青海省电算融合-绿色智能算力中心项目可行性研究报告
思瀚产业研究院    2026-05-30

海北州绿色算力与绿色电力“两力一体化”项目- 绿色智能算力中心项目。

1.1.2 项目建设性质

新建项目

1.1.3 项目拟建地址

青海省海北藏族自治州海晏县绿色文化产业园，项目用地红线四至：东面为龙夷大道、北面为环城东路、西面为同海大街、南面为尕海路。

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1.1.4 项目建设目标

为认真贯彻落实关于青海省致力于成为全球清洁能源产业的领导者，推动"东数西算"战略，以及发展新型生产力的重要指示，我们根据陈刚书记和吴晓军省长的讲话精神，即"利用清洁能源优势，将绿色电力转化为绿色算力"，"建立绿色算力产业，将'绿电'变为'绿算'，'瓦特'变为'比特'，以绿色算力绘制新未来"，以及省委省政府关于"数据援青"和建设青海绿色算力基地的决策，本项目计划在海北州投资建设一个集绿色算力与绿色电力于一体的项目。该项目旨在建立一个高性能的密码技术算力集群和AIGC算力调度服务集群，以促进海北州通用智算算力和专用高性能算力的共同发展。

海北州的"两力一体化"项目预计总投资73亿元，包括两个子项目：绿色智能算力中心和配套的新能源设施。在绿色智能算力中心的建设上，我们计划在海晏县的绿色文化产业园内建设该中心，占地约67亩。中心将采用ASIC、FPGA和GPU的分布式异构网络架构，并部署1.8万台高性能算力服务器，预计年能耗为6.6亿kWh。项目完成后，将围绕密码和安全技术建立研发生态圈和智能产业聚集区，提供国家所需的大规模专用算力中心和AIGC通用智能算力，增强省、州地方的多元计算服务能力，改善基层一线的密码技术支持服务和智能算力支撑服务。

在新能源配套方面，考虑到项目建设区域的电网容量、接入送出通道、电网调度和风光互补的实际情况，以及绿色算力项目的年用电量和投运时间，我们计划分阶段、分批建设总装机600兆瓦的风电项目，安装96台单机6.25兆瓦的风电机组，并新建一座330千伏变电站以就近接入电网。预计施工期为18个月。资金来源包括占总投资20%的资本金和银行贷款。

根据投资估算，工程的静态投资为30亿元，建设期利息为3800万元，单位千瓦的静态投资为5000元/kW。新能源项目建成后，将提高清洁能源的利用效率和电力系统的运行效率，通过储能和峰谷电价优化，为绿色智能算力中心提供低成本能源，实现新能源的本地消纳和外送，更好地体现绿电的价值。

1.1.5 项目建设工期

项目预计在24个月内完成建设，从2024年8月开始，至2026年7月结束。绿色智能算力中心的建设将分为四个阶段，具体安排如下：

l第一阶段（2024年8月至9月）：我们将启动项目的前期工作，包括项目的立项、设计和土地使用审批等准备工作。

l第二阶段（2024年10月至2025年7月）：在这一阶段，我们将重点进行基础设施建设，并安装3000台高性能算力服务器。

l第三阶段（2025年8月至2026年2月）：此阶段将继续完善基础设施，并增加9000台高性能算力服务器，以扩展我们的计算能力。

l第四阶段（2026年3月至7月）：最后一个阶段，我们将完成剩余的基础设施配套工作，并安装6000台高性能算力服务器，确保中心的全面运行。

请注意，以上时间表可能会根据实际情况进行调整，以确保项目的顺利进行和高质量完成。

1.1.6 项目投资估算及资金筹措

项目总投资估算为469,799.54万元。

项目的资金来源如下：企业自筹资金：企业将投入129,799.54万元，占总投资的27.63%。母公司资产投资：母公司将提供固定资产包160,000.00万元，占总投资的34.06%。产业基金投资：产业基金将贡献100,000.00万元，占总投资的21.29%。银行贷款：项目还将申请80,000.00万元的银行贷款，占总投资的17.03%。

这些资金将共同支持项目的顺利实施。请注意，上述金额和比例是初步计划，可能会根据实际情况和最终协议进行调整。

1.1.7 项目运营规模

本项目建成后拟提供峰值算力可达4227.69PFLOPS(FP32)单精度浮点算力，可实现年销售收入9.83亿元。

2.1 项目建设背景

党中央和国务院高度重视新型基础设施的建设，将其作为经济社会高质量发展的基石。2020年4月20日，国家发展改革委首次明确了新型基础设施的范围，并将智能计算中心（以下简称“智算中心”）作为算力基础设施的重要部分，纳入信息基础设施的范畴。

2022年1月，国务院在《“十四五”数字经济发展规划》中提出，到2025年，数字经济将全面扩展，其核心产业增加值占GDP的比重将达到10%，数字化创新能力将大幅提升，智能化水平将显著增强，数字技术与实体经济的融合将取得显著成效，数字经济治理体系将更加完善，我国数字经济的竞争力和影响力将稳步提升。

同年11月，科技部等六部门发布的《关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见》强调，以人工智能与实体经济的深度融合为主线，推动场景资源开放和场景创新能力提升，加速人工智能技术攻关、产品开发和产业培育，探索新模式新路径，以高水平应用促进经济高质量发展。

