算力基礎(chǔ)設(shè)施碳排放估算：方法、進展與展望
2025-12-18 10:58
來源：中國網(wǎng)·中國發(fā)展門戶網(wǎng)
中國網(wǎng)／中國發(fā)展門戶網(wǎng)訊 算力作為集信息計算、網(wǎng)絡(luò)運載、數(shù)據(jù)存儲于一體的新型生產(chǎn)力，正深度重塑全球競爭格局與經(jīng)濟發(fā)展模式，成為提升國家戰(zhàn)略競爭力、推動高質(zhì)量發(fā)展及重構(gòu)創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)的核心要素。隨著全球算力需求持續(xù)攀升，尤其是對高性能計算資源的需求呈現(xiàn)爆炸性增長，算力基礎(chǔ)設(shè)施愈加受到廣泛關(guān)注。
習(xí)近平總書記指出：“要加快新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，加強戰(zhàn)略布局，加快建設(shè)高速泛在、天地一體、云網(wǎng)融合、智能敏捷、綠色低碳、安全可控的智能化綜合性數(shù)字信息基礎(chǔ)設(shè)施，打通經(jīng)濟社會發(fā)展的信息‘大動脈’”。2024年政府工作報告亦強調(diào)，要適度超前建設(shè)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施，加快形成全國一體化算力體系，培育算力產(chǎn)業(yè)生態(tài)。自2022年“東數(shù)西算”工程啟動以來，至2023年發(fā)布《算力基礎(chǔ)設(shè)施高質(zhì)量發(fā)展行動計劃》，再到2024年出臺《國家數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)指引》，我國對算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的重視和政策支持不斷增強，推動其邁入高速發(fā)展階段。
在制度規(guī)范與安全體系保障下，算力基礎(chǔ)設(shè)施已形成供給、調(diào)控和應(yīng)用三層次架構(gòu)（圖1）。供給層，承載通用、智能和超算算力并向上提供資源支持；調(diào)控層，通過動態(tài)調(diào)度與精細化管理實現(xiàn)算力資源的高效分配；應(yīng)用層，面向基礎(chǔ)設(shè)施保障、行業(yè)協(xié)同與智能生態(tài)構(gòu)建等多場景應(yīng)用，滿足多領(lǐng)域需求。
圖1 算力基礎(chǔ)設(shè)施的供需體系
研究背景與動因
算力基礎(chǔ)設(shè)施不僅為產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供支撐，同時也間接推動綠色轉(zhuǎn)型和碳減排進程。一方面，算力驅(qū)動的新技術(shù)在海量數(shù)據(jù)處理上具有效率優(yōu)勢，可優(yōu)化資源配置、提升能效并降低能耗，為低碳發(fā)展提供支撐。研究預(yù)測，至2060年，人工智能技術(shù)將貢獻至少70%的全球減碳量，累計減排超350×108 t。另一方面，算力基礎(chǔ)設(shè)施亦具備通過系統(tǒng)治理與資源統(tǒng)籌實現(xiàn)減排的潛力。例如，“東數(shù)西算”工程下的數(shù)據(jù)中心碳減排效益最高可達0.365 kg CO2e/(kW·h)，其傳輸過程中的額外碳排放量相較于因其工作負(fù)載轉(zhuǎn)移帶來的減排幾乎可以忽略不計?？傮w來看，算力基礎(chǔ)設(shè)施已成為兼具經(jīng)濟賦能與綠色轉(zhuǎn)型雙重價值的戰(zhàn)略性基礎(chǔ)設(shè)施，但隨之而來的能耗與環(huán)境壓力同樣快速上升。
算力基礎(chǔ)設(shè)施自身的碳排放亦不容小覷。其穩(wěn)健運行高度依賴持續(xù)電力供給，本質(zhì)上是電力向算力的高效轉(zhuǎn)化；由此，算力競爭逐步從芯片技術(shù)延伸至電力資源的深度博弈。在我國火力發(fā)電仍占主體的背景下，算力基礎(chǔ)設(shè)施作為高能耗載體，其建設(shè)與運營均不可避免地加重環(huán)境負(fù)擔(dān)。例如，建設(shè)階段的材料生產(chǎn)與設(shè)備制造產(chǎn)生直接碳排放；運營階段則以外購電力消耗構(gòu)成的間接排放為主，占比近90%，來源包括信息技術(shù)（IT）設(shè)備、制冷系統(tǒng)、配電設(shè)施等的能耗，以及備用電源運行和天然氣使用所致的附加排放。國際能源署（IEA）預(yù)測，全球數(shù)據(jù)中心電力消耗將由2024年的415 TW·h激增至2030年的945 TW·h，碳排放量將由1.8×108 t攀升至2035年的3×108 t，中國在其中占據(jù)第二大份額；到2030年，數(shù)據(jù)中心對全球電力需求增長的貢獻預(yù)計達到10%，成為碳排放增速最快的領(lǐng)域之一。
