當前，5G、云計算、人工智能、大數據等新一代信息技術已經深刻融入人們的生產生活。從過去人與人之間的連接，到現(xiàn)在的萬物互聯(lián)，隨著數據存儲、分析、處理需求激增，數據與算力設施成為支撐數字經濟蓬勃發(fā)展的重要底座。
近日，中國聯(lián)通“智·云”數據中心在江西撫州啟動建設，總投資超過2.2億元；十堰工業(yè)大數據中心項目成功簽約，總投資3.5億元；甘肅省首個園區(qū)級能源大數據中心正式成立……新型數據中心建設正在全國范圍內如火如荼地展開。
根據工業(yè)和信息化部發(fā)布的《“十四五”信息通信行業(yè)發(fā)展規(guī)劃》（以下簡稱《規(guī)劃》）顯示，我國數據與算力設施服務能力顯著增強。到2025年年底，數據中心算力預計達300每秒百億億次浮點運算，單位電信業(yè)務總量綜合能耗下降幅度達到15%，新建大型和超大型數據中心運行電能效率（PUE）下降到1.3以下。屆時，數據與算力設施的建設與服務水平將邁上新的臺階，在數字經濟宏偉新藍圖上留下濃墨重彩的一筆。
全面統(tǒng)籌區(qū)域規(guī)劃發(fā)展
綜觀我國數據中心布局，目前呈現(xiàn)出“東部沿海居多、核心城市集中、中西北部偏少”的格局。數據顯示，截至2019年年底，北京、上海、廣東三個數據中心聚集區(qū)的在用機架數全國占比為31.3%，與國內其他任意三個?。▍^(qū)、市）相比，北上廣還是在我國數據中心規(guī)模分布上占據了相當大的比重。此外，若將河北、天津、內蒙古、江蘇、浙江、福建、海南等北上廣周邊地區(qū)加上，這一比重會提升至60%以上。
數據中心的布局緊隨區(qū)域的互聯(lián)網發(fā)展需求，與經濟發(fā)展程度密不可分。大量數據中心布局在一線城市及周邊是因為它們的主要客戶互聯(lián)網企業(yè)大多布局在這里，但這些區(qū)域土建成本高、能耗指標沒有太大富裕，未來沒法擴建大規(guī)模數據中心。中西部地區(qū)土地寬裕、能源富集，能大幅降低數據中心成本，但距離用戶較遠，存在網絡延遲問題，且跨省網絡帶寬交易價格很高。因此，統(tǒng)籌布局是未來數據中心必須考慮的現(xiàn)實問題，比如實時在線業(yè)務靠近一線城市布局，而離線非實時業(yè)務則進行遠距離布局。
在數據中心被列為新型基礎設施以來，全國各地都在加快數據中心建設。中南財經政法大學數字經濟研究院執(zhí)行院長盤和林也指出，隨著數據中心需求量增大，各種類型、不同規(guī)模的數據中心建設與日俱增，數據中心作為高耗能且備受追捧的產業(yè)，很容易出現(xiàn)重復建設、過度建設的問題。萬國數據董事長兼首席執(zhí)行官黃偉指出：“數據中心作為重資產投資，是以15年到20年的生命周期來衡量的，若布局不當，極有可能導致無效投資。”
為促進數據中心協(xié)同、均衡發(fā)展，《規(guī)劃》指出，要加強數據中心頂層規(guī)劃，優(yōu)化數據中心供給結構，推進一體化大數據中心體系建設。加強區(qū)域協(xié)同聯(lián)動，引導數據中心集群化發(fā)展，推進東部與中西部地區(qū)、一線城市與周邊地區(qū)的數據中心協(xié)調發(fā)展。
“數據中心高質量發(fā)展工程”也將統(tǒng)籌數據中心區(qū)域布局列入其中。鼓勵在一線城市周邊地區(qū)建設熱數據聚集區(qū)，在能源充足、氣候適宜、自然災害少的地區(qū)建設大型和超大型數據中心吸引冷數據聚集，推動數據集聚區(qū)之間資源共享調度，提升數據中心利用水平。
加速推進智能化升級