2023年2月，《数字中国建设整体布局规划》由中共中央、国务院印发，指出要优化算力基础设施布局，引导数据中心合理布局，并发展网络文化，加强优质网络文化产品供给，加快新型文化企业的发展。

2023年3月，全国人大通过了《2023年国务院政府工作报告》的决议，强调要大力发展数字经济，提升监管水平，支持平台经济发展，促进数字经济与实体经济的深度融合，加快传统产业和中小企业的数字化转型。

同年12月，国家发改委等五部委发布了《深入实施“东数西算”工程加快构建全国一体化算力网的实施意见》，提出以算力高质量发展赋能经济高质量发展，形成跨地域、跨部门的发展合力。

2024年4月1日，《青海省促进绿色算力产业发展若干措施》发布，旨在发挥青海的资源能源优势，推动绿色电力向绿色算力转化，打造服务全国的绿色算力基地。

智算中心是基于最新人工智能理论，采用领先计算架构，提供算力、数据和算法服务的基础设施。它通过算力的高效生产和调度，支持数据共享、智能生态建设和产业创新。算力中心是纯绿色生产力，具有节能、环保、低功耗的特点，在数字化时代，绿色算力能有效降低能源消耗，减少碳排放，支持可持续发展。

2024年4月17日，济南蓝剑钧新信息科技有限公司与海北州政府签署了战略合作框架协议，并与海晏县政府签署了投资合作协议。海晏县政府已对项目意向用地进行了预审和选址评估，为绿色算力中心项目建设提供了条件。

济南蓝剑钧新信息科技有限公司是一家信息安全领域的创新型高科技企业，结合国家战略和地方政策，计划在海北州投资建设绿色算力与绿色电力“两力一体化”项目，旨在建设纯绿色智能算力生产基地，服务全国乃至全球行业，推动海北州多元算力产业的发展，示范绿色电力与智能算力的融合，形成新型生产力。

2.2 项目建设的必要性

2.2.1 满足国内人工智能发展需求

人工智能已成为国际科技竞争的关键领域，是推动新一轮产业变革的核心力量。全球发达国家都在积极布局人工智能，将其作为国家战略，以确保在未来经济社会发展中的主导地位。

我国对人工智能的发展给予了高度重视。在2021年5月28日的两院院士大会及中国科协第十次全国代表大会上，总书记强调了人工智能在科技和产业发展中的战略地位，并提出在基础核心领域，如人工智能、量子信息等，进行前瞻性的战略性技术研发项目部署。在"十四五"规划和2035年远景目标纲要中，人工智能被明确定义为国家战略科技力量的关键组成部分和数字经济的核心动力。

到2022年，我国人工智能核心产业规模已超过2000亿元，带动相关产业市场规模超过9000亿元，企业数量超过3000家。智能算力规模在2022年达到了268百亿亿次/秒（EFLOPS），超过了通用算力规模。预计在未来5年内，智能算力的年复合增长率将达到52.3%。

2023年，ChatGPT的上线在短短两个月内就吸引了1亿月活用户，这一增长速度在互联网历史上是前所未有的。随着ChatGPT的火爆，国内基于AIGC（人工智能生成内容）的企业和行业应用迅速增多。随着大模型规模和参数的增加，这些企业和应用在训练和推理过程中所需的计算资源将呈指数级增长，预示着对智能算力的巨大需求。

随着这些最新进展，我们可以预见，人工智能将继续作为推动我国经济社会发展的关键技术，同时，智能算力的快速发展将为各行各业带来深远的

2.2.2 加强政府治理，提升公共服务能力

绿色智能算力中心的建设和运营，将有效应对国家对大规模专用算力中心的迫切需求，同时满足省市地方对计算服务能力的需求，以及基层一线对密码技术支持和算力支撑服务的需求。该中心将在密码技术领域发挥核心作用，推动专业计算能力的发展，助力国家在国保、国密案件的破获，提供安全服务，并为打击恐怖主义、分裂势力及重大犯罪活动提供关键技术支持。

此外，绿色智能算力中心的建立还将为海北州带来具有区域影响力的专业领域领先优势，形成以密码和安全技术为核心的研发生态圈和产业聚集区。结合国家的“东数西算”产业战略布局，该中心将促进通用算力与专用算力的相辅相成，共同发展，形成相互促进的良好研发和产业格局。

通过这一项目，海北州将能够吸引更多的研发机构和企业，推动地方经济的转型升级，同时为国家的网络安全和信息化建设做出贡献。这不仅将提升海北州在密码技术领域的竞争力，也将为国家的数字经济发展注入新的活力。2.2.3 加速AI生态对接，推动创新产业聚集

AIGC专用智算中心又称人工智能计算中心。以数据为资源，以强大的计算力驱动AI模型对数据进行深度加工，源源不断产生各种智慧计算服务，并通过网络以云服务的形式，向组织及个人进行供应。

AIGC专用智算中心将成为AI时代的基础设施。智算中心之于智慧社会，就像水利、交通之于农业社会，铁公基、电网之于工业社会。随着数字经济占比的不断提升，算力已成为核心生产力。尤其当前大模型、多模态等人工智能技术发展，需要远超以往的强大算力集群来满足。因此，传统产业智能化升级的一个关键，就是要大力发展集约高效、绿色节能、超强算力、多元适配、可持续的智能计算中心，让算力成本更优、智慧化效用更大，更好地支撑智能产业发展。