關(guān)于算力賦能對碳排放的總體影響，尤其是其是否加劇或減少碳排放，學(xué)界與業(yè)界尚存分歧。一方面，有研究指出算力基礎(chǔ)設(shè)施的快速擴張將加劇能耗，威脅減排目標(biāo)，IEA甚至預(yù)測2026年全球數(shù)據(jù)中心能耗可能翻倍。另一方面，樂觀觀點則認(rèn)為算力賦能帶來的減排潛力將超過其直接碳足跡，主張需綜合評估其能源消耗與能效，以全面理解其環(huán)境影響。因此，亟待構(gòu)建“評估—優(yōu)化—協(xié)同”三位一體的研究框架，通過數(shù)據(jù)治理、方法革新與協(xié)同機制破解碳核算的局限，為精準(zhǔn)碳中和路徑規(guī)劃提供支撐。
然而，算力基礎(chǔ)設(shè)施碳排放的量化研究尚處于起步階段，面臨統(tǒng)一口徑缺失、數(shù)據(jù)分散及標(biāo)準(zhǔn)化不足、估算方法多樣化以及算力異地使用引發(fā)的跨域碳排放等難題，直接量化其排放與間接減排效應(yīng)仍存較大挑戰(zhàn)。基于此，本文在系統(tǒng)梳理算力基礎(chǔ)設(shè)施碳排放估算研究現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，對比分析不同方法的適用場景與局限，探討其優(yōu)勢與不足，總結(jié)相關(guān)研究進展，并提出未來優(yōu)化框架，以期為完善碳排放評估體系提供理論支撐與方法論參考。
算力基礎(chǔ)設(shè)施碳排放估算方法概述
在探討算力基礎(chǔ)設(shè)施碳排放估算方法之前，需厘清其內(nèi)涵和邊界。算力基礎(chǔ)設(shè)施通常指通過算力中心等設(shè)施，提供信息計算、網(wǎng)絡(luò)運載和數(shù)據(jù)存儲等多種能力的新型生產(chǎn)力系統(tǒng)。根據(jù)學(xué)術(shù)界和政策文件，算力基礎(chǔ)設(shè)施的定義存在廣義和狹義之分。狹義定義聚焦算力資源供給，包括底層設(shè)施、算力資源、管理平臺和應(yīng)用服務(wù)等，涵蓋超算中心、數(shù)據(jù)中心和智算中心等多樣化體系，強調(diào)計算資源的靜態(tài)供給能力；廣義定義則延伸至融算力生產(chǎn)、算力傳輸和IT能力服務(wù)為一體的ICT（信息與通信技術(shù)）服務(wù)體系。國家相關(guān)政策文件，如《算力基礎(chǔ)設(shè)施高質(zhì)量發(fā)展行動計劃》和《國家數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)指引》分別明確指出，算力基礎(chǔ)設(shè)施是新型信息基礎(chǔ)設(shè)施和數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的重要組成部分。
不同定義下的邊界劃定直接影響碳排放估算的維度與方法選擇。狹義視角通常聚焦于數(shù)據(jù)中心等具體設(shè)施，主要采用生命周期評價法和排放因子法等進行能耗與碳排放分析；廣義視角則需覆蓋從算力資源供給到傳輸再到應(yīng)用服務(wù)的全鏈條碳足跡，涉及更復(fù)雜的數(shù)據(jù)整合與方法論組合。
鑒于各方法在適用性與數(shù)據(jù)需求上的差異，本文將基于狹義與廣義算力基礎(chǔ)設(shè)施的劃分，結(jié)合具體應(yīng)用場景展開討論。
狹義算力基礎(chǔ)設(shè)施碳排放估算
狹義的碳排放估算方法聚焦物理設(shè)施的全生命周期，核心在于通過工程技術(shù)手段精確追蹤碳排放的物質(zhì)流與能量流。依據(jù)《溫室氣體核算體系》，算力基礎(chǔ)設(shè)施的碳排放可分為直接排放與間接排放兩類。作為能耗密集型產(chǎn)業(yè)，算力基礎(chǔ)設(shè)施的運營模式顯著區(qū)別于傳統(tǒng)企業(yè)生產(chǎn)制造流程，幾乎不涉及固定或移動燃燒等直接排放。僅儲能系統(tǒng)備用電源燃燒、制冷設(shè)備和空調(diào)系統(tǒng)釋放的氫氟碳化物（HFCs）等構(gòu)成少量直接碳排放。相比之下，其間接排放更為顯著，包括外購能源排放、建設(shè)階段外購原料及其完整鏈條生命周期排放（不含外購電力使用部分）。
由于算力基礎(chǔ)設(shè)施高度依賴電力，其間接碳排放在全生命周期中占據(jù)絕對主導(dǎo)地位。按照全生命周期的框架，算力基礎(chǔ)設(shè)施的間接碳排放可劃分為建設(shè)施工、運營和更新報廢3個階段（圖2）。建設(shè)階段，碳排放主要源于建材生產(chǎn)、設(shè)備購置與運輸；運營階段，因IT與暖通設(shè)備大量消耗外購電力，成為碳排放核心來源；更新報廢階段，排放相對較小，通常不作為重點排放源?，F(xiàn)有研究多聚焦建設(shè)與運營階段，其中建設(shè)階段碳排放量在規(guī)模確定后相對固定，而運營階段因電力消耗持續(xù)積累，成為碳排放估算的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。
