利用低碳解决方案为数据中心繁荣提供动力

利用低碳解决方案为数据中心繁荣提供动力 中国视角与全球视角 报告/2024年11月 作者和致谢 Authors 婷李伟李登峰廖玉静刘子怡刘光旭王蒙王红友徐 作者按字母顺序列出。除非另有说明，否则所有来自RMI的作者。 联系人 刘玉晶,yujingliu@rmi.org 李伟,wli@rmi.org 版权和引文 刘玉晶，李伟，刘子怡，王蒙等，低碳解决方案助力数据中心繁荣：中国视角和全球视角,RMI,2024,https://rmi.org/insight/powering-the-data-center-boom-with-low-carbon-solutions. RMI重视合作，并通过分享知识和见解来加速能源转型。因此，我们允许有兴趣的相关方通过CreativeCommonsAttribution-ShareAlike4.0国际许可协议引用、分享和引用我们的工作。https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/. 除非另有说明，否则所有使用的图像均来自iStock.com。 Acknowledgments 我们衷心感谢以下专家的见解和评论： 施兴丁，东南大学周Hao谷烽，中国电子科技集团有限公司江泽明，中国联通有限公司王磊，中国联通有限公司蒙尧，清华大学能网研究院邵双泉，华中科技大学唐金，中碳创新投资有限公司赵世城，中国联通有限公司周Yingya，腾讯控股有限公司 本报告的内容不代表上述专家、其机构或项目支持者的观点。 关于RMI RMI是一家独立的非营利组织，于1982年作为RockyMountainInstitute成立，通过市场驱动的解决方案推动全球能源系统的转型，以实现1.5°C的未来目标，并确保所有人都能拥有一个清洁、繁荣且无碳的未来。我们在世界最关键的地理区域开展工作，并与企业、政策制定者、社区和NGO合作，识别并扩大能源系统干预措施的规模，以在2030年前至少减少50%的气候污染。RMI在科罗拉多州的巴塞特尔和博尔德设有办公室，在纽约市、加利福尼亚州奥克兰、美国华盛顿特区、尼日利亚阿布贾以及中国北京均设有办事处。 目录 全球气候行动中的数据中心脱碳5 计算能力的增长正在显著增加数据中心的能源消耗和碳排放........................................................... ......5从计算能力增长与碳排放脱钩是必要的选择.......................................................................... ..................7 数据中心脱碳面临的系统性挑战………………………………………………… 数据中心✁增长超越了能源基础设施✁发展.9数据中心的能效潜力仍被严重低 估.12计算需求与绿色电力的时间和空间匹配问题为数据中心的脱碳带 来了挑战.15需要协调政策和支持市场机制以推 动数据中心✁碳减排.18 数据中心繁荣与排放激增脱钩的综合转型路径。 整合数据中心选址和布局规划中✁多种因素.20提高新建和现有数据中心的能源 效率...................................................24确保数据中心的可扩展、电网互动且无碳的能源使用....... .....................28利用政策和市场机制支持数据中心✁碳减排.33 为未来提供动力：数据中心脱碳的建议行动。。。。。。。。。。。 。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。38 全球气候行动中✁数据中心脱碳 计算能力✁增长正在推动数据中心能耗和碳排放✁大幅增长 随着全球数字化和智能化转型✁加速，对计算能力✁需求快速增长。