2.2.4 顺应行业发展趋势，是公司人工智能战略拓展的需要

蓝剑钧新主要从事高性能ASIC芯片设计和通用加密算法框架解密设备的研发、生产和技术服务。公司一直致力于行业生产力的提升，持续不断地加大科技投入，特别是在未来人工智能应用领域的提前布局，目前已经形成“线上数字化平台+线下技术服务”的智能管维模式。公司将把握人工智能发展契机，以“算力、平台（算法）、数据”赋能“场景”为战略实现路径，全面深化智能化管维模式，聚焦行业模型落地，提质增效，打开公司全新发展空间。绿色智能算力中心一方面可满足公司人工智能发展战略的需要，为公司提供算力支持，另一方面能产生可观的经济价值与收入，是公司战略拓展的重要一环，具有极高的重要性。

2.3 项目建设的可行性

2.3.1 国家和地方政府的产业政策为绿色智能算力中心的建设和运营提供了广阔的发展空间。

自2020年起，中国政府就新型数据中心和算力中心的建设发布了多项规划和指导意见，明确指出新型数据中心基础设施建设是重点布局方向，智能算力中心作为新基建的重要组成部分，正顺应国家数字经济的发展趋势。

2022年1月，国务院发布的《“十四五”数字经济发展规划》强调了云网协同和算网融合发展的重要性，提出构建全国一体化大数据中心体系，推动智能计算中心的发展，为新兴领域提供人工智能服务。同年8月，科技部、财政部等六部委发布的指导意见鼓励算力平台等人工智能基础设施资源的开放共享，降低企业使用成本，提升算力支撑。

2023年2月，《数字中国建设整体布局规划》进一步强调了算力基础设施的系统优化和东西部算力的高效互补。

本项目，即绿色智能算力中心的建设运营，符合国家发展和改革委员会《产业结构调整指导目录（2024年本）》中鼓励的智能化基础设施项目。

2023年4月，青海省发布的《数字经济发展三年行动方案》设定了到2025年数字经济规模达到1200亿元以上的目标，并提出了数据中心机架规模和数字经济领域重点项目投资的具体指标。

2024年2月，《青海省绿色算力基地建设方案》发布，明确了到2025年和2030年绿色算力基地的发展目标，包括数据中心规模、算力规模和绿色节能水平。同年3月，青海省多部门联合发布的《促进绿色算力产业发展若干措施》提供了绿电支撑、产业培育等方面的支持，以推动绿色算力成为青海省的新质生产力。紧接着，青海省科技厅和省数据局发布的《科技支撑青海省绿色算力基地建设行动方案》依托青海的资源优势，提出了关键技术研究方向和重点任务，旨在推动清洁能源与算力的深度融合。

综上所述，本项目不仅与国家及地方的产业政策相符，而且在政策上具备充分的可行性，有望在推动地方经济转型升级和支撑国家数字经济发展中发挥重要作用。

2.3.2 充足的技术和人才储备，为项目的实施提供了充分的保障

2.4.1 绿色算力发展背景及内涵框架

（一）新形势下催生绿色算力发展新要求

面对全球气候变化、技术革新以及能源转型的新形势，发展低碳、高效的绿色算力不仅是顺应时代的要求，更是我国建设数字基础设施和展现节能减碳大国担当的重要命题，在此背景下也要求在提升算力规模和性能的同时，积极探索推动算力基础设施向绿色、低碳、可持续的方向转型。

从算力侧看，发展绿色算力是我国提升人工智能和算力基础设施国际竞争力的必然要求。随着 AI 技术的快速发展，以生成式 AI 为代表的人工智能应用对算力提出更高的需求，同时也带来了巨大电力消耗。根据斯坦福人工智能研究所研究显示，ChatGPT-3 单次训练耗电量高达 1287 兆瓦时，单日消耗电量超过 564 兆瓦时，以美国每个家庭每日平均耗电量换算，ChatGPT-3 每天需要消耗掉 1.7 万个美国家庭一天的用电量。根据美国 Uptime Institute 预测，到 2025 年人工智能业务在全球数据中心总用电量中的占比将从目前的 2%猛增至 10%。

同时，未来 AI 算力集群功耗普遍超过 20kW/柜，而机柜功率超过 15kW 后，目前数据中心主流风冷制冷技术也将面临瓶颈。因此，在此背景下就必须要求算力基础设施通过算法与框架优化、高能效硬件升级、可再生能源利用以及热回收系统、液冷技术等节能措施的实施，破除人工智能发展所带来的算力和能源瓶颈。

从能源侧看，发展绿色算力是加快能源结构转变和促进算能协同发展的必然要求。当前，全球气候变化挑战日益严峻，而算力所消耗大量电网电力通常依赖化石燃料，是碳排放的重要来源。与此同时，算力需求与能源资源分布呈现空间不均衡态势，我国东西部算力与能源资源供需失衡挑战突出。在此背景下，算力基础设施探索基于多能互补的能源供应和算能协同的空间布局成为必然趋势。