圖2 算力基礎(chǔ)設(shè)施生命周期各階段碳排放
生命周期評價法
生命周期評價法（LCA）被廣泛用于評估算力基礎(chǔ)設(shè)施項目全生命周期內(nèi)的能源消耗及環(huán)境影響。該方法通過明確研究目標(biāo)與界定系統(tǒng)邊界，收集各階段的能耗與物料投入數(shù)據(jù)，據(jù)此量化系統(tǒng)或服務(wù)供給的碳排放量。
在此基礎(chǔ)上，混合生命周期評價法（HLCA）整合過程生命周期評價法（PLCA）與經(jīng)濟投入產(chǎn)出生命周期評價法（EIO-LCA）的優(yōu)勢，更適配算力系統(tǒng)的復(fù)雜排放結(jié)構(gòu)。PLCA擅長追蹤直接排放，但受限于數(shù)據(jù)完整性和系統(tǒng)邊界；EIO-LCA借助投入產(chǎn)出表捕捉上游產(chǎn)業(yè)鏈的間接碳排放，尤其適用于外購電力消耗的排放核算，但存在部門聚合誤差和時間滯后；HLCA則融合二者優(yōu)勢，構(gòu)建可溯源與不可溯源碳源并行的排放清單，在消除截斷誤差和提升排放溯源適應(yīng)性上顯著優(yōu)于傳統(tǒng)LCA。
盡管LCA的方法論靈活性較強，可用于建設(shè)階段碳排放的分階段量化、設(shè)施運營及設(shè)備報廢分析，其應(yīng)用仍受限于高顆粒度數(shù)據(jù)需求、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)缺失和算力服務(wù)彈性擴展難以刻畫等問題。當(dāng)前，LCA多用于具有明確物理邊界的單設(shè)施分析，難以滿足算力基礎(chǔ)設(shè)施在動態(tài)、多區(qū)域和跨域調(diào)度場景下的碳排放估算需求。
排放因子法
排放因子法（CEF）作為碳排放核算的經(jīng)典方法之一，基于能源消耗量與碳排放量之間的線性關(guān)系，為算力基礎(chǔ)設(shè)施運營階段的間接碳排放評估提供簡化量化工具。
其應(yīng)用一般包括3個步驟：識別服務(wù)器集群、冷卻系統(tǒng)等主要耗能設(shè)備并獲取其電力消耗數(shù)據(jù)；依據(jù)設(shè)備所在區(qū)域排放因子及綠色電力抵扣比例進行修正；匯總各設(shè)備碳排放量得出總量。例如，在大模型訓(xùn)練場景中，根據(jù)GPU（圖形處理單元）集群的峰值功耗、負(fù)載率及訓(xùn)練時長計算總耗電量，再結(jié)合地區(qū)年均排放因子完成核算。為提升適用性，研究者還引入蒙特卡羅模擬量化參數(shù)不確定性，并擴展至省級估算；開發(fā)基于CEF的情景分析工具，通過設(shè)定能效提升、綠電滲透率與碳捕集技術(shù)普及率等變量，推演碳中和路徑下的排放趨勢。
CEF具有數(shù)據(jù)要求低、計算效率高等優(yōu)勢，適用于數(shù)據(jù)受限或需動態(tài)監(jiān)測情景下的快速核算。然而，其精度不及LCA，且高度依賴排放因子的時空代表性，難以覆蓋設(shè)備制造等隱含排放；同時，關(guān)鍵參數(shù)常受商業(yè)保密限制，制約實際可操作性。
廣義算力基礎(chǔ)設(shè)施碳排放估算
廣義的碳排放估算方法突破傳統(tǒng)工程視角，將算力基礎(chǔ)設(shè)施置于宏觀社會經(jīng)濟系統(tǒng)考察，相較于狹義路徑更強調(diào)刻畫行業(yè)層面的廣泛效應(yīng)。盡管兩者在方法論上存在交集，如LCA亦適用于信號傳輸過程的碳排放評估，但二者在研究視角與適用范圍上存在顯著差異，因而本文聚焦宏觀維度的廣義估算方法，以明晰其在環(huán)境影響評估中與狹義方法的差異。
廣義算力基礎(chǔ)設(shè)施的碳排放估算多采用時間序列分析、非參數(shù)建模等計量經(jīng)濟學(xué)工具，以揭示產(chǎn)業(yè)發(fā)展與環(huán)境變化之間的量化關(guān)系及動態(tài)機制。例如，采用動態(tài)最小二乘法（DOLS）識別ICT指標(biāo)與碳排放的因果關(guān)系；廣義矩陣法支持多變量綜合評估；國際期貨綜合評估系統(tǒng)（IFs）刻畫ICT對能源體系與碳排放的長期影響路徑；局部線性虛擬變量估計（LLDVE）和矩分位數(shù)回歸（MM-QR）解決變量間非線性與異質(zhì)性問題；環(huán)境庫茲涅茨曲線（EKC）框架揭示ICT發(fā)展與碳排放的非線性轉(zhuǎn)折關(guān)系。
