数据中心缘何落户韶关？高质量、低能耗 利于实现“双碳”目标

　　韶关大数据产业发展优势

优化电能利用效率

推动数据中心绿色低碳发展

　　“数据中心是全面支撑行业数字化升级和产业数字化转型的新型基础设施，对推动数字经济高质量发展具有重要意义。”在“数据中心绿色低碳发展”分会场上，韶关市政府副市长蒋红林指出，数据中心是“耗能大户”，以广东为例，目前全省存量数据中心年耗电量已占全社会用电量的1.9%，推进数据中心低碳绿色发展势在必行。

　　作为高能耗企业，电力成本是互联网数据中心占比最高的部分。业内曾预计，2020年国内数据中心年耗电量占全社会用电量的2.7%，2025年该比例将达到4.1%。

　　集约发展高质量、低能耗的数据中心，有利于实现国家“双碳”目标。PUE是考察数据中心能效关键指标。

　　2021年12月，国家发改委等四部门印发的《贯彻落实碳达峰碳中和目标要求 推动数据中心和5G等新型基础设施绿色高质量发展实施方案》提出，新建大型、超大型数据中心电能利用效率不高于1.3，逐步对超过1.5的数据中心，进行节能降碳改造。到2025年，全国新建大型、超大型数据中心平均电能利用效率降到1.3以下，国家枢纽节点进一步降到1.25以下。

　　华安证券2月研报预计，20%存量机架或面临改造。国内2021年平均PUE为1.49，华南、华中平均接近1.6，改造需求强烈。小型数据中心改造成本较高，走向关停并转的可能性较大，数据中心市场发展趋于集中，大型数据中心将直接受益于网络成本下降及上架率提升。

　　与会专家指出，韶关数据中心建设面临着高耗能、高耗水、高占地、运维复杂等挑战。南方地区由于气候特点，更需从源头提高清洁能源使用比例，采用自然冷源、模块化设计等方面的新技术，支撑数据中心降低PUE值。

　　《全国一体化大数据中心协同创新体系算力枢纽实施方案》提出，要推动数据中心充分利用风能、太阳能、潮汐能、生物质能等可再生能源；支持数据中心集群配套可再生能源电站；鼓励数据中心企业参与可再生能源市场交易等。

　　官方数据披露，韶关可再生电源装机容量387万千瓦，占全市发电装机容量比重达47%。韶关市规划，“十四五”期间预计新增风电、光伏等可再生新能源装机1100万千瓦。蒋红林还表示，要引导韶关数据中心集群应用先进绿色技术产品提升制冷和供配电系统能效，发展多元化储能。

　　精准优化制冷不能仅靠硬件提升和人工经验，据华为技术有限公司全球数据中心能源解决方案销售总经理张帆介绍，在华为云廊坊数据中心，规模为4000柜，8kW/柜，通过“iCooling”AI节能技术，进行数据收集、动态建模、数据治理等，两年时间将PUE从1.42降至1.25，每年省电2700多万度。

　　华为技术有限公司数字能源全球副总裁方良周在接受南都记者采访时表示，从过去经验来看，数据中心在10年生命周期的总拥有成本（TCO）中，电费约占六成，节能用电越来越引发业界关注。未来，华为将更多地投入“产学研”方面的合作。预计到2025年，韶关数据中心集群将建成50万架标准机架，当地如何匹配吸引人才的配套设施，以及未来数据中心的运维，挑战犹存。

　　中国能建广东省电力设计研究院网络信息公司总经理张斌在“数据中心产业项目路演”主题活动上表示，推动数据中心绿色低碳发展，从三个维度分析：一是政府部门要优化能源结构，提高绿电就低消纳水平，降低碳排放强度和能耗强度，并且实现土地集约，多设施集约共享，减少能源设施占地；二是数据中心集群要保障能源安全，降低外部能源需求，增强内部功能保障，降低冷、热、电等综合用能成本；三是能源和电网企业要提高项目经济性，相对于发电上网，寻求收益更大的其他增收途径。

拓展算力场景应用场景

加强保障算力平台的信息安全

　　人工智能、云计算、大数据、区块链、物联网等信息技术对算力的需求激增，市场规模增大，算力运用场景覆盖方方面面，包括数字政府、工业“上云”、自动驾驶等领域。

　　华南师范大学计算机学院教授赵淦森表示，现阶段国内算力需求层面仍偏重集中在互联网产业，譬如便利生活的外卖、网约车，以及资讯搜索和社交平台，用于看视频、打游戏等娱乐。在生产服务、科研方面，包括工业设计、进出口贸易、能源勘探等领域，拓展算力需求潜力较大。

　　在本次产业大会上，世纪互联高级副总裁张本豪称，从公司服务的客户侧来看，“上一波算力需求以消费互联网为主，目前处于需求对象切换阶段，接下来将是工业互联网。”

　　科大讯飞股份有限公司高级副总裁杜兰强调，产业发展需要系统性创新。“要关注大规模应用场景和数据开放程度不足的矛盾。大湾区有非常好的产业基础，我们希望能够将更多的应用场景开放出来，和更多的技术相结合，来解决一些刚需问题。”

　　国际欧亚科学院院士、清华大学集成电路学院教授魏少军指出，计算场景越来越丰富，2025年全球数据量将达到175ZB，为2000年数据量的300倍。

　　“即便在一个地方建立的算力平台上，不同的芯片、不同的板卡、不同的机架当中的算力怎么融合？其实是很难的。”魏少军指出，把分布式算力集约化应用，满足大模型、多任务、低成本要求核心计算芯片“scale-out”能力至关重要，亟待在基本的计算机架构上有所突破，走出传统局面。

