“耗电大户”云计算，是如何助促进碳中和的？

撰文：李里里

编辑：李信马

头图来源：阿里云

冬季来临，北方的暖气陆陆续续已开通。 

河北承德的“双滦热力”供暖公司，正在给近10万家的用户集中供暖。热水流出公司的温度（供热端）是固定的，但通过管道后，在白天抵达用户住所时的水温，要比夜里高出不少。有时夜晚温度太低，住户会感冒，屋内温度的变化也会让人感到不适。

但要想解决这个问题，并没有那么简单。要了解送到住户处的水温，首先要将涉及到的数据进行采集，例如室温、热计量、投诉工单提供调控运行的结果以及供热质量评价等，目前承德热力已安装了近2000多个室温采集器，其他传感器的普及也在持续推进中。

但最核心的并不是数据收集，而是对数据的处理能力。近20年来，双滦热力已通过人工采集了大量数据，但并没有使其充分发挥价值。

在和亚马逊云合作后，双滦热力通过云服务解决了数据处理问题，将采集到的数据上传后，智能供热技术会依据室外天气，对供热温度进行高频调控，使室内温度保持均衡，同时也降低了大量能耗。在IT人员、设备、管理、维护等方面，双滦热力也减少了相应投入。

据2021年的试点数据显示，用户室温提高了0.7度，平均能耗下降11.7%，节约费用超过700多万元，减少二氧化碳排放约18万吨，折合减少约6万吨标准煤。目前，双滦热力的用户满意度已经提高到了99.7%。

云计算能帮助能源企业降碳，但另一方面，云计算本身却“携带”着大量的碳排放。对“双滦热力”公司来说，利用智能供热系统减少6万吨煤的同时，也间接在产生一定的碳排放。这就会产生一个疑问，在一升一降之间，云计算真的能推动碳中和的实现嘛？

云计算的“自我救赎”

数字化的趋势是不可逆转的，二十大报告中也明确提出建设数字中国，加快发展数字经济，促进数字经济和实体经济深度融合。数据中心是数字化的基础设施，其设备的制造过程需要消耗大量化石能源，在使用过程中，也会消耗巨额电量，这些电往往由化石能源转化而来，数字中心因此被称为一种“不冒烟的钢厂”。

据中国信通院数据显示，2021年，我国数据中心用电量2166亿度，同比增长44%，整个数据中心的碳排放占数字产业30%以上。目前，耗电量仍以每年28%的增速增长，到2030年将超过3800亿度，碳排放超过2亿吨。

清华大学产业发展与环境治理研究中心主任陈玲对此表示：“企业数字化转型会存在反弹效应，增大碳排放，对企业来说，不断扩张与数字化转型的同时，又要保持减碳，是一个双重的困境。” 

云计算是当前数字化的重要组成，本身是规模产业，自然也是碳排放大户。2012年，国家能源局原局长张国宝曾表示云计算非常耗能。当时中国联通数据中心的能耗数据显示，中心每年耗电99亿千瓦时，需要消耗92万吨标准煤才能提供足够的电力，而中国电信数据中心年耗电112亿千瓦时，总计年需消耗102.95万吨标准煤。

对此，云计算厂商也有自己的降碳计划。

首先是购买风能、太阳能等绿色电力，来替代“化石能源”电力。例如亚马逊云就在全球建立了379个可再生能源项目，截止到2021年，所使用能源中的85%来自可再生能源。截止2022年5月，阿里云也通过加入张家口“四方协作机制”绿电交易，购买绿电4.5亿kWh，减排近40万吨，阿里云的乌兰察布数据中心，也将风电光伏使用占比从去年38.2%提高到了45%。

其次是提升能源使用效率，减少能源消耗。例如亚马逊云将数据中心的电源UPS转换成集中的小型电池组和定制电源，减少了35%的能源转换损耗。并采用“计算流体学”建模方法优化数据中心设计，来获得更高的能源使用效率。阿里云也通过采用“高压直流”技术，节能了13%的能源消耗。华为云通过AI技术进行业务调度、削峰填谷，使服务器负载更均衡，来提升资源利用效率。

此外还可以在冷却技术、数据中心选址和材料等方面降碳。数据中心的冷却是降低能源消耗和提升能源使用效率的关键，亚马逊云通过蒸发冷却技术，将室外的热空气冷却后再供给数据中心进行降温，降低了20%的能耗。阿里云在杭州的数据中心部署的浸没式液冷服务器集群，将阿里云数据中心的能耗降低了70%以上。

在乌兰察布等西部地区，阿里云等云厂商建设了数据中心，一方面是更利于使用当地绿电，另一方面能利用冷空气实现自然风冷。数据中心的机柜、服务器等在建造过程中会使用隐含碳排放的材料，亚马逊云采用了低碳的混凝土来减少间接地碳排。

阿里云张北数据中心 图片来源：阿里云

工业信息化部主任单志广曾表示：“虽然数字化本身存在碳排放，但据相关机构测算，数字化的确能够通过赋能产业，在未来10年内减少20%的碳排放。所以，国家‘十四五’规划纲要中也对绿色化提出很多要求，包括提出构建绿色数据中心等。” 

在全球积极应对气候变化的目标下，绿色低碳成了数据中心重要发展方向，美国、欧盟、日本等数字经济发展基础较好的国家都在数据中心领域相继发布政策。国内也在加快对高性能数据中心建设的步伐。据工信部《新型数据中心发展三年行动计划（2021-2023年）》文件显示，计划到 2023 年底，全国数据中心机架规模年均增速达到20%左右，总算力超过200EFLOPS，高性能算力占比提升至 10%。 