廣義碳排放估算方法的優(yōu)勢在于可系統(tǒng)地評估算力基礎(chǔ)設(shè)施對碳排放的整體影響，為趨勢研判和模式識別提供依據(jù)，并揭示國家間碳排放控制差異及減排潛力，為國際合作與戰(zhàn)略制定提供參考。然而，其局限在于對行業(yè)內(nèi)部不同技術(shù)路徑或設(shè)施類型的刻畫不足，加之高度依賴完整且高質(zhì)量的宏觀數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)缺失或失真將直接影響評估的精度與時效性。
算力基礎(chǔ)設(shè)施碳排放估算進展
目前，學(xué)術(shù)界圍繞算力基礎(chǔ)設(shè)施與碳排放的關(guān)系已形成多維度研究格局，主要集中在宏觀（即ICT行業(yè)層面）與微觀（技術(shù)應(yīng)用層面）的雙重影響機制。然而，該領(lǐng)域研究仍存顯著爭議，核心分歧在于算力基礎(chǔ)設(shè)施的環(huán)境影響能否通過其賦能效應(yīng)實現(xiàn)凈減排。
早期Romm的研究將1996—1999年美國能源強度下降歸因于互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟擴張，以此揭示算力基礎(chǔ)設(shè)施與可持續(xù)發(fā)展的潛在關(guān)聯(lián)。此后，相關(guān)研究逐漸分化為兩類相反觀點：一方認(rèn)為算力基礎(chǔ)設(shè)施的快速擴展將加劇碳排放壓力；另一方則認(rèn)為其賦能減排潛力遠超自身碳足跡。例如，“東數(shù)西算”工程通過將東部算力需求有序引導(dǎo)至西部地區(qū)，利用可再生能源優(yōu)勢和氣候條件，實現(xiàn)顯著減排效益。研究表明，在綜合考慮可再生能源占比、氣候因素和傳輸排放后，其工作負(fù)載轉(zhuǎn)移所實現(xiàn)的碳減排效益遠高于傳輸產(chǎn)生的額外排放。
綜上，算力基礎(chǔ)設(shè)施的碳排放問題不僅涉及直接能耗，其賦能效應(yīng)所產(chǎn)生的間接減排同樣不容忽視。因此，在評估其環(huán)境影響時，應(yīng)綜合考慮直接和間接效應(yīng)。Coroama和Hilty指出，應(yīng)結(jié)合ICT能源消耗與能源效率，以全面評估其凈能源效應(yīng)?；诖?，本文將從碳排放核算與碳減排潛力評估兩方面系統(tǒng)梳理算力基礎(chǔ)設(shè)施碳排放估算的研究進展。
碳排放核算研究進展
基于既有研究，算力基礎(chǔ)設(shè)施的碳足跡呈現(xiàn)復(fù)雜的三維特征，具體表現(xiàn)在行業(yè)增長趨勢、新興技術(shù)應(yīng)用和人工智能（AI）模型3個關(guān)鍵維度。
行業(yè)增長趨勢維度。從ICT行業(yè)整體發(fā)展來看，2012—2017年全球ICT部門碳排放量增長達61%，成為增幅最高的產(chǎn)業(yè)之一，數(shù)據(jù)中心和5G通信基站是主要增量來源。瑞典松茲瓦爾的數(shù)據(jù)中心通過LCA明確并量化其環(huán)境負(fù)擔(dān)。研究表明，相較于個人計算終端，IT碳足跡增長達54%，運營階段對氣候變化的影響是前者的2.03倍。值得注意的是，IT硬件經(jīng)濟壽命周期縮短導(dǎo)致設(shè)備更替加速，數(shù)據(jù)中心的嵌入式排放在總排放量中占比高達33%（生命周期系統(tǒng)邊界涵蓋原材料開采、制造運輸及報廢處理階段）。
新興技術(shù)應(yīng)用維度。區(qū)塊鏈等新興技術(shù)對算力的高強度需求帶來顯著環(huán)境成本。例如，單筆比特幣交易的碳排量高達590 kg CO2，其全球能源消耗在2015—2023年期間增長34倍，達145 TW·h。Emmenegger對瑞士UMTS網(wǎng)絡(luò)通信架構(gòu)的能量代謝分析表明，移動終端間1 Gbit的信息傳輸需消耗800 MJ一次性不可再生能源當(dāng)量，并伴隨產(chǎn)生約25 kg碳排放。此外，5G通信網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模化部署亦帶來顯著環(huán)境壓力。Li等基于數(shù)據(jù)驅(qū)動模型測算，5G通信基站每日新增碳排放達178 t，主要源于基站設(shè)備生產(chǎn)與運行冷卻能耗。
人工智能模型維度。新興技術(shù)的廣泛應(yīng)用高度依賴大模型，其訓(xùn)練帶來的碳足跡已成為研究焦點。例如，GPT-3模型訓(xùn)練產(chǎn)生約552 t CO2e；BLOOM模型訓(xùn)練直接排放約24.7 t CO2e，全生命周期排放量達50.5 t。另一項研究估算，大型語言模型訓(xùn)練的碳足跡約300 t，相當(dāng)于125次紐約至北京的航班。在評估AI大模型對環(huán)境影響的綜合碳足跡時，其推理階段的邊際排放亦不容忽視。ChatGPT單次查詢產(chǎn)生的碳排放約0.382 g，若計入模型月度再訓(xùn)練，碳成本將升至2.2 g；BLOOM單次查詢總排放約1.6 g，其中1.47 g源于實時計算。
