核心要點
1、爲什么數據中心和數據傳輸網絡很重要？
如今，全球對數字服務的需求正在快速增長。自2010年以來，全球互聯網用戶數量增加了一倍多，全球互聯網流量也增加了20倍，隨之而來的是支持數字化的數據中心和數據傳輸網絡導致能源消耗不斷增加。
2、數據中心和數據傳輸網絡在清潔能源轉型中發揮什么作用？
能源效率的快速提高有助於緩解數據中心和數據傳輸網絡的能源需求增長，這些數據中心和數據傳輸網絡分別約佔全球用電量的1-1.5%。盡管如此，政府和行業在能源效率、可再生能源採購和研發方面的強有力努力對於抑制未來十年的能源需求和排放增長至關重要。
3、未來發展方向
自2010年以來，由於能源效率的提高、信息和通信技術(ICT)企業購买可再生能源以及許多地區更廣泛的電網脫碳，盡管對數字服務的需求迅速增長，但數據排放量僅小幅增長。然而，要實現淨零情景，排放量必須到2030年減少一半。
全球數據中心和數據傳輸網絡能耗現狀
二氧化碳排放量
據統計，數據中心和數據傳輸網絡佔能源相關溫室氣體排放的1%。
數字技術對能源使用和排放有直接和間接的影響，數據中心連接到電網，基於化石燃料的發電比例較低，產生的相關排放較少，並具有幫助（或阻礙）全球清潔能源轉型的巨大潛力，包括通過能源部門的數字化。
2020年，支撐數字化的數據中心和數據傳輸網絡排放了約330Mt（1Mt=100萬噸）二氧化碳當量（包括隱含排放量），相當於能源相關溫室氣體排放量的0.9%（或溫室氣體總排放量的0.6%）。自2010年以來，盡管數字服務的需求快速增長，但由於能源效率的提高、信息和通信技術(ICT)qy購买可再生能源以及許多地區更廣泛的電網脫碳，排放量仍略有增長。然而，爲了實現淨零情景，排放量必須在2030年之前減少一半。
能源效率
能源效率的大幅提高有助於限制全球數據中心能源需求的增長。
預計2022年全球數據中心用電量爲240-340TWh，約佔全球最終電力需求的1-1.3%。這還不包括用於加密貨幣挖礦的能源消耗，這部分預計2022年約爲110TWh，佔全球年度電力需求的0.4%。
自2010年以來，盡管數據中心服務的需求強勁增長，但數據中心能源使用（不包括加密）僅小幅增長，部分原因是IT硬件和冷卻效率的提高以及從小型、低效的企業數據中心轉向更大型的數據中心，包括高效的雲和超大規模數據中心。
盡管效率大幅提高，但大型數據中心處理的工作負載快速增長，導致過去幾年該領域的能源使用量大幅增加，每年增長20-40%。2017年至2021年間，亞馬遜、微軟、谷歌和Meta的綜合用電量3增加了一倍多，到2021年將升至72太瓦時左右。數據中心的總體能源使用量（不包括加密貨幣）在未來幾年可能會繼續溫和增長，但長期趨勢高度不確定。
盡管全球數據中心電力消耗僅小幅增長，但一些數據中心市場不斷擴大的小國卻出現了快速增長。例如，愛爾蘭數據中心用電量自2015年以來增加了兩倍多，到2022年佔總用電量的18%，除非發電能力增加，否則到2031年數據中心和其他非工業大型能源用戶可能佔該國用電需求的28%。在丹麥，到2030年，數據中心的能源消耗預計將增長六倍，佔該國用電量的近15%。
2015-2022年數字和能源指標的全球變化趨勢
|
2015 |
2022 |
變化 |
|---|---|---|---|
互聯網用戶 |
30億 |
53億 |
+78% |
互聯網流量 |
0.6ZB |
4.4 ZB |
+600% |
數據中心工作負載 |
1.8億 |
8億 |
+340% |
數據中心能源使用（不包括加密貨幣） |
200太瓦時 |
240-340太瓦時 |
+20-70% |
加密貨幣挖礦能源使用 |
4太瓦時 |
100-150太瓦時 |
+2300-3500% |
數據傳輸網絡能源使用 |
220太瓦時 |
260-360太瓦時 |
+18-64% |
數據傳輸網絡的能源效率也快速提升
2022年，全球數據傳輸網絡消耗260-360TWh，即全球用電量的1-1.5%。移動網絡約佔網絡總能耗的三分之二。數據傳輸的能源效率在過去十年中迅速提高：發達國家固網網絡能源強度每兩年減半，移動接入網絡能源效率近年來每年提高10-30%。
2022年全球互聯網流量增長近30%，低於2020年Covid-19大流行導致的40-50%的激增。GSMA成員報告稱，2021年其網絡數據流量增長了31%，而運營商總用電量增加僅5%。
