11月4日，2026年世界互联网大会乌镇峰会数智技术促进绿色低碳发展论坛举行。图为中国工程院院士、数字化绿色化协同转型发展专家委员会主任邬贺铨在论坛上发言。中国经济网记者 李凡/摄
我们国家的数字化设施与服务能耗的现状：网络设施占全社会用电量1%，总量不算太大；算力设施，2025年大概占全社会用电量1.6%，不过到2030年可能会到6%；ICT终端+IoT设备，没有官方统计，爱立信曾经统计过2024年全世界用户设备与IoT用电占ICT使用阶段用电约40%，这是很大的量。按照我刚刚说的网络设施和算力设施本身的耗电情况来看，终端部分的耗电会占全社会用电量的1.73%，超过了前两项。这三个方面加起来，2025年大概是4.33%，但碳排放只占1.4%，因为ICT主要是直接用电，而其他行业还会用煤、油等等。2025年我国数字经济核心产业增加值占GDP10%，也就是说它耗4.33%的电，来支持10%的GDP，从这个角度来看，整个数字化的能效还是优于全社会的平均水平。
智算中心要进行能效的管理。一是芯片和计算硬件的优化。智算中心要用GPU，训练用GPU是没错的，但可能GPU不见得比NPU和ASIC更好。如果我们恰当地根据算力的任务，来使用不同的计算单元，可能效果更好。此外，我们需要做功率的预算，在功率的预算下，动态调度计算能力。
二是在算力和存力方面，使用K8sAI算力调度平台，可以识别任务类型：是GPU绑定的训练任务，还是推理类的短任务。把不同类型的任务分开，并打上标志。虽然做了分类，但实际上我们要把它们混在一起用，因为有些任务消耗GPU，有些消耗存力。混在一起用，就能保证不会出现“算的忙死、存的闲死”，也不会“存的忙死、算的闲死”。所以既要分类，又要混布，这样才合适。
第三个关系是制冷。制冷在智算中心里的耗能是30%—40%。风冷、液冷都是可取的，还有一种是基于负载和时温。现在发现并不一定要把智算中心的空调降到比较低的温度，适当把温度稍微提高一点，也能达到原来的效果，而且节能的效率更好。
第四个部分是供电。这里面并不涉及电网怎么样，而是涉及智算中心内部的链路，我们现在基本上希望高压直流直接输进来，降低线损，可以提升效率。原来UPS一般都是1:1冗余配置，现在改成N：1，在负载低的时候可以关闭一部分，这样可以省点。
总之，智算中心要尽量把GPU利用起来。我们国家的算力利用率，有些情况下并不那么高，这不是没有计算任务，很多时候是有任务，但在算力中心里，GPU排不上队，还轮不到它来算。所以在这种情况下，把GPU的利用率尽量提高，是节能的一个很重要的手段。
当然算电协同的话题永远避免不了，怎么能够算电协同？过去我们都讲算电两侧的协同，但我这里先讲算力负荷侧的主动协同和电网侧的主动协同。
比如说负荷时移。因为智算中心承担的计算任务并不都是实时性的，有一些放一放，晚一点也可以，这是时延松弛型的任务，也就是说任务可以放到算力风光大发和电网的谷段来用。对GPU/NPU做功率池的管理，我们要让它的功率变化是可以爬坡的，电网负荷大一点，就增加一点功率，让它多算一点；负荷小一点，就把功率放小一点，主动适应；在电网紧急缺口的时候，可以关掉一些智算中心的工作；有些有条件的智算中心是要自配储能，需要把算力平台主动向电网开放，你的算力是什么架构、采用什么芯片、承担什么任务、采用什么计算方法，是向量并行还是流水线并行还是怎么调度，都透明地开放，让电网知道你可调节的范围有多大，才能实现整个配合。这是算网侧的主动。
电网侧，除了分时电价、风光一体化布局，电网也要开放，你能调节什么，要告诉算力中心，还有自身具备什么利用风光的能力、储能稳定的能力，这些也要互相通报。
除了各自的主动以外，还需要两侧的协同，包括弃风弃光。如果事先一点都没有准备，突然拉闸，谁都受不了。但如果提前通知，算力负荷是完全可以调节，可以削峰填谷。这些配合，都能够优化双方的绿色低碳。
最后，我们要以数字基础设施的数绿同行引领社会经济提效降碳。随着AI的应用，我国算力用电量到2030年将占全社会6%，数字化设施及服务自身减排很有必要。网算协力，数绿同行。现在已有一些创新实际案例，取得了节能降碳的显著效果。数字化赋能绿色化，从自身做起，将引领全社会绿色低碳发展。
（作者：中国工程院院士、数字化绿色化协同转型发展专家委员会主任邬贺铨 中国经济网记者 朱晓倩整理）
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