當(dāng)前AI領(lǐng)域呈現(xiàn)顯著的“紅色AI”（Red AI）趨勢，即在“規(guī)模法則”驅(qū)動下，過度追求模型參數(shù)量級與計算精度導(dǎo)致邊際能效急劇下降。研究表明，當(dāng)參數(shù)量從1億增至1750億時，訓(xùn)練能耗增長達2個數(shù)量級，而性能提升卻極為有限。若此趨勢持續(xù)，預(yù)計到2030年，AI數(shù)據(jù)中心電力需求將增長165%，造成能耗劇增與溫室氣體排放的不可逆擴張，引發(fā)不可逆的氣候變化風(fēng)險。
通過產(chǎn)業(yè)與AI大模型訓(xùn)練的碳排放對比，可揭示碳排放問題的復(fù)雜性。如圖3所示，以2020年為基期，選取2030年與2035年2個預(yù)測錨點年（不同來源口徑）：傳統(tǒng)高耗能產(chǎn)業(yè)（如能源和制造業(yè)）受技術(shù)升級和政策調(diào)控影響，排放增速放緩甚至下降，而數(shù)字化產(chǎn)業(yè)（如數(shù)據(jù)中心和云計算）因算力需求激增而顯著上升。圖4進一步從技術(shù)路徑角度說明，AI大模型訓(xùn)練的碳排放差異取決于模型規(guī)模、硬件能效及能源結(jié)構(gòu)。同等參數(shù)規(guī)模下，使用可再生能源訓(xùn)練的模型碳排放可較依賴化石能源的模型降低60%以上。綜合可知，碳排放問題需同時關(guān)注宏觀產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型與微觀技術(shù)優(yōu)化：前者依賴政策引導(dǎo)實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)低碳化，后者則需綠色算力技術(shù)持續(xù)突破，二者協(xié)同方能支撐全球減排目標(biāo)。
圖3 算力相關(guān)產(chǎn)業(yè)年度碳排放
展示與算力供給和服務(wù)直接相關(guān)部門的年度碳排放變化，反映在政策與技術(shù)演進背景下，伴隨算力需求增長所呈現(xiàn)的排放規(guī)模與趨勢；所選對象基于其對算力體系的支撐作用，代表算力基礎(chǔ)設(shè)施在年度層面的排放特征
圖4 典型AI大模型單次訓(xùn)練運行階段碳排放
選取具有不同特征的代表性模型，依據(jù)各AI大模型單次完整預(yù)訓(xùn)練階段的電力消耗估算運行期碳排放，用于對比不同模型特征下的訓(xùn)練排放差異，揭示算力活動在微觀層面的能耗特征
碳減排潛力研究進展
算力基礎(chǔ)設(shè)施的碳減排能力不僅體現(xiàn)在運行過程中的能效優(yōu)化，也逐步延伸至行業(yè)協(xié)同與城市系統(tǒng)層面。為系統(tǒng)梳理其多層次的減排機制，本文從3個層級展開分析：微觀層面的技術(shù)創(chuàng)新與能效優(yōu)化機制；中觀層面的產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與結(jié)構(gòu)性減排路徑；宏觀層面的城市系統(tǒng)協(xié)同與區(qū)域差異效應(yīng)。
直接減排機制：技術(shù)進步與能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化
算力基礎(chǔ)設(shè)施運行高度依賴于外購電力，其碳排放水平主要由區(qū)域電網(wǎng)的能源結(jié)構(gòu)與設(shè)施能效共同決定。核心影響因素可歸結(jié)為所處區(qū)域電網(wǎng)的清潔化程度和設(shè)施運行的單位能耗水平。
基于此，運行端的減排路徑主要包括2類：技術(shù)端的節(jié)能提效持續(xù)降低設(shè)施碳強度。近年來，液冷系統(tǒng)、模塊化部署、能效監(jiān)測及功率利用效率（PUE）優(yōu)化等手段的應(yīng)用，使單位能耗穩(wěn)步下降并形成持續(xù)減排效應(yīng)。全球范圍內(nèi)，盡管2010—2018年數(shù)據(jù)中心工作負(fù)載增長超550%，但得益于云化架構(gòu)與虛擬化技術(shù)的廣泛部署，總能耗僅增長約6%，表明底層技術(shù)進步有效抑制了能耗增長。部署策略的結(jié)構(gòu)性優(yōu)化進一步拓展減排空間。“東數(shù)西算”工程通過將高負(fù)載任務(wù)遷移至能源結(jié)構(gòu)更清潔、冷卻條件更優(yōu)的西部地區(qū)，在提升資源利用效率的同時有效降低了單位能耗和碳排放。測算結(jié)果顯示，其單位碳排放水平可降至0.365 kg CO2e/(kW·h)，在最優(yōu)情形下上限為0.6885 kg CO2e/(kW·h)。