从需求侧看，发展绿色算力是赋能千行百业和助力社会节能减排的必然要求。算力作为数字经济时代的新型基础设施，承担着数据经济赋能者、护航者的角色和使命。从这个角度来讲，算力消耗的电能本质上并非完全来自自身，而是来自其内部所承载的各类关乎经济社会运行、千行百业发展所必需的数字化业务系统。这些数字化业务系统托管在集约化建设、专业化运营的算力基础设施之上，避免了因分散建设导致的能耗和碳排放增加。同时，算力赋能千行百业，提高全过程生产效率，降低全链条能源消耗，实现发展和减排的双赢，助力推动全社会高质量发展。

（二）绿色算力内涵和发展框架不断演进

绿色算力是算力的绿色低碳发展追求，是算力高质量发展的重要目标，是一个动态演进的概念，其内涵和框架随形势与时俱进、不断丰富演进。基于绿色算力的内涵和特点，围绕算力的生产、运营、管理、应用四个层次构建了绿色算力发展研究框架。在此基础上，本报告结合新形势新要求从算力设备、算力载体、算能协同和算用协同等四个维度进一步丰富和完善绿色算力内涵和发展框架，如下图所示。

绿色算力指围绕着算力生产、供给、运营、应用的全过程，通过融合推进算力设备、算力载体、算能协同和算用协同等多个环节的绿色低碳，实现现代化高质量算力的绿色化发展。从算力全生命周期来看，算力的碳足迹主要来源于三个方面，算力以能源使用为主体的能源间接温室效应气体（Greenhouse Gas, GHG）排放，覆盖算力全生命周期资产投入及运营管理产生的间接碳排放，算力运行过程中拥有和控制的排放源产生的直接碳排放。结合算力碳足迹和绿色算力的内涵特点，本报告进一步完善丰富了算力设备高效（Efficient）、算力载体节能（Conservation）、算能协同清洁（Clean）、算用协同普惠（Inclusive）发展的绿色算力 ECCI框架。

算力设备绿色化——高效：算力设备是包括芯片、服务器、存储等生产供给算力的核心 IT 设备，提升高效性是其绿色化的关键本质。算力设备绿色化，主要指生产算力的核心IT 设备运行的高效化，通过芯片制造封装工艺技术进步以及处理器架构创新提升单芯片性能（芯片层），运用先进存储、存算一体、无损网络融合等技术促进计算存储网络协同（系统层）等方式提升底层 IT 软硬件高效性从而降低能耗，是绿色算力在算力设备微观层面的核心体现。目前业界较为关注衡量配套设施节能水平的 PUE 指标，但对于 PUE 为 1.5 的数据中心来说，供电、制冷等配套设施能耗仅为 IT 设备能耗的一半，由此可见算力设备是能耗和碳排放的重要来源。IT设备能耗、算效（CE）、存效（SE）是算力设备高效性的主要核心指征。

算力载体绿色化——节能：算力载体是承载算力设备的计算/数据中心载体设施，持续节能降碳是其绿色化的主要目标。算力载体绿色化，主要指计算/数据中心载体设施通过运用绿色建筑、供配电、制冷、智能运维等新技术持续降低计算/数据中心载体设施的能耗及碳排放，推进计算/数据中心载体设施资源及能源的循环利用，包括水资源回收利用、余热回收利用等，是当前业界主体推进绿色算力发展的主要手段。电能使用效率（PUE）、水资源利用率（WUE）等是算力载体节能化的主要核心指征。

算能协同绿色化——清洁：算能协同聚焦算力侧与能源侧的协同布局，提升清洁能源使用率是其绿色化的核心所在。算能协同绿色化，主要指通过算力布局选址靠近能源侧，提升可再生清洁能源利用率、推进绿电和绿证交易、采用储能和微电网等先进技术以及建设综合能源与算力协同调度系统等方式推动算力和能源协调发展，旨在实现算力基础设施更高效、可靠和可持续的能源利用，是支撑算力绿色化发展的关键所在。可再生能源使用率、数据中心绿电绿证采购应用量等是算力协同绿色化的主要核心指征。

算用协同绿色化——普惠：算用协同聚焦算力侧与应用侧的协同赋能，推进算力行业赋能的低成本集约发展是其绿色化的根本要义。算用协同绿色化，主要指算力赋能应用的集约化，深层次融入支撑应用侧提升效率，实现算力公共普及，进一步提质增效和降低成本，促进应用侧节能减排，其本质是推进算力基础设施的可持续发展，也是绿色算力发展的重要延伸。

算力设备和算力载体是绿色算力创新发展的基础底座，反应了绿色算力的发展水平；算能协同是绿色算力创新发展的坚实支撑，反应了绿色算力的重要条件；算用协同是绿色算力创新发展的牵引拉动，反应绿色算力的需求和应用状况，四大方面相互促进、协同发展。

2.4.2 绿色算力总体发展取得新进展

（一）宏观政策环境

全球主要国家重点聚焦推进算力设备高效演进和算力载体节能低碳。在推进算力设备高效演进方面，2023 年美国更新《国家人工智能研发战略计划》，通过此计划创新量子计算和高级半导体技术以提升算力效能，责成各机构识别和报告每个数据中心未充分利用的服务器数量，并要求逐步减少服务器数量。欧盟委员会公布《2023-2024 年数字欧洲工作计划》目标之一就是提升算力效率，并从 2024 年 3 月份开放超级计算机“MareNostrum 5”，该计算机使用了目前最先进的加速器芯片，完全由可持续能源提供动力，其运行时产生的热量将用于为所在建筑供暖，成为欧洲最环保的超级计算机之一。