　　魏少军还提出，要重视算力平台信息安全问题。“对于新的算力平台，是否有全面、规范、可靠的安全保障体系，这是很重要的。”魏少军说，在建数据中心时，从一开始就要考虑其计算安全、软件安全，计算节点、软件平台、网络节点、存储节点等各个节点的安全问题，形成有机整体，技术上挑战犹存，要加大对创新架构的探索。

　　欧洲科学院外籍院士、华南理工大学计算科学与工程学院院长、琶洲实验室副主任陈俊龙在采访中也提及数据安全与隐私保护。他表示，粤港澳大湾区国家枢纽节点与其他节点最大的不同点在于，大湾区涉及港澳地区，则会牵涉境外数据的流入与流出，“因此大湾区枢纽节点在数据安全与隐私处理上，可以在全国发挥引导作用。”

　　韶关大数据产业发展优势　

政策优势 粤港澳大湾区唯一数据中心集聚区，将建设50万个标准机架。

地理优势 年平均气温在18.8℃-21.6℃。地质灾害少，基本没有台风等自然灾害影响。

交通优势 打造“八高三铁两航”为主骨架的综合交通网络，已充分融入大湾区一小时经济生活圈。

电力优势 2020年起电力富余超过152亿千瓦时/年以上。韶关大工业电价为全省最低。

网络优势 有与广州、深圳同等级的国家枢纽数据网络节点，打造“市区1ms，大湾区5ms，省内10ms，枢纽中心和主要省会城市20ms”高速算力时延圈。

人才优势 现有技能人才23.8万人，近年来每年新增技能人才0.9万人。技工院校每年培养输出大数据产业相关专业毕业生680人。

　　声音

　　　　中国工程院院士高文：未来算力网络会像今天的电力网一样

　　“未来，算力网络会像今天的电力网一样。”中国工程院院士高文以《从中国网格到中国算力网络——东数西算的基础支撑与技术挑战》为题发表主旨演讲。他表示，“东数西算”开启了“算力”消费时代。“东数西算”明确把数据中心和算力中心作为基建投资对象进行布局。以往只有能源、电力等核心产业才受到如此重视。目前，数据中心和算力中心的市场规模在百亿以内，但蕴含巨大的消费发展空间。

　　“算力正在改变经济增长模式。”高文认为，算力对国家的宏观经济发展有重大影响，GDP/数字经济的走势呈现正相关，算力越高，经济拉动作用越显著。此外，算力正在改变科学创新模式，近些年来密集的科学发现背后离不开算力支撑。

　　“我国已成为世界算力发展的领跑者。”高文认为，中国网络未来发展，算力优势不在于算力体量，而是更高的计算效率、广泛的新兴技术应用以及健全的基础设施支撑。

　　中国算力网是“东数西算”的基础设施。高文表示，要像建设电网一样建设国家算力网，像运营互联网一样运营算力网，让用户像用电一样方便地使用算力。

　　　　国际欧亚科学院院士魏少军：广东具备发展大算力中心的优越条件

　　“广东具备发展大算力中心的优越条件，一方面是经济实力雄厚，另一方面是广东省数字经济竞争力位居全国榜首，在数字创新要素、数字基础设施、核心数字产业、数字融合应用、数字经济需求和数字政策环境等方面均位列全国前五。”国际欧亚科学院院士魏少军在《算力平台建设需克服三大挑战》主旨演讲中表示。

　　他认为，要从算力建设入手，打造高性能、高能效、高安全和低成本的大算力平台，促进广东乃至全国智能产业的发展。因此，寻求最先进的计算技术来构建大算力平台是实现可持续发展的关键。

　　魏少军表示，随着计算场景越来越丰富，2025年全球数据量将达到175ZB，为2000年数据量的300倍。只有通过技术创新，特别是新型计算架构的创新，才能让大算力平台成为现实，造福产业和社会。

　　魏少军分析，算力平台建设的挑战之一是分布式算力的集约化应用，关键在于高密度算力集成及统一异构调度，满足大模型、多任务、低成本要求；挑战之二是实现高能效绿色计算。要以高度灵活的数据流重构能力提高计算效率，通过存储—计算的紧密结合，解决存取瓶颈；挑战之三是确保算力平台的信息安全。解决之道是创新计算架构。

　　　　欧洲科学院外籍院士陈俊龙：海量“东数”如何“西算”，亟须AI大模型

　　欧洲科学院外籍院士、欧洲科学与艺术学院院士陈俊龙发表了题为《大模型与东数西算的探讨》的主旨演讲。他指出，加快推动算力建设将有效激发数据要素创新活力，加速数字产业化和产业数字化进程。“当前，对算力性能进行仿真与优化十分迫切，以进一步提高算力效益。”

　　他分析，近年来，百度、谷歌、微软等各大科技巨头投入了大量成本推出自己的AI大模型。AI大模型的开发范式打破了传统AI开发时需要对数据的精标的瓶颈。当面向特定任务和场景时，只需要少量的标注，通过微调即可训练出效果卓越的模型，大大降低了开发成本。

　　他指出，AI大模型具有千亿/万亿级别的参数量、大数据驱动、多任务自适应等特点。海量的“东数”如何“西算”，亟须研究适用多种任务的AI大模型。

　　“AI大模型的学习和推理，需要海量的数据和巨大的计算资源，‘东数西算’可以为其提供强大算力支撑。”陈俊龙表示，AI大模型作为产业数字化转型的基石，可以最大程度地发挥“东数西算”工程的作用。他建议，未来AI大模型聚焦研究知识图谱生成数据，减少因数据造成模型的偏见问题，确保又多又好质量的“东数”实现“西算”。

采写：南都记者 黄姝伦 莫郅骅 南方日报潘俊宇 范永敬 叶志强 彭琳　受访方供图