總體來看，隨著我國電力結(jié)構(gòu)持續(xù)向非化石能源轉(zhuǎn)型，疊加節(jié)能技術(shù)方案的迭代演進，算力基礎(chǔ)設(shè)施單位算力碳排放水平有望進一步下降。多路徑協(xié)同下，其運行端碳排放增長趨勢有望逐步放緩，并具備進入平臺期乃至下降通道的技術(shù)與物理基礎(chǔ)。當(dāng)前，算力基礎(chǔ)設(shè)施碳排放量雖仍呈上升態(tài)勢，但在全球碳排放總量中占比并不顯著。國際能源署預(yù)測，至2030年ICT行業(yè)碳排放占比將降至不足2%。這表明該領(lǐng)域排放規(guī)模尚未構(gòu)成全球氣候戰(zhàn)略的主導(dǎo)壓力，其可控性與可替代性遠高于傳統(tǒng)高碳行業(yè)，具備轉(zhuǎn)型為“高賦能、低碳排”基礎(chǔ)設(shè)施的潛力。
間接賦能減排機制：跨行業(yè)應(yīng)用與結(jié)構(gòu)性減排路徑
微觀層面：技術(shù)創(chuàng)新驅(qū)動的算力賦能減排機制。算力賦能的新興技術(shù)在碳減排方面展現(xiàn)出巨大潛力。2018年，移動互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)助力全球溫室氣體減排約21.35×108 t，其賦能系數(shù)（減排量/自身排放）達10∶1；云計算技術(shù)依托資源虛擬化與負(fù)載均衡，2020年實現(xiàn)相當(dāng)于減少2600萬輛汽油車年排放量或3.9×1011 km行駛里程的減排效益，碳影響超出特斯拉電動汽車總和的15倍。AI技術(shù)同樣展現(xiàn)出高效能減排能力，模型依托大數(shù)據(jù)分析學(xué)習(xí)模擬并優(yōu)化人類活動。以出版業(yè)為例，AI文本生成產(chǎn)生的碳排放量僅為人類創(chuàng)作者的1/1500—1/130；AI插圖系統(tǒng)在圖像處理方面亦表現(xiàn)出色，處理每張圖像產(chǎn)生的碳排放量僅為人類設(shè)計師的1/310—1/290倍。未來10年，ICT技術(shù)可通過賦能其他行業(yè)減少約20%的全球碳排放量（圖5）。至2030年，ICT賦能的行業(yè)減排總量有望達12×109 t，數(shù)字技術(shù)對社會總體減排貢獻預(yù)計將達到12%—22%。其中，僅AI技術(shù)的有效運用就能削減大氣中5%—10% CO2累積量，約2.6×109—5.3×109 t。
圖5 2030年算力賦能碳減排潛力區(qū)間
不同技術(shù)與行業(yè)的碳減排潛力以區(qū)間形式展示，區(qū)間范圍來源于多篇公開研究與機構(gòu)報告的估算結(jié)果，用以反映不同研究口徑下的潛力差異
中觀層面：產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型下的結(jié)構(gòu)性減排路徑。算力賦能通過推動技術(shù)創(chuàng)新和綠色發(fā)展，展現(xiàn)出雙重驅(qū)動潛力。綠色創(chuàng)新的減排成效已在多個領(lǐng)域得到驗證。依托產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化、信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和綠色技術(shù)引導(dǎo)，算力賦能有效抑制碳排放增長，且在大城市及技術(shù)領(lǐng)先地區(qū)尤為顯著。在交通運輸領(lǐng)域，該行業(yè)僅占全球最終能源需求的1/3卻貢獻了約23%的年度溫室氣體排放，而數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用顯著提升能源利用效率并降低維護成本。例如，車聯(lián)網(wǎng)定制公交有效縮短通勤時間，半個月內(nèi)促使700余名駕車者轉(zhuǎn)向公共交通，減少單程碳排放1.27 t；智能信息控制的慢阻交通技術(shù)有效優(yōu)化城市主要道路交叉口的通行效率，使大城市年度碳排放減少至少4.16×104 t，相當(dāng)于消除1.4萬輛私家車的年排放量。在工業(yè)領(lǐng)域，數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新的環(huán)境治理效應(yīng)表現(xiàn)為“研發(fā)端擴散—生產(chǎn)端升級”的雙重作用機制：一方面，綠色技術(shù)研發(fā)的創(chuàng)新擴散提升污染治理效能；另一方面，智能化管理重構(gòu)產(chǎn)業(yè)運行模式。隨著算力技術(shù)與工業(yè)場景的深度融合，AI技術(shù)驅(qū)動著生產(chǎn)流程精準(zhǔn)化控制與產(chǎn)業(yè)鏈現(xiàn)代化轉(zhuǎn)型，并通過智能制造體系的構(gòu)建加速清潔生產(chǎn)設(shè)備的迭代更新。