(duì)于減排的需求不斷增強(qiáng)。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(huì)科學(xué)院數(shù)量經(jīng)濟(jì)與技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究所信息化與網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)研究室主任）