日本 2023 年 6 月发布《半导体和数字产业战略》修订稿，提出提高数字设备和电子元件中所使用的半导体性能以降低整体能耗。在推动算力载体绿色低碳方面，美国政府制定数据中心优化倡议（DCOI）、美国联邦数据中心整合计划（FDCCI）、联邦政府信息技术采购改革法案（FITARA）等一系列政策和法规，通过整合和关闭数据中心、设定数据中心 PUE 及服务器使用率具体标准、退役老旧机器等方式，大幅减少数据中心数量和降低 PUE 值，要求既有数据中心的PUE 目标达到 1.5，新数据中心为 1.4。

2023 德国出台《能源效率法案》，要求 2026 年 7 月或之后开放的数据中心 PUE达到为 1.2，从 2025 年起新建的数据中心余热回收率达到30%。新加坡发布的《绿色数据中心技术路线图》提出提高冷却设备效率、IT 设备温湿度耐受能力、数据中心的资源调度和负荷分配集成优化能力等建议。在推进算能协同方面，美国俄勒冈州提出数据中心清洁能源新标准，规定到 2027 年将数据中心用电产生的温室气体排放量减少 60%，到 2040 年减少 100%，即达成碳净零排放。

欧盟通过《欧洲绿色协议》设定了到 2030 年数据中心能源效率提升至少 30%的目标，并要求新建设施必须达到严格能效标准。同时，欧盟通过绿色债券、碳交易等工具为数据中心绿色改造提供资金支持，支持数据中心企业绿色转型。在推进算用协同方面，日本能源效率委员会提出在未来 5 年内将绿色计算技术作为提高能源效率的主要手段之一，通过绿色计算技术提高日本整体能源效率和降低碳排放。

我国多措并举引导算力算效提升、推进算能和算用协同高质量发展。2021 年之前我国政策重点聚焦数据中心等算力载体绿色化发展，大力推动绿色数据中心建设。2019 和 2021年工信部先后发布了《关于加强绿色数据中心建设的指导意见》《新型数据中心发展三年行动计划(2021-2023 年)》等政策文件，提出提升新建数据中心绿色发展水平，加强在用数据中心绿色运维和改造，加快绿色技术产品创新推广。随着“双碳”战略和“东数西算”工程启动，绿色算力发展进入加强算力算效提升、绿色能源利用和数智赋能等全面发展阶段。

通过对 2023 年国家发布数据中心和算力相关政策词频分析可以看出，上一年我国政策更加聚焦提升算力算效、推动算能协同及算用协同方面。2023 年 10 月，工业和信息化部等六部门联合印发《算力基础设施高质量发展行动计划》，提出完善算力综合供给体系、提升算力高效运载能力、强化存力高效灵活保障、深化算力赋能行业应用、促进绿色低碳算力发展、加强安全保障能力建设等六点任务。

2023 年底，国家发展改革委、国家数据局、中央网信办、工业和信息化部、国家能源局联合印发《深入实施“东数西算”工程 加快构建全国一体化算力网的实施意见》，提出通用算力、智能算力、超级算力一体化布局，东中西部算力一体化协同，算力与数据、算法一体化应用，算力与绿色电力一体化融合，算力发展与安全保障一体化推进等五个统筹出发，推动建设联网调度、普惠易用、绿色安全的全国一体化算力网。2023 年国家标准委正式发布国家标准 GB/T 43331-2023《互联网数据中心（IDC）技术和分级要求》，规定了互联网数据中心（IDC）在绿色、可用性、安全性、服务能力、算力算效、低碳等六大方面的技术及分级要求，提升不同行业深化赋能作用。

各地积极推动算力绿色化发展，政策布局呈现差异化态势。为更直观地了解各地在绿色算力政策布局的整体情况，报告重点梳理了 31 个近 3 年来所发布的部分绿色算力相关政策文件，利用词频分析法对各地在绿色算力细分领域政策布局情况做了统计分析，如下图所示。东部地区持续智算等先进计算算力算效提升和新型节能技术应用。

2024 年北京市出台《北京市算力基础设施建设实施方案（2024-2027 年）》，提出建成具有国际影响力的智算产业创新应用高地；提升智算中心绿色低碳水平，鼓励存量数据中心在能耗总量不增加的前提下，改造升级为智算中心，或采用液冷、模块化电源、模块化机房等高效系统设计降低 PUE、CUE 指标，新建及改扩建智算中心提高绿色节能技术和设备覆盖率。广东省发布《广东省人民政府关于加快建设通用人工智能产业创新引领地的实施意见》，提出到 2025 年智能算力规模实现全国第一、全球领先，构建全国智能算力枢纽中心；加快绿色节能技术应用，鼓励企业加快高能效、低碳排的算网存设备部署，推动软硬件协同联动节能。

