自2020年起，数据中心建设被纳入国家的新基建战略，成为推动经济高质量发展的数字基础设施。
然而，随着数据流量的急剧上升，数据中心设备的能耗不断增加，导致电力消耗和运营成本日益高企。
数据中心数量和能耗双双上升
截至2019年底，我国的数据中心数量已达到约7.4万个，占全球总量的23%。
作为重资产行业，数据中心的运维管理工作繁杂，未来随着业务需求的多样化，若继续采用传统管理方式，将面临巨大的挑战。
目前，我国数据中心的年耗电量已占社会总电量的2%，超出三峡大坝年发电量的30%。
从微观角度来看，数据中心的建设和扩展给地方电力系统带来了巨大压力，许多城市不得不实施限电政策，以保护电力系统不被数据中心的需求压垮。
节能降耗已成为数据中心的重中之重，而空调制冷系统则是降低基础设施能耗的关键所在。
在这一背景下，传统节能方法逐渐无法满足现代数据中心的需求，而人工智能正提供了新的解决方案。
PUE（电源使用效率）是数据中心总能耗与IT设备能耗的比值，其中总能耗包括IT设备能耗和制冷、配电等系统的能耗。
传统数据中心的年平均PUE超过1.8，随着AI应用的普及，对高速计算的需求日益增长。
2019年2月，工信部发布了《三部门关于加强绿色数据中心建设的指导意见》，明确要求到2020年，新建的大型和超大型数据中心的PUE值需低于1.4。各行业的重点工作将包括节能减排、降低能耗和进一步限制PUE值。
2020年8月，工信部等六个部门共同发布了《关于组织开展国家绿色数据中心（2020年）推荐工作的通知》，并将能源资源的使用情况作为评价指标中权重最高的部分，高达67%。
同年12月，我国将“实现碳达峰、碳中和”纳入2021年的重点任务。
为了响应国家的碳中和战略，实现节能减排目标，利用AI技术推动能源环境的节能显得尤为重要。
在数据中心建设中，应充分利用自然冷源，同时加强新型制冷、供电技术、模块化技术和AI运维技术的使用，以提升分步部署能力，并通过数字化、自动化和智能化运维来减轻大数据中心的管理压力。
同时，应针对相关技术、产品和系统制定标准及验证指标，确保技术应用的一致性，从而整体提升数据中心设计、建设和运维的绿色科技水平。
在数据中心建设中，还应考虑环境适宜性、电价优惠及土地资源相对充裕的地区，进行科学规划和合理布局。
华为的iManageR全网管理功能实现了对多个数据中心基础设施的集中监控和统一管理，通过GIS定位技术提高故障响应速度，提升运维效率。
中国电信集团通过智能巡检机器人和传感器，实现了数据中心能耗数据的大规模采集，进而进行数据关联分析，预测未来能耗等核心参数。截止2020年上半年，已经完成8个节能试点，计划于下半年完成18个试点机房的智慧节能部署。
最近，维谛技术与北京大学深圳环境与能源学院共同成立的数据中心AI技术联合实验室，专注于IDC创新节能技术的研究，着重在变频压缩机、变频氟泵和间接蒸发冷却等设备的精确控制，以降低机房空调的总体平均功耗。
2020年，腾讯清远云计算数据中心正式投入使用，整个集群规划可容纳超过100万台服务器，而阿里云也在南通、杭州和乌兰察布相继建成三座百万服务器级的超级数据中心。
浪潮公司最新发布的M6四路服务器配备了先进的智能调控技术，能够在确保业务平稳运行的前提下，对服务器进行部件级精确监测，从而有效降低功耗。
浪潮的智能调控技术根据业务负载压力自动监控资源使用情况，并动态调整服务器运行状态，按需供电，将电力损耗降至最低。
随着政策的落实和产业界的不断努力，中国的数据中心在能耗控制及PUE控制上已取得显著进展。
未来，一旦AI在数据中心节能方面应用成熟，将为以华为、腾讯和维谛技术为代表的厂商带来革命性的变化。