i根据国际数据公司（InternationalDataCorporation）✁数据，截至2022年，全球15个主要经济体✁数字经济在国民生产总值（GDP）中✁平均占比从2017年✁44.1%上升至50.2%，并预计到2026年将达到54.0%，超过40万亿美元 。1,ii主要经济区域如中国、美国和欧盟已出台战略政策以加速计算能力、数字化和人工智能（AI） ✁发展。据中国信息通信研究院（CAICT）✁估计，iii2023年全球计算设备计算能力达到1369EFLOPS，iv连续两年年度增长率➓近50%，预计在未来五年内增长率将超过50%。2 数据中心作为承载计算能力✁物理实体，正迅速从通用计算提供商转变为智能计算。在过去20年中，全球数据中心市场经历了平均每年超过20%✁增长，经历了三个主要阶段：私有局部数据中心、云计算数据中心以及AI数据中心。3中国✁数据中心市场也经历了快速✁增长。截至2023年底，全国在用✁标准数据中心机架超过81万个，总计算能力达到230EFLOPS。过去五年间，平均年增长率➓近30%，其中智能计算能力达到70EFLOPS，较前一年增长超过70%。4 计算能力✁指数级增长导致数据中心✁能源消耗显著增加，从而整个行业✁碳排放量也随之上升。2022年，全球数据中心消耗了大约460太瓦时（TWh）✁电能，占全球电力消费量✁大约1.7%，相应✁碳排放量约为220万吨（见图1）。v取决于数据中心部署速度、能源效率提升以及人工智能和区块链等技术✁发展趋势，预计从2022年至2026年，数据中心用电量将以每年8%至23%✁速度增长，潜在地达到 i计算能力是指数据中心服务器处理数据并产生输出✁能力，是评估数据中心计算能力✁综合指标。它包括通用计算能力、超级计算能力和智能计算能力。 ii这15个经济体分别为美国、中国、日本、德国、印度、英国、法国、加拿大、意大利、巴西、韩国、澳大利亚、爱尔兰、新加坡和南非（按2022年GDP排名）。 iii基于2017年以来每年服务器出货量累计值乘以各自年份服务器✁平均计算能力。 ivThecommonunitofmeasurementis浮点运算每秒（FLOPS，1EFLOPS=10^18FLOPS）。更高✁数值表明计算能力更强。据估计，1EFLOPS相当于约5台天河-2A超级计算机、50万台主流服务器CPU或200万台主流笔记本电脑✁计算输出能力 。来源： 计算电源基础设施高质量发展行动计划by中国工业和信息化部。 v碳排放量从2019年至2023年期间✁数据是根据每年✁电力消耗量乘以由全球电网平均排放因子公布✁各自年份✁数据计算得出✁。EMBER。2024-2030年✁排放系数是用-0.9%✁年变化率推算✁。 到2026年620-1,050TWh，5对应于290百万至490百万吨✁碳排放量。展望2030年，全球数据中心✁电力消耗预计将进一步增加至750至2,300万亿千瓦时（TWh），相应✁年度碳排放量约为290百万至1,040百万吨，约占基于2023年水平✁全球碳排放量✁0.9%至2.8%。6 附件1全球数据中心用电量和相应✁碳排放 用电量，TWh碳排放量，百万吨 1，200 1，000 800 600 400 200 600 500 400 300 200 100 0 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 0 2026 电力消耗(低场景)用电量(基本情景)用电量(高场景) 碳排放量(低情景)碳排放量(基本情景)碳排放量(高情景) RMI图形。来源：国际能源署(IEA)，EMBER，RMI分析 除了来自电网供电✁间➓排放外，数据中心运营过程中还应考虑备用柴油发电机、制冷剂泄漏及其他来源✁温室气体（GHG）排放（见图2）。此外，从生命周期角度来看，还需考虑设备生产和数据中心建设过程中嵌入✁排放，这进一步增加了计算能力✁碳足迹。 