西部地区着重算力绿色能源利用和数据中心利用率提升。贵州发布《关于促进全国一体化算力网络国家（贵州）枢纽节点建设的若干激励政策》，支持数据中心企业购进绿色能源，按规定落实相关税收优惠政策；发放“贵州算力券”，用于支持省内外企业、高校、科研机构等购买贵州算力服务时抵扣一定比例服务费用，从而提升数据中心利用率。内蒙古发布《关于内蒙古和林格尔新区推进数据中心项目绿色化建设的意见》，落地的数据中心项目提出绿色化、集约化、规模化要求，新建或改扩建数据中心项目按约定建设计划建成并运营后，电能利用效率（PUE 值）年度平均值不高于 1.2，绿色低碳等级评估达 4A 以上，且算力算效达到国内领先水平。目前，呼和浩特正在全力建设绿电消纳示范基地，持续将数据中心优先纳入电力多边交易体系，提高数据中心“绿电”使用比例。

（二）中观产业动态

随着互联网和通信技术不断发展，算力产业分工进一步明确，在绿色低碳政策背景下，算力产业链呈现绿色化转型的新发展趋势。绿色算力产业链主要由上游绿色算力设备和软件供应商、绿色算力能源供给商、中游绿色算力载体建设及服务商和下游绿色算力赋能应用客户组成。

上游算力设备供应商通过提升核心 IT 设备高效运行实现绿色发展，精简指令集架构和高密服务器厂商不断兴起。在指令集架构领域，新兴的 RISC-V 架构是基于精简指令集（RISC）的开源架构，具有高度的可定制性和灵活性。相比于 ARM 架构，RISC-V 架构更加开放，可以根据特定的应用需求进行定制，以提供更高的性能或效率。随着新型算力需求激增，RISC-V 进入应用爆发期，华为、百度、中兴、中科院等企业和机构，都利用这一特点采用 RISC-V 架构，研发自己的芯片，根据 RISC-V 基金会统计，2022 年 RISC-V 架构芯片出货量已突破 100 亿颗，中国厂商就 50 亿颗以上，占比超过 50%。服务器方面，AIGC 等应用要求提供高密度的算力服务，传统的 2.5KW-4KW 的单柜已不能满足 AIGC市场的需求，20KW-40KW 高密服务器逐渐成为主流。

上游绿色能源供给商依托电力能源优势跨界进入绿色算力新赛道。随着算力对绿色能源利用需求愈发旺盛，很多能源企业也依托自身从发电到配售电、移动储能、能效管理的“源网荷储”一体化产业优势，通过微电网整合冷热电联产、新能源、燃料电池和储能，在与市电电源并网运行的情况下，为数据中心供电消纳新能源，实现绿电自发自用和用电需求全覆盖，打造大规模零碳算力。当前，中国能建、中国节能环保集团等能源行业龙头企业纷纷开始布局规划数据中心源网荷储一体化项目建设。

中游绿色算力载体建设和服务商不断升级节能减排技术，液冷和模块化供电服务商发展迅猛。随着数据中心业务量增加，冷负荷密度提升，风冷技术面临散热不足、能耗严重的问题，在此背景下，液冷技术以及超高能效，超高热密度的特点引起了行业的普遍关注。2023 年国内三大运营商发布的《电信运营商液冷技术白皮书》中预测，到 2025 年 50%以上数据中心项目应用液冷技术。国内外多家算力企业面向客户提供定制化液冷技术解决方案，科技公司也逐步建设部署自身的液冷数据中心。

根据 IDC 预计，2022—2027 年，中国液冷服务器市场年复合增长率将达到 56.6%，2027 年市场规模将达到 95 亿美元。高效 UPS、UPS 智能在线模式和电力模块等节能技术已通过互联网企业实践逐步进入规模化应用，模块化供配电系统成为趋势。另外，微模块化 UPS、变压器 UPS 融合和智能配电母线等使配电系统成为一个整体，实现数据中心供配电系统按需运行，有利于加大限度降低配电系统电缆传输损耗，降低运维成本。

下游云服务商和互联网企业的绿色算力需求增加，各行业应用客户将绿色算力纳入自身运营及供应链碳中和计划。阿里巴巴的碳中和路线图将作为自身实现自身运营和上下游供应链碳中和的三大目标之一，计划不晚于 2030 年实现上下游价值链碳排放强度减半，率先实现云计算的碳中和和绿色云。腾讯也启动数据中心分布式新能源项目的开发建设，设计了整体绿色电力交易策略，使用零排放的可再生能源电力，预计不晚于 2030 年实现自身运营及供应链的全面碳中和；不晚于 2030 年实现 100%绿色电力。

（三）微观企业实践

全球算力企业多维度创新绿色实践，推进“碳中和”计划实践。2023 年国际数据中心龙头企业 Equinix 宣布将其 49 亿美元绿色债券收益全额分配给包括热回收系统、先进冷却技术等绿色数据中心建筑和能效项目。国际互联网科技巨头Google 在 2020 年提出计划到 2030 年在全球范围内所有数据中心以小时单位实现实时可再生能源供电，也就是 24/7 零碳运营管理计划。其他科技巨头也提出了相似的目标，亚马逊计划到 2040 年实现净零排放，苹果公司计划到 2030 年其供应链和产品实现碳中和。

我国算力企业积极响应国家政策，加速推进绿色算力碳中和路径。目前，中国三大运营商对于绿色低碳行动都设立了明确的规划，中国电信通过开展节能技术应用，将在十四五期间实现大型、超大型绿色数据中心占比超过 80%；中国移动将开展零碳、低碳数据中心建设部署；中国联动通过供电降损简配、空调利用自然冷源等技术提高系统能效。第三方数据中心服务商也积极推出绿色算力碳中和计划，万国数据发布环境、社会及治理报告，提出在 2030 年同时实现碳中和及 100%使用可再生能源，秦淮数据提出将打造 100%可再生能源供电的超大规模生态集群。

