绿色算力本质、概念与属性特征有哪些？

算力是新质生产力的重要形态之一，已成为推动数字经济发展的核心力量

1.绿色算力本质上是算力（尤其是 AI 算力）发展的一个必然导向

在工信部等六部门 2023 年 10 月印发《算力基础设施高质量发展行动计划》中，将“绿 色低碳，安全可靠”列入四项基本原则，并将“促进绿色低碳算力发展”纳入六大重点任务。 以算力设施能源利用效率和算力碳效（CEPS）水平作为绿色算力的主要衡量指标，提出了 提升资源利用和算力碳效水平、引导市场应用绿色低碳算力、赋能行业绿色低碳转型三方面 的细化任务。 根据中国信通院的定义，从细化的过程环节角度来看，绿色算力是围绕着算力生产、供 给、运营、应用的全过程，通过统筹推进算力设备、算力载体、算能协同和算用协同等多个 环节的绿色化体系建设，实现高质量算力绿色低碳发展。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。 绿色算力的目的是打通算力供需通路，完成算力产业用能转型、生产高效、应用和需求 场景相匹配，最终实现推进数字经济高质量发展与生态环境高水平保护的双重目标。绿色算 力具备全局性、先导性和长期性等特征，可以通过采用节能高效的算力设施、集约智能的算 力设备、先进算法和算力平台软件技术，以及科学合理的算力应用等方式来实现。

在海外，绿色算力也有与之对应的概念。美国环境保护署（EPA）于 1992 年在美国推 出能源之星计划以促进和认可能源效率，并创造了“Green Computing”一词，也有称 “Sustainable Computing”。随后“Green IT”、“Sustainable IT”等概念的提出，基本也是并行 使用。相比于国内“绿色算力”概念主要围绕数据中心这一载体的上下游、围绕算力的软件生命周期，海外“Green Computing”概念更多的是围绕广义的计算机行业，围绕具备计算能 力的各类产品的硬件生命周期。“Green Computing”从整个社会视角出发纳入所有个人和企 业使用的无论大小的算力，而非仅关注集中于数据中心的模型训练或云端计算的规模化算力。 因此，会重点关注到相关产品的可持续原材料采购、闲置、回收、综合使用效率情况等等绿 色发展的环节或指标。 总体而言，二者最主要的区别在于研究对象和研究范围不同。“Green Computing”主要 是将计算机系统作为研究对象，以各类系统软硬件技术和管理手段作为研究内容，最终实现 低碳、节能、环保等目标。绿色算力研究对象为：包括中央处理器（CPU）、图形处理器（GPU） 芯片、全闪存阵列、固态硬盘（SSD）存储部件，以及交换机、路由器网络资源在内的手机、 个人计算机、服务器等算力载体；部署了大量服务器的数据中心、智算中心和超算中心的算 力集群；利用网络传输技术进行算力调度或算力交易的算力平台；高精尖科研、工业互联网、 智慧城市、数字人等算力应用。绿色算力研究内容涵盖信息计算力、数据存储力、网络运载 力在内的综合算力。因此，算力涵盖的范围更加广泛，针对计算机系统的绿色计算研究可以 认为是针对算力领域进行绿色研究的一部分。绿色计算概念中针对绿色的定义和解释可在绿 色算力中进行吸纳。

AI 算力与算力的关系在于，AI 算力是指为实现人工智能任务而使用的计算能力，而算 力是更广泛的概念，用于衡量计算机系统的总体处理能力。由于 AI 任务通常涉及复杂的数 据处理、模型训练和推断等操作，需要大量的计算资源来实现，因此对算法、芯片、存储提 出了更高要求。也正因如此，绿色算力是 AI 算力能够长远发展的关键可持续转变方向，或 者更确切的说是必由之路。不仅有助于降低企业运营成本与提高经济效益，促进行业技术创 新与产业协同，还有助于应对能源危机与气候变化，助力“双碳”目标的实现。

