核心观点
算力作为新质生产力重要组成，随着“双碳”目标推动“低碳化”与AI应用普及推动“数字化”,双引擎驱动绿色算力蓬勃发展。从算力全生命周期来看，绿色算力包括能源侧的间接碳排放、算力侧的算法选择和数据中心设备载体层面的制造间接碳排放与运营直接碳排放、应用侧的使能行业转型减碳三大主要方向。具体案例分析了头部科技公司绿色算力实践：Amazon AWS迁移场景、Google 24/7无碳能源、Microsoft循环中心、腾讯“风光储”微电网、阿里云浸没式液冷、华为绿色网络。
口 宏观：绿色算力是AI时代的必然选择
算力是新质生产力的重要形态之一，是加快发展新质生产力的重要抓手。据中国信息通信研究院测算，2023年全球算力总规模达到1369EFLOPS(每秒进行百亿亿次浮点运算的能力),预计未来五年将以超过50%的速度增长；我国算力总规模达到230EFLOPS,近5年平均增速近30%。随着算力需求爆发式增长，高能耗挑战伴随而至。IDC数据显示2024年AI数据中心IT能耗达到55.1TWh,2025年将增至77.7TWh,2027年将增长至146.2TWh,2022-2027年五年年复合增长率为44.8%。基于杰文斯悖论的现象表明，DeepSeek带来的算法效率的提升并未抑制算力需求，反而因更多的用户和场景的加入，推动大模型普及与应用落地，带动数据中心、边缘及端侧算力建设。
绿色算力通过“低碳化+数字化”双引擎驱动，实现算力高效供给与可持续发展平衡，本质是算力产业进化的必然方向。绿色算力具备全局性、先导性、长期性的属性特征。从宏观的社会环境角度来看，绿色算力是算力基础设施实现绿色、低碳、可持续发展的一种算力形式，它将自然资源、环境资源作为算力发展的关键考量因素，把经济效益、环境保护和社会责任有机融合，旨在达成算力的低碳清洁、高效利用与科学配置。
口 中观：绿色算力碳足迹包括能源侧、算力侧(算法+数据中心)、应用侧三大方向从算力全生命周期来看，算力的碳足迹主要包括三个方面，能源间接碳排放(电网购电)、覆盖全生命周期资产投入及运营管理产生的间接碳排放(基础设施建设等)以及运行过程中拥有和控制的排放源产生的直接碳排放(备用柴油发电、制冷剂溢散等)。按照另一种方法，可以划分为硬件和软件两个生命周期，从原材料提取到制造、能源使用以及最终的处置。硬件生命周期也就是资产投入的硬件设备与基础设施，可进一步细分为制造与报废阶段；软件生命周期也就是算力运营阶段，可进一步细分为模型训练的开发阶段与运营维护的部署阶段。
基于算力设备高效(Efficient)、算力载体节能(Conservation)、算能协同清洁(Clean)、算用协同普惠(Inclusive)的ECCI柩架，我们在研究同时加入算法软件层面的绿色优化。能源侧聚焦发电、储能、供配电和调度平台，为算力提供电力支持；算力侧由数据中心承载，通过算法训练和推理对算力进行高效利用、完成核心生产：应用侧通过优化生成的AI模型与大数据的算力支持来满足边缘计算、产业转型、智慧城市、社会环境绿色发展等多维度需求。以此，也就对应着加大可再生能源占比(绿电绿证、东数西算、智能光伏、光储融合)、提升数字基础设施能效(绿色站点、极简网络、绿色数据中心、智慧运营)、使能行业绿色发展(电力、工业、交通、建筑)三大绿色发展的创新方向。
口 微观：科技企业绿色算力实践拓展芯片、液冷、循环、运维、网络等多维新技术海外：Amazon通过自研Trainum芯片、全球超过500个风光绿电项目及AI负载调度，利用AWS迁移让计算密集型任务的碳排放比本地部署直降99%,并承诺2030年水资源正效益，树立云减碳标杆：Google凭借TPU v5e高能效芯片与24×7无碳能源实时匹配，数据中心全年平均64%时段零碳运行，北欧等园区已超90%,率先实现小时级零碳运营：Microsoft以六大循环中心把服务器再制造率提升到90.9%,结合芯片级液冷与功率回收技术，2030年达成碳负排，并清除自创立以来的历史排放。
国内：腾讯扩大部署可再生能源设施，推动租赁数据中心绿色能源转型，在河北怀来投运国内首个“风光储”一体化微电网，年发绿电1400万度，让数据中心成为可调负荷，每年减少8000吨碳排放，并构建相应的智能微电网管理平台(EMS)。阿里云作为亚洲液冷技术标杆，自研浸没式冷却系统驱动数据中心年均PUE降至1,19,高性能高压直流、智能算法运维策略、利用热能交换技术与市政供暖合作，对外输出绿色算力标准：华为提出了“绿色站点-绿色网络-绿色运营”系统性解决方案，利用自身技术优势构建“全光+极简”的绿色网络，OXC全光交换把96Tbps节点功耗降到传统方案的1/40,并以融合核心网与64T64R Massive MIMO帮助运营商在站点、网络、运营全维度同步减碳。
风险提示
经济修复不及预期：绿色算力相关政策推行不及预期：市场情绪与偏好波动风险。
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