2.4.3 算力设备绿色化发展态势

（一）算力设备绿色发展总体情况

全球算力设备能耗随人工智能需求爆发大幅增长。算力设备是算力能耗和碳排放的重要来源，以 PUE 为 1.5 的数据中心为例，其 IT 设备耗能约占 67%，制冷系统约占 27%，供配电系统约占 5%，照明及其它约占 1%，设备耗能中服务器约占 50%，存储系统约占 35%，网络通信设备约占 15%，如下图所示。随着人工智能应用需求爆发，全球对算力需求也呈现指数级增长，其中生成式 AI 将逐渐成为算力 IT 设备负载增长的主要来源。根据调研显示，2022 年主流 AI 推理型服务器和通用计算存储型服务器的处理器、DIMM 内存等主要芯片能耗占服务器设备总能耗 60%左右，而在主流 AI训练型服务器中，这一数值超过 75%。根据研究显示，预计到 2030 年，全球数据中心的 IT 设备负载将从 2023 年的33GW 增长到 100GW，年平均增长率达到 17%，其中，AI 工作负载将以 43%的年平均增长率增长，在 IT 设备总负载占比将从 2023 年的 13%增长到 2030 年的 50%以上。从 2024年到 2030 年，AI 芯片将为数据中心 IT 设备负载带来每年 4至 9GW 的新需求，在数据中心新增的全部 IT 设备负载中占70%。

我国算力设备整体效能不断提升。单纯依靠增加晶体管数量来提升算力的边际效益逐渐减少，同时能耗问题成为进一步提升算力效率的主要瓶颈，因此，数据中心每瓦功耗所产生的算力成为衡量算力整体效能的重要指标。近年来，通过芯片制造封装工艺技术进步以及处理器架构创新提升单芯片性能，运用先进存储、存算一体、无损网络融合等技术促进计算存储网络协同，以及通过异构计算资源池化实现算力统一调度等方式提升 IT 设备高效性从而降低能耗，我国算力设备整体效能不断提升。据工业和信息化部统计，截至2023 年底，我国在用数据中心机架总规模超过 810 万标准机架，算力总规模达到 230EFLOPS，算力总规模近 5 年平均增速近 30%，2023 年我国存力总规模约 1200EB，先进存储容量占比超过 25%。

（二）芯片：工艺和架构创新驱动芯片产品实现高效降耗

头部科技企业围绕先进工艺和架构优化创新推动实现芯片高效节能。先进制程工艺、架构优化设计和电源管理等方式是提高通用芯片算效的主要方式。在先进制程工艺方面，ARM 发布的新一代移动处理器超大核 Cortex-X4，基于最新的 ARM9.2 架构和 N3E 工艺，相比上一代在性能上提升了 15%左右，在相同频率下降低 40%的功耗。英伟达推出的 Blackwell GPU 采用 4nm 工艺，结合第二代 Transformer引擎、第五代 NVLink、RAS 引擎和解压缩引擎等技术，可支持多达10万亿参数的模型进行AI训练和实时LLM推理，比上一代 GPU 芯片性能提升 30 倍，能耗可降低 25 倍。基于 6nm 工艺改进、Zen3+核心架构优化以及 LPDDR5 内存和先进省电机制加持，功耗则可降低 35%。在架构优化方面，阿里自研的倚天 710 内含 128 核 CPU，与飞天操作系统及CIPU 融合，在数据库、大数据、视频编解码、Web 服务器等核心场景中的性能提升 30%以上，单位算力功耗降低 60%以上。

（三）服务器：整机性能优化及动态节能管理助力降低能耗

建设高密度服务器是提升计算效率和降低能耗的重要举措。高密度服务器一般具备高密度的处理器、内存和存储配置，以及高效的电源和冷却技术。一方面，高密度服务器可以较小的物理空间内集成更多的处理器和 I/O 扩展能力，并根据客户需求进行灵活扩展操作，显著提升计算机的性能；另一方面，高密服务器多台节点共享电源和风扇，可以更好的提高电源和散热系统的使用效率，实现降低能耗和成本的作用。目前，算力服务器企业围绕计算效率和降低能耗加快高密度服务器产品迭代升级。浪潮信息发布的高密度服务器支持 X86、ARM 等多种计算平台，计算性能提升 60%~107%，同时支持 CXL 技术，实现按需内存扩容，有效数据带宽提升达 87%至 125%。HPE 的 ProLiant DL560 Gen10 高密度服务器，在 2U 空间内提供 4 路计算密度，处理性能提高 68%，计算内核数量提升 27%。