這種技術(shù)賦能與產(chǎn)業(yè)變革協(xié)同演進，使得工業(yè)智能化水平呈現(xiàn)指數(shù)級躍升，進而通過工藝優(yōu)化、能耗監(jiān)控和排放溯源等維度，形成覆蓋生產(chǎn)全鏈條的系統(tǒng)性解決方案。在此過程中，工業(yè)能源利用效率顯著提升，形成貫穿生產(chǎn)全周期的碳減排技術(shù)路徑。二者協(xié)同作用，使工業(yè)智能化成為提升能源效率與降低碳排放的關(guān)鍵驅(qū)動力。例如，工業(yè)機器人作為算力賦能的典型代表，通過提高生產(chǎn)和能源效率來實現(xiàn)協(xié)同減排。在制造業(yè)中，智能化應(yīng)用使產(chǎn)品研發(fā)周期縮短20.7%，生產(chǎn)效率提升34.8%，碳排放減少21.2%。
宏觀層面：城市系統(tǒng)協(xié)同的整體減排效應(yīng)。從系統(tǒng)尺度看，算力基礎(chǔ)設(shè)施正通過推動企業(yè)、居民與政府的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，重塑城市能源消費結(jié)構(gòu)與碳排放模式。實證研究表明，算力基礎(chǔ)設(shè)施對城市碳排放具有顯著的負(fù)向影響，且該效應(yīng)隨時間推移持續(xù)增強。例如，基于GTWR模型的測算結(jié)果顯示，基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展水平每提高1%，可平均降低城市碳排放強度約0.28%，且該效應(yīng)在中西部地區(qū)更為顯著。區(qū)域異質(zhì)性進一步發(fā)現(xiàn)，基礎(chǔ)設(shè)施的空間擴散正促進不同地區(qū)碳減排效應(yīng)的趨同，體現(xiàn)出數(shù)字化發(fā)展對區(qū)域低碳轉(zhuǎn)型的協(xié)同作用。同時，在資源稟賦復(fù)雜的地區(qū)，算力基礎(chǔ)設(shè)施的減排效應(yīng)表現(xiàn)出一定的滯后性或約束特征?；凇皩拵е袊痹圏c政策的準(zhǔn)自然實驗研究發(fā)現(xiàn)，資源型城市受碳鎖定效應(yīng)影響，短期內(nèi)難以直接實現(xiàn)減排。但伴隨著技術(shù)滲透帶動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級、人力資本集聚與綠色創(chuàng)新擴散，資源型城市的碳排放效率最終得到顯著提升。這一結(jié)果表明，算力基礎(chǔ)設(shè)施的減排路徑存在顯著的區(qū)域差異，且受地方治理能力、要素結(jié)構(gòu)與產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)等多重因素共同制約。
因此，算力基礎(chǔ)設(shè)施的碳減排潛力不僅體現(xiàn)在微觀層面的能效優(yōu)化與行業(yè)賦能上，更體現(xiàn)在其與城市系統(tǒng)形成的結(jié)構(gòu)性協(xié)同中。尤其在非資源型、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)重型化的城市中，算力建設(shè)可成為打破碳慣性的關(guān)鍵杠桿，為城市低碳轉(zhuǎn)型提供內(nèi)生動力。隨著算力基礎(chǔ)設(shè)施與城市治理機制的深度融合，其結(jié)構(gòu)性減排效應(yīng)有望在更大空間尺度上顯現(xiàn)，成為推動城市層面減碳的重要力量。
研究展望
對現(xiàn)有研究的系統(tǒng)梳理發(fā)現(xiàn)，盡管算力基礎(chǔ)設(shè)施碳排放評估已取得階段性進展，但在系統(tǒng)性、動態(tài)性與協(xié)同性層面仍面臨三重瓶頸，制約該領(lǐng)域進一步突破。既有成果多聚焦于運營階段直接碳排放的靜態(tài)核算，缺乏對設(shè)備全生命周期的碳足跡溯源，難以貫通全生命周期各階段的評價鏈條；研究視角過度聚焦供給端的排放計量，忽視了算力基座通過技術(shù)賦能為其他產(chǎn)業(yè)帶來的系統(tǒng)性減排潛力；評估模型普遍缺乏對能源結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型速率與技術(shù)創(chuàng)新擴散的動態(tài)響應(yīng)機制，難以支撐具有科學(xué)性與可操作性的碳中和路徑規(guī)劃。基于此，未來研究應(yīng)著力構(gòu)建“優(yōu)化－評估－協(xié)同”三位一體的研究框架（圖6），并從以下3個維度重點推進。
圖6 “優(yōu)化—評估—協(xié)同”三位一體的研究框架