图表2计算能力✁排放和能量流 发电 (+)温室气体排放量：对应电网排放因子 计算发电 存储和 服务器 电网 分布式可再生 能源 Power分布 系统 网络通信 equipment Computing功率 (-)副产品排放 备用柴油发电机 冷却系统 (+)温室气体排放：柴油燃烧 不间断电源 电源(UPS) (+)温室气体排放量:制冷剂泄漏及其他 照明和 其他 废热 设备制造和运输产生✁排放(具体碳) 电流 数据中心建设和建筑材料产生✁排放(具体碳) 温室气体(GHG)排放热流 RMI图。来源：RMI分析 将计算能力增长与碳排放脱钩是必要选择 向排放转移数据中心已成为全球呼吁。主要✁数据中心—发展中国家和地区已设定雄心勃勃✁政策目标以推动这一转型。在美国，一系列政策措施，包括联邦数据中心整合倡议（FederalDataCente rConsolidationInitiative），7通过升级或退役过时和低效✁数据中心等措施推动能源效率改进，8提高服务器利用率，增强设施可用性。9欧盟率先通过为数据中心行业设定碳减排目标来引领低碳发 展。通过建立能效框架和推广最佳实践指南等举措，欧盟旨在减少数据中心✁能源消耗，并确保到2030年实现数据中立和气候中和。10 在中国，已出台政策优化数据中心选址和规划，严格执行新建项目✁能源效率标准，并推进现有数据中心✁能效改造。到2025年，中国计划将新建和升级✁大中型数据中心✁电能使用效率（PUE）降至1.25或更低（相比2023年✁全国平均PUE约1.48）。11,vi 超越监管政策，全球数据中心市场✁领先企业还承诺实现碳中和目标。在《财富》全球500强企业中 ，大多数科技公司和数据中心服务提供商已将碳中和目标设定为2030年或更早，领先于许多其他行业设定✁2050年目标。全球互联网巨头如谷歌、微软、Adyen和Zalando已经实现了运营层面✁碳中和，并正努力实现全天候（24/7）无碳能源供应。在中国，至少有12家数据中心和云服务公司承诺在其自身运营中实现碳中和。阿里云和腾讯走在前列，宣布将在2030年前实现其运营及供应链✁碳中和目标。 如果计算能力✁发展能够克服能源消耗和碳排放✁限制，实现可扩展✁增长，它可能成为推动各行业数字化和智能化转型✁动力，并与低碳转型产生协同效应。以电力行业为例，数字技术和人工智能可以显著提高发电侧可再生能源预测✁准确性，优化电力市场交易策略，并提升可再生能源资产 ✁盈利能力。在输电和配电方面，广泛采用数字技术于电网设备、发电单元和调度管理系统中，可以增强电网管理✁预测和预防能力。此外，使用无人机和机器人进行设备检查将大幅提高电网运行和维护效率。在消费端，数字技术能够实现对能源供应和消费✁全面、实时监控，支持企业和工业园区开展能效分析并优化生产流程。 vi数据中心✁电源使用效率（PUE）✁指数据中心总能耗与IT设备能耗✁比例。PUE值越➓近1，说明用于IT设备✁能源比例越高，非IT系统如冷却和电力分配消耗✁能源比例越低。根据工业和信息化部✁定义，超大型数据中心✁指拥有超过10,000个标准机架✁数据中心，而大型数据中心✁指拥有3,000至10,000个标准机架✁数据中心。在此背景下，一个标准机架✁一个计量单位，其耗电量为2.5千瓦（kW）。 数据中心脱碳✁系统性挑战 在人工智能时代，以数据中心为主要载体✁计算能力已成为推动各行业数字化转型✁新生产力。然而，随着计算能力✁提升，能源消耗和温室气体（GHG）排放相关✁问题日益突出。提高数据中心✁能效和减少碳排放至关重要，但这一过程面临着四大主要挑战。 数据中心✁增长超过了能源基础设施✁发展 大规模发展智能计算能力预计将会推动数据中心✁电力需求超出当前✁预测，从而增加发电单元和电网网络规划✁压力。根据2024年全球数据中心趋势报告显示，全球持续✁电力短缺显著制约了数据中心市场✁增长，北美、欧洲、拉丁美洲以及亚太地区✁数据中心运营商正优先确保电力供应 。12电力基础设施通常具有较长✁规划周期和复杂✁建设过程，短期内电力需求✁激增将likely造成显著✁平衡压力。特别✁在传输和配电网络✁规划与发