对数据中心“绿色”与否的评价指标主要有三个：电能利用效率、可再生能源结构比例以及碳排放量。其中，电能利用效率是主要的政策抓手。2022年6月，工信部印发《工业能效提升行动计划》，指出到2025年，新建大型、超大型数据中心电能利用效率需要低于1.3。 

电能利用效率也被简称为PUE，是数据中心总能耗与IT设备能耗的比值，数值越接近1就代表着其用能效率越高。在各大云厂商的不断努力下，数据中心的PUE正在不断地下降。

2022年11月7日，在华为全联接大会上，华为云公布贵安数据中心的PUE已降至1.12。利用全浸没液冷集群技术的阿里云数据中心，更是将年均PUE降至1.09。百度阳泉数据计算中心模组的年均 PUE 也降低到了1.08。

可以说，云计算大厂数据中心的能耗优化速度是惊人的，在2005年，阿里云每10笔电商交易消耗的能源足以煮熟4颗鸡蛋，但到2021年就只能煮熟一颗溏心鹌鹑蛋了。中国信通院副院长王志勤表示：“新能源+储能、液冷、算力网络、智能运维等新兴技术研发及产业应用逐步深化，不断推动数据中心向‘高技术、高算力、高能效、高安全’的新型数据中心演进。” 

阿里巴巴数据中心能耗变化 图片来源：阿里巴巴

云大厂的对节能减排的探索还在继续，据了解，未来阿里巴巴将用“自然新风冷却”、“浸没式液冷”及“AI控温”等技术取代传统供电系统和空调制冷系统。未来3-5年，也将把数据中心做到风冷、液冷可以互换的状态，并最终逐步淘汰风冷技术，让更节能的液冷技术变成数据中心的默认配置。亚马逊云科技计划未来将通过数据中心的设计、可再生能源的使用、提升电力能源的使用效率，以及使用冷却技术、环保建筑材料等措施，构建一个可持续的云基础设施。

企业上云“减碳”

随着云厂商数据中心不断实现低碳化，并且对外提供云服务，其具有的减排潜力也越来越大。据IDC的数据显示，将离散的企业数据中心的计算资源聚集到更大规模的云数据中心，不仅可以提高计算资源密度和计算效率，也可以更有效地管理电力容量、优化冷却设施、提高服务器利用率，从而使IT资源的利用能效比达到最高，达到减少排放的目的。从服务器计算、网络和IT人工的整体成本来看，企业也可以通过云迁移节省高达30-40%的成本。与传统基础架构相比，仅初期的云迁移就可以减少84%以上的碳排放量。

亚马逊对此表示：“对比传统企业数据中心，亚马逊云科技可以将客户碳足迹降低近80%，在2025年实现100%再生能源供电时，碳排放削减将高达96%。”

阿里云智能总裁张建锋也指出：“通过聚集计算资源、转移工作负载，可以提高社会整体的CPU利用率，并使资源利用率高于企业自建机房的5-10倍。”

目前，企业上云也的确已成为大趋势。据IDC数据显示，2022上半年中国公有云服务市场整体规模达到165.8亿美元，其中IaaS市场同比增长27.3%，IDC预测，在未来四年，持续采用云计算可以减少碳排放10亿吨，相当于抵消400个火电厂或一个中型国家的年排放量。

上云之后，正如文章开头双滦热力的案例所描述的，丰富的云服务还能帮助传统企业进一步减碳。 

目前国内已经有不少通过云计算进行减碳的案例。例如国内风力发电龙头金风科技公司，与亚马逊共同制定了一套“3减碳1平台”降碳方案，分别是“绿电与储能技术”、“冷却技术和算力精细化管理提升能源效率技术”、“碳交易”，以及“通过能源聚合平台实现电力监测，并在合适时机购买‘合适’的电等”。

金风科技总经理胡江表示：“新能源的电是垃圾电，垃圾电虽然不产生碳，但是想要的时候没有，不想要的时候又来了。”针对这个问题，金风通过基于天气和基于算法的功率预测模型来更好的预测新能源的发电，降低电网系统的平衡成本，并基于电价预测、负荷预测，选择更好的用能策略，在最大限度保证电网系统平衡的同时，用更低的成本使用到更多的绿电。

作为碳排量排名第三的钢铁行业，也在通过云计算服务进行减少碳排放。例如，攀钢集团就引入了阿里云工业大脑对炼钢全流程进行了工艺优化，涉及脱硫、提矾、转炉、配合金、精炼、连铸等环节。数据显示，攀钢旗下西昌钢钒公司炼钢厂节省了近25%的人工，每年减少563万吨铁消耗，可节省1700万元炼钢成本。

在西南某大型垃圾焚烧发电机组上，也通过阿里云的AI算法，将固废垃圾焚烧效率提升了2.6%，相当于每年可多发电4000多万Kwh，碳排放相比之前也降低约48%。

目前，各行各业在碳减排方面，多多少少都会涉及到云计算服务。例如汽车行业主要就是通过云计算及物联网技术来生成碳排放数据的仪表盘，来实现对供应链及物流的检测与管理。能源供热行业也可以通过物联网技术，将采集的数据上传云端处理，来预测供热需求并节约能源。

对于供应链较为复杂的行业，也可以通过数据图来进行实时的监控与分析，实现最优的管理。例如风机行业管理供应链的碳排放数据，便利用了Amazon Neptune的图数据库，通过构建了供应链的多层级关系，以及人工智能、机器学习自然语言处理技术，对舆情信息做实时分析，做到对供应商的全面评价与管理。物流行业，也可以通过云计算服务实现运输优化管理，完成“托运人”与“卡车司机”最优的匹配，以此实现最低的能源损耗。

毫无疑问，在节能减碳的道路上，云计算将是企业不可或缺的有力工具。

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