AI 算力和智算这两个概念密切相关，但并非完全等同。它们属于不同层次的技术范畴， 可以理解为智算是以 AI 算力为核心基础构建的更高层级体系。AI 算力是智算的核心组成部 分，但智算更强调系统级能力和服务化输出。在产业语境中，智算更偏向于提供 AI 全流程 服务的算力基础设施，而 AI 算力更偏向于 GPU/NPU 集群的硬件性能指标。

2. 绿色算力的属性特征：全局性、先导性、长期性

1）全局性：跨体系协同与产业整合驱动绿色算力发展

绿色算力与可持续发展理念的紧密结合，不仅要求财政、税收、金融、教育等多元体系 相互协调、提供支持，还需产业内部各环节发挥互补优势、凝聚力量。算力覆盖的产业范围 广阔且多样，要进一步推进绿色技术的深化应用，离不开充足的资金保障，这依赖于国家财 税政策的引导和绿色金融产品的推动，多方合力促使投资向绿色算力领域倾斜。绿色产业增 长势头强劲，正处于蓬勃发展阶段，绿色算力作为其中的核心组成部分，对创新型、技能型和应用型人才的需求极为迫切，需要科研院所、高等院校、行业协会等各方协作，共同构建 绿色算力人才梯队。例如，青海海东零碳算力产业园通过政府、高校和企业协作，举办绿色 算力大会和创新创业大赛，吸引全国顶级资源参与技术研讨和人才培训，形成产学研一体化 的协同生态，有效解决了人才缺口和产业兼容性问题。通过“东数西算”工程等引导数据中 心核心企业在风光资源富集区域布局项目，实现新能源发电、储能设施与数据中心的一体化 融合。同时，发挥软硬件企业的各自特长，推动芯片与服务器性能匹配，芯片产业与算法模 型规模相适应，减少磨合和兼容性问题，确保算力高效输出。

2）先导性：高关联产业赋能与减碳引擎作用

绿色算力产业的关联性强、技术带动作用显著，能有效驱动数字经济增长，并孕育高增 长型企业。绿色算力产业影响力巨大，是支撑各行业实现碳达峰与碳中和目标、推进绿色发 展的重要引擎。具体而言，绿色算力与能源电力、半导体、集成电路、消费软件等产业紧密 相连，可有效引领其他产业向低碳化转型。比如，电网运行维护管理中传统的人工排查、检 测及更换的模式，耗时费力、成本高、效率低，利用图像识别等技术实时监控设备运行状态， 同时基于大数据平台的海量历史运维数据，建立设备风险评估模型，可更准确地预测设备发 生故障的风险，及时进行设备的更新换代，提高设备故障响应速度。本质上，绿色算力兼具 算力产业和绿色产业的双重属性。在赋能下游应用方面，绿色算力一方面支撑人工智能、大 数据、5G、元宇宙等新兴技术发展，以更低的能耗代价进行大规模训练运算；另一方面赋能 高耗能产业的技术升级和效率提升，例如带动钢铁、建筑、石化化工等重点领域构建工业互 联网，推动工业制造升级，促进智慧城市建设，提升城市智能水平，改善生活便利性。绿色 算力支撑建筑园区的数字化综合能源管理系统，基于规则、AI 算法实现光、储、充、荷综合 场景的能耗统计分析及能源调度，实现经济效益最优、碳排放最低。

3）长期性：系统性规划与创新周期推动可持续增长

算力实现全面绿色转型是一项持久且综合性的使命，需要稳步推进、循序渐进。绿色算 力涉及领域繁杂，因此需从多层次、多角度统筹规划，促进其健康有序发展，进而推动经济 社会高质量、可持续增长。宏观层面，为确保绿色算力发展行稳致远，制定政策规划时要平 衡绿色算力与产业需求目标的关系，实现二者有效协调；推行政策时需注意节奏，预留缓冲 期，以动态发展的视角不断完善工作思路，做到有序且量力而行。另一方面，需充分认识到 绿色算力的创新是一项长周期活动，涵盖产品、工艺、原料、组织管理和市场等多方面创新， 算力从浅绿到深绿乃至完全绿色的演变需要时间沉淀，方能厚积薄发。未来，通过绿色算力 技术进步，绿色算力经济将成为引领经济发展的新增长点。