此外，數據中心的余熱越來越多地用於幫助附近的商業和住宅建築供暖或爲工業用熱用戶供電，從而減少其他來源的能源使用。
助推數據中心需求增長的主要應用
流媒體、雲遊戲、區塊鏈、人工智能、機器學習和虛擬現實等新興服務和技術有望增加對數據服務的需求
對數據網絡服務的需求預計將繼續強勁增長，這主要是由視頻流、雲遊戲以及增強和虛擬現實應用等數據密集型活動推動的。然而，這些數據密集型服務在短期內對能源使用的影響可能有限，因爲能源使用並不與交通量成比例地增加。此外，與其他日常活動相比，視頻流的平均能耗相當低，其中電視等終端用戶設備消耗了大部分能源。
預計移動數據流量也將繼續快速增長，到2028年將翻兩番。5G在移動數據流量中的份額預計將從2022年的17%左右上升到2028年的近70%。盡管5G網絡預計將比4G網絡更加節能，但由於其較高的網絡密度和每個站點的能源消耗，5G的整體 能源和排放影響仍不確定。2G和3G等傳統網絡的退役爲減少移動網絡能源使用提供了重要機會。需要有管理地逐步淘汰傳統網絡確保現有服務和設備（例如智能電表）能夠維持功能。
對數據中心服務的需求也將增長，部分原因是區塊鏈和機器學習等新興數字技術的推動。例如，比特幣——工作量證明區塊鏈的最突出例子，也是按市值計算最有價值的加密貨幣——到2022年估計消耗110太瓦時，是2016年的20倍。以太坊，在市值方面僅次於比特幣和能源使用量，2022年前三個季度消耗約18太瓦時。2022年9月，以太坊從工作量證明共識機制過渡到股權證明，預計將減少99.95%的能源消耗。隨着區塊鏈應用變得更加廣泛，理解和管理其能源使用影響對於能源分析師和政策制定者來說可能變得越來越重要。
人工智能(AI)和機器學習(ML)是需求增長的另一個領域，對未來幾年的數據中心能源使用具有潛在的重大影響。雖然訓練最大的機器學習模型所需的計算能力正在快速增長，但目前尚不清楚數據中心中與機器學習相關的能源使用總量增長的速度有多快。
早期研究重點關注與訓練大型ML模型相關的能源和碳排放，但Meta和Google的最新數據表明，訓練階段僅佔ML相關能源使用總量的20-40%左右，其中60-70%用於訓練階段。推理（AI模型的應用或使用）以及高達10%的模型开發（實驗）。Google估計，2019-2021年ML佔其總能源使用量的10-15%，其增長速度與整體能源增長相當（同期每年+20-25%）。
快速增長的模型規模和計算需求的結合可能會超過能源效率的強勁提升，從而導致未來幾年人工智能相關能源使用總量的淨增長。盡管人工智能本身可以幫助減少數據中心的能源使用，但OpenAI的ChatGPT和GoogleBard等人工智能聊天機器人的快速主流採用可能會加速人工智能能源需求的增長。
數據中心需求的性質預計將在未來十年內發生變化，5G、物聯網和元宇宙可能會增加對低延遲計算的需求，從而增加對邊緣數據中心的需求。智能手機等用戶設備（越來越多地配備機器學習加速器）將增加機器學習的使用，但對整體能源需求的影響不確定。
可再生能源利用情況
ICT企業是可再生能源的主要購买者，企業可再生能源購電協議正在蓬勃發展。
歐盟委員會於2022年通過企業可持續發展報告指令(CSRD)，並於2024年起生效。它將要求包括科技公司在內的大型組織報告可持續發展指標以及能源和碳排放量。在美國，俄勒岡州正在執行類似的報告任務，而在聯邦一級，籤署了“確保數字資產負責任的發展”行政命令，以探索未來加密資產報告要求的潛力。
重新制定的能源效率指令(EED)將從2024年5月起對位於歐盟的數據中心引入能源和可持續發展報告要求。這將要求裝機容量超過500kW的數據中心報告總能源消耗–包括衍生的份額來自可再生能源——用水和廢熱利用。歐盟委員會將評估這些數據，以確定是否需要採取進一步的措施，例如數據中心的最低性能標准。
在中國，作爲“東數算”項目的一部分，政府要求東部地區的平均電力使用效率（PUE）達到1.25，西部地區達到1.2。各大城市對新建數據中心都有最低PUE要求，包括北京（1.4）、上海（1.3）和深圳（1.4以上無補貼）。
其他地區宣布對2022年新的超大規模數據中心开發實施臨時限制，其中包括荷蘭。新加坡最近取消了2019年新建數據中心的暫停令。
數據中心未來發展建議