數(shù)據(jù)治理體系優(yōu)化：釋放算力基座系統(tǒng)性減排潛能?，F(xiàn)有研究對算力基座賦能其他產(chǎn)業(yè)的系統(tǒng)性減排潛力尚缺乏量化分析，根源在于跨行業(yè)數(shù)據(jù)壁壘與治理框架缺失。為突破這一瓶頸，建議通過三層次架構(gòu)實現(xiàn)數(shù)據(jù)生態(tài)重構(gòu)：制度層面，建議建立以工信部門為主導(dǎo)的算力碳排放數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)體系及碳核算制度框架，聚焦能耗強度、PUE、碳源構(gòu)成與電力結(jié)構(gòu)等關(guān)鍵指標(biāo)，形成覆蓋采集、脫敏、共享的全流程標(biāo)準(zhǔn)。通過立法明確數(shù)據(jù)確權(quán)機制與安全邊界，并推動將數(shù)據(jù)納入《綠色數(shù)據(jù)中心評價規(guī)范》《碳排放核算指南》等標(biāo)準(zhǔn)體系更新，強化政策約束。技術(shù)層面，依托“東數(shù)西算”工程，試點建設(shè)區(qū)域級算力碳數(shù)據(jù)共享平臺，采用區(qū)塊鏈與零知識證明技術(shù)實現(xiàn)敏感數(shù)據(jù)可信計算，保障隱私保護與碳審計雙向合規(guī)。方法層面，借鑒國家基礎(chǔ)學(xué)科公共科學(xué)數(shù)據(jù)中心實踐經(jīng)驗，在可管理框架下，基于G-FAIR原則（可發(fā)現(xiàn)、可訪問、可互操作、可重用）構(gòu)建數(shù)據(jù)服務(wù)體系，以分級授權(quán)與區(qū)塊鏈存證技術(shù)推動碳數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化歸集與跨場景復(fù)用。
評估方法學(xué)革新：破解全生命周期碳足跡核算的桎梏?，F(xiàn)有研究在算力設(shè)備全生命周期碳核算中存在顯著局限，導(dǎo)致評估結(jié)果片面。未來應(yīng)構(gòu)建動態(tài)可擴展的碳核算體系，以提升碳流追蹤的完整性與政策適配性。具體路徑包括：靜態(tài)核算維度，整合LCA與物質(zhì)流分析（MFA）模型，融合供應(yīng)鏈溯源數(shù)據(jù)與實時監(jiān)測數(shù)據(jù)，實現(xiàn)全鏈條碳流建模。動態(tài)預(yù)測維度，引入技術(shù)成熟度（TRL）修正因子與情景模擬方法，分析不同清潔能源滲透率（30%—100%）、液冷技術(shù)普及度（40%—90%）等情境下的碳足跡變化，識別低碳擴散臨界點。價值映射維度，構(gòu)建新興技術(shù)如浸沒式冷卻、余熱回收等的碳效益預(yù)測模型，結(jié)合海底數(shù)據(jù)中心等案例建立跨周期碳流模型，量化其原材料環(huán)節(jié)的碳排放增量與運營階段的碳抵消關(guān)系。為推動結(jié)果應(yīng)用，可在綠色數(shù)據(jù)中心評級、財政獎補、碳資產(chǎn)核定等政策環(huán)節(jié)嵌入核算模型結(jié)果，提升其在資源配置與決策支持中的作用。
協(xié)同治理機制構(gòu)建：增強碳中和路徑的動態(tài)適應(yīng)性?，F(xiàn)有評估模型對能源結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型與技術(shù)擴散的動態(tài)響應(yīng)能力不足，導(dǎo)致碳中和路徑規(guī)劃缺乏科學(xué)性與可操作性。為破解“算力擴張-碳排放”悖論，需建立“價格信號引導(dǎo)→系統(tǒng)優(yōu)化→制度約束”的多尺度協(xié)同機制：微觀層面，推行算力碳標(biāo)簽制度，基于算力碳效因子（CTF）實施梯度電價政策，建立融合PUE、CUE（碳利用效率）、RER（可再生能源占比）的“綠色算力效能指數(shù)”，推動碳績效標(biāo)準(zhǔn)化對標(biāo)。中觀層面，開發(fā)區(qū)域算力-能源-排放一體化調(diào)度平臺，結(jié)合計算負(fù)載遷移機制與可再生能源出力預(yù)測，探索“算力碳預(yù)算-配額交易”機制在區(qū)域資源調(diào)節(jié)中的作用，形成算力與能源的動態(tài)適配機制。宏觀層面，將算力碳匯納入國家MRV（可測量、可報告、可核查）體系，建設(shè)“算力碳預(yù)算”模擬交易平臺，形成與碳市場互補的配額調(diào)節(jié)機制。通過系統(tǒng)設(shè)計，打通“價格信號引導(dǎo)—資源配置優(yōu)化—制度規(guī)則約束”的政策鏈條，實現(xiàn)從高排放基礎(chǔ)設(shè)施向“凈減排基礎(chǔ)設(shè)施”的轉(zhuǎn)型，為“減大于排”提供治理機制支撐。
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