在人工智能蓬勃发展的今天，算力需求呈现爆炸式增长。最新消息称，字节跳动已开始筹建自己的新能源开发团队，高薪招聘锂电方面的高级工程师，并且发布了风光储招标项目，躬身入局新能源领域，以满足其数据中心猛增的用电需求。而从全球层面来看，数据中心的用电量到2030年可能会翻一番，相当于日本当前一年的用电量。面对该挑战，“绿电驱动算力革命”有望成为破解能源与数字经济发展矛盾的关键路径。
不过，风光发电存在“看天吃饭”的间歇性问题，这与数据中心需要7×24小时稳定供电需求之间存在天然矛盾。10月10日，在福州举办的《财富》可持续发展峰会上，作为全球光伏行业出货量王者的晶科能源全球ESG负责人姚臣谌就此指出，单纯依靠公共电网解决这一问题是不够的，需要激发私营部门的活力。
“晶科布局光储技术、虚拟电厂等方案，叠加AI和大数据助力有效地调度，助力供需端的精准匹配，这些年也落地了很多案例，帮助数据中心解决稳定和平衡间歇性的痛点。”姚臣谌表示。虚拟电厂即一种通过技术手段将分布式电源、储能系统等资源聚合起来进行统一调控的系统，相当于一个“虚拟”的发电厂。
值得注意的是，在数据中心中，制冷能耗是除算力设备外最大的能耗来源。新华三集团云与计算存储产品线副总裁武家春分享了一个惊人数据：在传统数据中心中，每1000瓦的算力设备需要配套500瓦以上的制冷功率。
“液冷技术可以把数据中心整个1000瓦对500瓦，降到1000瓦对200瓦，就是制冷部分功耗的效率提升达到40%以上，这是我们在未来数据中心领域能够把我们绿电使用比例提升的有效办法。"武家春说，并透露了新华三的“AI in All”战略，其通过机器学习模型智能调度算力资源，实现算电联动，优化冷却系统阀门控制，显著提升能效，为绿色算力提供技术支撑。
双良集团碳中和研究院院长鞠贵冬则从系统整合角度出发，提出不应孤立地看待数据中心的能耗问题，而应该将其放在更大的能源系统中考量。他指出，数据中心节能需综合考量PUE（电源使用效率）与WUE（水资源使用效率），因为“单一考虑数据中心降低PUE值不可避免存在极限，但如果把数据中心与城市供热结合起来，通过热泵技术做到废热利用，将大幅提高能源利用率。"
另外，他认为AI技术可通过虚拟电厂将算力中心转变为电网柔性调节节点，解决供需不平衡矛盾，尤其是可以结合“东数西算”国家战略，在资源富集地区布局数据中心，实现能源与算力的协同优化。
同为光伏龙头企业，隆基绿能可持续发展专家汪子阜从绿电生产的源头切入，强调光伏电池转化效率、场景化设计与产品可持续性也是推动绿色算力的基础。“随着全球气候变化加剧，光伏电站作为重要的固定资产投资，光伏产品不仅要更加高效和场景化，还需要考虑全生命周期下的可持续性和耐久性，以稳定地发出绿色电力来支撑绿色算力价值链。”他表示。
同时，碳足迹是衡量产品在整个生命周期内温室气体排放量的指标，对于绿电认证至关重要。汪子阜还指出，碳足迹这个特性并非在产品的物理层面测量出来的，而是需要通过计算得出来的，“光伏制造端的碳足迹追踪技术可延伸至算力产业，通过数字化与标准共建，实现电力产品碳足迹的可追溯、可认证，帮助算力企业获得国际绿色溢价，支撑绿色AI发展”。
显而易见，从光伏制造到储能协同，从液冷技术到系统集成，从能效优化到碳足迹追溯，绿电驱动算力革命的完整路径已经逐渐清晰。而这场从“瓦特”到“比特”的革命，仍需要产业链各环节的共同努力，才能实现数字经济发展与碳中和目标的双赢。（*）