提高數據收集和透明度
改善信息通信技術公司及其能源使用的數據收集和共享有助於爲能源分析和政策制定提供信息，特別是在數據有限或無法獲得的領域(例如小型數據中心)。國家研究計劃可以开發更好的建模工具，以提高對數據中心和網絡的能源和可持續性影影響的理解和預測。
政府還可以在行業和研究人員努力的基礎上發揮重要作用，幫助制定適當的指標來跟蹤能源效率和可持續性的進展。
制定鼓勵能源效率、需求響應和清潔能源採購的政策
政府可以幫助實施提高數據傳輸網絡能源效率的舉措，同時確保可靠性和彈性。潛在的政策工具包括網絡設備能效標准、改進高效網絡運營的指標和激勵措施以及支持國際技術協議。
數據中心可以提高能源效率，同時爲電網提供靈活性。政府可以提供指導、激勵措施和標准，以鼓勵進一步提高能源效率，而法規和價格信號則有助於激勵需求方的靈活性。例如，允許輔助服務要求具有一定的靈活性(例如更長的通知期、更長的響應時間)可以使數據中心運營商更容易參與需求響應計劃。
信息通信技術行業一直是企業可再生能源採購的領導者，特別是在北美和歐洲。但亞太地區在可再生能源使用方面一直落後，部分原因是可再生能源供應有限、監管復雜且成本高昂。監管框架應鼓勵多樣化、負擔得起的額外可再生能源購买選擇。
支持數據中心余熱利用
數據中心的余熱可以幫助爲附近的商業和住宅建築供暖或供應工業熱用戶，從而減少其他來源的能源使用。余熱安排應逐個地點進行評估，並包括一系列標准，包括經濟可行性、技術可行性、承購商需求以及對能源效率的影響。鑑於新基礎設施的成本高昂，需要靠近廢熱用戶或現有基礎設施，以確保廢熱得到實際利用。
爲了克服余熱利用的潛在障礙，例如實現足夠高的溫度以及合同和法律挑战，政策制定者、數據中心運營商和區域供熱供應商需要共同努力提供足夠的激勵和保障。
收集和報告能源使用和其他可持續性數據
ICT企業可以通過共享可靠、全面和及時的數據，幫助能源研究人員和政策制定者更好地了解不斷變化的ICT服務需求如何轉化爲整體能源需求。例如，數據中心和電信網絡運營商應跟蹤並公开報告能源使用情況和其他可持續性指標(例如排放量、用水量)。雲數據中心運營商應爲其客戶提供強大且透明的工具來測量、報告和減少雲服務的溫室氣體排放。
致力於效率和氣候目標並採取措施實現這些目標
ICT公司應制定雄心勃勃的效率和二氧化碳排放目標，並實施具體措施來跟蹤進展並實現這些目標。這包括與ICT行業基於科學的目標保持一致，即在2020年至2030年間將溫室氣體排放量減少45%。
對於數據中心運營商來說，這包括遵循能源效率最佳實踐，將新數據中心選址氣候適宜且水資源壓力較小的地區，以及採用最節能的服務器和存儲、網絡和冷卻設備。ICT價值鏈上的所有公司，包括硬件制造商、軟件开發商和客戶，都必須盡自己的一份力量來提高整個系統的效率。
增加清潔電力和其他清潔能源技術的購买和使用
幾家主要數據中心和電信網絡運營商已設定或實現了每年配套使用100%清潔電力的目標。更雄心勃勃的無碳運營方法可以帶來更大的環境效益，特別是通過考慮地點和時間。機器學習和其他數字技術可以通過主動將計算任務轉移到低碳資源豐富的時代和地區來幫助實現這些目標。
投資可再生能源的數據中心運營商應與電力公司、監管機構和項目开發商合作，確定能夠最大限度提高當地電網效益並減少溫室氣體排放總量的項目。這還可能包括使用電池存儲和低排放氫等新興清潔能源技術以提高靈活性並促進全系統脫碳。
投資研發以實現高效的下一代計算和通信技術
在媒體流和人工智能、虛擬現實、5G和區塊鏈等新興技術的推動下，對數據中心服務的需求將繼續強勁增長。隨着當前技術的效率提升在未來幾年減速(甚至停滯)，將需要更高效的新技術來跟上不斷增長的數據需求。
減少生命周期環境影響
除了運營能源使用和排放之外，數據中心和數據傳輸網絡還負責“隱含”生命周期排放，包括原材料提取、制造、運輸和報廢處理或回收。企業應加大力度減少整個供應鏈(包括設備和建築)的隱含排放。
除了能源使用和溫室氣體排放之外，數據中心和數據傳輸網絡還造成其他環境影響，例如用水和電子廢物的產生。企業應採用技術和方法來最大限度地減少用水，特別是在幹旱多發地區。
資料來源：IEA
標題：全球數據中心及網絡傳輸能源利用現狀
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