築牢算力發展資源保障

從整體上看，做好算力發展資源保障，需要有系統思維，做到要素間的協同。只有統籌好不同資源要素，才能讓有限資源發揮出更大效用。

隨着全球人工智能迅猛發展，算力競逐升級。對算力產業發展而言，全球都面臨一個棘手的問題——資源保障。數據中心是公認的高耗能行業。除芯片外，電力、水資源及以銅爲代表的關鍵礦產等資源的要素保障同樣重要。在需求旺盛的現狀下，數據中心行業如何在保發展的同時推進“碳中和”，是當下算力產業需應對的考驗。

此前，電力對算力發展的關鍵影響已引發廣泛關注。以人工智能發展帶來的數據中心耗電爲例，模型參數爲1750億個的OpenAI GPT-3單次訓練耗電量達到128.7萬千瓦時，後續GPT-4模型參數量超過1.8萬億個、新版本預計更高，相應能耗也將大幅增加。預測顯示，數據中心2026年全球耗電量預計將超過日本全國用電量（約1萬億千瓦時）。面對算力發展帶來的電力消費迅猛增長，一方面要統籌好算力與電力發展，另一方面需關注隨之帶來的碳排放增長問題，着重提升數據中心電力使用效率。

目前，我國已建成全球規模最大的電力供應系統和清潔發電體系，利用量大、快速增長的綠色電力是支撐算力發展的重要舉措。對此，應加強算力、電力發展規劃銜接，提前做好電力基礎設施規劃建設準備。積極開展數據中心源網荷儲一體化綠色供電模式創新，提升數據中心綠電供給可靠性。加強科技攻關降低數據中心各環節能源損耗，強化餘熱利用。

美國摩根大通近期發佈報告提出，數據中心高耗水問題基本被忽視，應予以重視。數據中心用水主要包括冷卻和冷凍系統補水、加溼系統用水等。隨着冷卻降溫要求不斷提高、液冷技術逐步推廣，耗水規模日益擡升，且增長速度較快，水資源使用效率問題、水源保障問題日益受到關注。有研究認爲，全球數據中心的總用水量從2017年到2022年年均增長6%，到2030年前至少將保持5.5%的增速。

我國水資源供需偏緊且空間分佈較不均衡，西部地區水資源相對匱乏，在可利用水資源規模有限的情況下，支撐好西部地區數據中心建設運營需要統籌兼顧、多措並舉。應加強數據中心節水宣傳引導，建立健全節水標準規範，將提升水資源使用效率作爲數據中心建設運營的一項重要評估考覈指標。引導鼓勵數據中心利用非常規水源，因地制宜採用再生水、雨水、礦井水等。加強高效節水冷卻技術研發和推廣應用，特別是針對缺水地區研發低水耗、無水冷卻技術。

另外，銅、金、銀等也是算力發展依賴的關鍵材料，尤其是銅，不僅廣泛應用於數據中心建設運行所需的各種元器件、芯片、服務器、交換器中，同時在電力系統中大量使用，還是高能效數據傳輸關鍵裝備銅纜的核心支撐。有研究表明，在數據中心領域，銅有約70%用在電力單元，約20%用在銅纜，需求或將從當前每年十萬噸級規模快速增長至2027年的百萬噸級規模，成爲全球銅需求增長重要貢獻部門之一。近年來，全球銅價屢創新高，以電動汽車等爲代表的能源轉型相關需求是重要推動因素，數據中心的需求在未來也將進一步提升。

一邊是需求提升，另一邊是資源自給率不夠高。我國已探明銅礦儲量佔全球總儲量比例不足5%，而全球銅資源分佈較爲單一，行業集中度不斷提升，供需預計長期處於偏緊狀態，因此要重視銅資源的供應保障。着力提升國內生產供應能力，加大資源勘查力度，提高低品位銅礦開發利用效率。完善廢銅回收體系，提高回收管理標準化、規範化水平。建立健全銅儲備體系，完善儲備制度及標準規範。致力於推動構建公平、透明的國際貿易體系，促進全球安全穩定供應。

從整體上看，做好算力發展資源保障，需要有系統思維，做到要素間的協同。例如，數據中心用水與用電密切關聯，低水耗冷卻技術往往意味着電耗相應上升，單方面降低水耗或者電耗都可能導致其他資源消耗較快擡升，無法帶來整體最優。各項舉措需協同發力，找到合適的資源效率提升組合。只有統籌好不同資源要素，才能讓有限資源發揮出更大效用。 （本文來源：經濟日報 作者：田 磊）