智能化是數據中心未來發(fā)展的關鍵點之一，而人工智能正是實現(xiàn)數據中心智能化升級的重要技術手段。華為中國政企數據中心解決方案營銷總監(jiān)李偉曾在采訪中指出，數據中心的智能化是未來結合數據中心的全生命周期通盤考慮，如模塊智能化、能效智能化、設計智能化、運維智能化、安全智能化和運營管理智能化。
“新建數據中心應重視利用人工智能技術，建設人工智能數據中心。人工智能對于傳統(tǒng)數據中心存在的問題能提供較優(yōu)的解決方案?！卑俣裙臼紫夹g官王海峰表示。
百度云計算（陽泉）中心在智能化建設方面的實踐可以作為參考。該數據中心應用AI實現(xiàn)智能運維，更及時、快速、全面地掌握自身的運營狀況，采用百度“飛槳”AI智能控制系統(tǒng)，通過建立數據中心深度學習模型，實時監(jiān)控運行數據，持續(xù)進行系統(tǒng)調優(yōu)并給出維護策略，實現(xiàn)智能供電、智能散熱，確保數據中心低能耗高性能運行。
關于數據中心的智能化建設，《規(guī)劃》指出，要加快算力設施智能化升級，推進多元異構的智能云計算平臺建設，增強算力設施高速處理海量異構數據和數據深度加工能力。同時，《規(guī)劃》還提到要提升人工智能基礎設施服務能力。打造人工智能算法框架，鼓勵企業(yè)加快算法框架迭代升級。構建先進算法模型庫，打造通用和面向行業(yè)應用的人工智能算法平臺，加快軟件與芯片適配。支持企業(yè)、科研機構搭建普惠的人工智能開放創(chuàng)新平臺。
持續(xù)提高綠色發(fā)展水平
盡管當前國內數據中心綠色化建設已初顯成效，但挑戰(zhàn)仍然存在。一方面，可再生資源供需矛盾凸顯。公開數據顯示，數據中心七成左右的電力供應仍然來自煤電，綠電的實際用量偏小。北京計算機學會數字經濟專委會秘書長王娟在接受記者采訪時指出，這主要是由于清潔能源風、光、水等綠電受傳輸距離、存儲技術和供應周期的影響，可持續(xù)性和穩(wěn)定性較差。目前我國在氫能、核能等儲能方面不斷建設，但是真正轉型應用于數據中心的能力尚處在初級階段，僅在局域的、小規(guī)模數據中心有所試點。
“電力供應的需求側改革很關鍵，如何協(xié)調清潔能源、傳統(tǒng)電力的市場分配，提升清潔能源儲能技術，充分利用雙碳下的碳匯、碳稅價格調節(jié)手段，促進用電戶大量使用清潔能源的主動性，才能把綠色電力的市場雙方都培育起來，讓綠電應用走向良性循環(huán)?！?/p>
另一方面，低碳技術的應用，包含著大量的設備更新和置換成本，企業(yè)短期很難從節(jié)約的能耗中收回置換成本和更新系統(tǒng)的代價，這也是制約綠色數據中心發(fā)展的一個關鍵問題。阿里云基礎設施數據中心研究員曲海峰表示：“目前社會資源利用效率普遍比較低，應該更多地使用云計算服務，尤其是公共云計算服務，大范圍、大比例提高數據中心的資源利用率，以提升能源對信息技術的支撐效率，這才是真正的綠色化?！?/p>
為推動數據中心變得“更綠”，此次《規(guī)劃》明確指出，要加快建設綠色數據中心，建立健全綠色數據中心標準體系和能源資源監(jiān)管體系，引導使用節(jié)能與綠色低碳技術產品、解決方案?！皵祿行母哔|量發(fā)展工程”也將持續(xù)提升數據中心綠色發(fā)展水平列入其中，鼓勵新建大型超大型數據中心應用液冷、水冷等高效制冷方案，直流供電、高壓配電、分布式供電等高效供配電方案，應用模塊化機房、高效能比IT設備等，提高可再生能源利用率，高水平建設綠色數據中心。加快效益差、能耗高的小散數據中心開展節(jié)能和綠色化改造，鼓勵數據中心運營方加強內部能耗數據監(jiān)測和管理，提高能源利用效率。