服务器整机节能技术可有效实现能耗节约。在服务器设计、制造和使用过程中，优化整机架构以及利用管理技术对电源和散热进行智能调控，可降低服务器能源消耗。一是动态节能管理技术，主要通过功耗封顶、主备供电、节能风扇调速、部件休眠等技术，动态调整服务器的运行状态和电力分配，使服务器保持高性能的同时最大程度降低运行功耗。二是通过电源模块全局池化以及 AI 自调节超融合节能技术，根据负载动态调节电源供电和储能，在硬件模块化的基础上实现管理的智能化，使电源始终工作在最佳效率区间并控制能耗。浪潮推出的 M6 四路服务器采用 PID 智能温度检测机制调控技术，风扇能够精确按业务负载节能调速，实现精准送风并解决温度传递滞后性问题。同时配合硬件低风阻布局，如防回流型导风罩、T 型散热器、一体化风扇墙等，具备智能功耗封顶功能，可有效提升散热效率，助力机房在节能降耗方面提升 6%。

（四）存储：效率和密度不断优化升级引领绿色节能方向

提升存储密度是应对存储需求激增降低单位容量存储功耗的主要途径。随着数据量不断增长以及 AI 技术革命推动，存储需求急剧攀升，进而引发存储耗电量的大幅增加，驱动存储设备性能向更快传输速度和更高存储密度提升。新一代动态随机存取存储器 DDR5 拥有超高频宽及低功耗优势，不仅传输速率较上一代增加 50％，工作电压亦由 DDR4 的1.2V 下降至 DDR5 的 1.1V，能够提高整体系统能源效率。非易失性存储器闪存（Flash Memory）作为当前固态硬盘主流的存储介质，其存储阵列中的存储单元是由晶体管组成，相较于依靠磁盘转动以及读写加载数据的传统机械硬盘（HDD），具有高存储密度、低能源消耗、低成本的优势，数据访问速度提高了大约100倍，单盘IOPS提升了至少1000倍以上，可以更好为热数据提供在线存储。高带宽存储器（HBM）使用先进的封装方式垂直堆叠多个 DRAM，与处理器通过中介层互联实现近存计算，拥有多达 1024 个数据引脚，可显著提升带宽和密度，降低功耗和封装尺寸。

龙头企业围绕存储效率的提升逐步向极限物理制程演进。在非易失性存储器技术方面，华为发布的消费级固态硬盘，采用基于 7nm 工艺制造的控制器芯片和闪存颗粒，可提高数据传输速率并降低响应时间得延迟，功耗仅为 6.5 瓦，是 PCIe 4.0 接口 SSD 产品平均水平的一半。长江存储推出的PC411 SSD 采用了第四代 3D 堆叠技术闪存芯片，可实现高达 2400MT/s（每秒百万次传输）的速率，并降低了 25%的功耗。在高带宽存储器技术方面，SK 海力士推出的 HBM3E，采用 1β（1-beta）制程技术，数据传输率从上一代的 6.40GB/s

提高至 9.6GB/s。另外，得益于先进的 MR-MUF（大规模回流成型底部填充）封装工艺，HBM3E 散热性能比其前代产品提高了 10%。在光存储技术方面，我国推出的超级光盘在国际上首次实现了 PB 量级的超大容量光存储，超越传统光盘存储极限的数据写入和读取功能，数据密度达到了每平方英寸（6.45 平方厘米）26TB。

2.4.4 算力载体绿色化发展态势

（一）算力载体绿色发展总体情况

AI 需求爆发前，全球数据中心耗电量相较于需求增长较为平稳。2010—2022 年间全球互联网用户数量增长了 1.25倍，全球互联网流量增长了 25.74 倍，而数据中心能耗却仅增长了 33-89%。相比数据中心需求增长量而言，数据中心的能耗占比全球用电量并没有增长太多，始终维持在 1%左右。AI 应用快速发展将带来全球数据中心耗电量大幅增长。自2022 年 11 月 30 日 OpenAI 首次发布 ChatGPT，并于 2023 年1 月累计用户超过 1 亿，AI 迎来快速发展。随着 AIGC 率先在传媒、电商、影视等数字化程度高、内容需求丰富的行业取得重大创新发展，与此同时，金融、医疗、工业等各领域AIGC 的应用也都在快速发展，AI 应用的普及将成为全球的重要电力需求增长来源。根据国际能源署（IEA）于 2024 年1 月公开发布的《2024 年电力报告》数据显示，全球数据中心、加密货币、AI 等相关电力需求将从 2022 年的 460TWh 上升至 2026 年的620-1050TWh，4 年 CAGR 为 9.6%-22.9%7，数据中心和人工智能消耗全球总用电量占比明显跳升。

全球数据中心能效水平进一步提升，持续下行空间有限。根据 Uptime Institute 统计数据，随着老旧数据中心广泛应用冷热空气隔离、优化冷却控制和提高送风温度等措施，推动全球 PUE 从 2007 年的 2.5 迅速下降至 2014 年的 1.65。2014 年至今，空气冷却仍然占据数据中心冷却主导地位，全球 PUE 持续下降空间已明显缩窄，导致整体用电量的节约幅度明显弱于 2007-2014 年期间的水平。全球超大型数据中心加速建设，推动数据中心 PUE 进一步优化。

随着技术以及商业模式发展，数据中心业务形态从机柜租赁转为算力租赁，这要求算力更为高效和集约部署，推动全球超大规模数据中心加速建设，并带动一批老旧小数据中心淘汰关停。根据Gartner 的数据， 2022 年全球数据中心数量从 2015 年的 45万个缩减至 2022 年的 43 万个。Synergy Research Group 的数据显示，截止到 2023 年底，大型数据中心数量增加到 992个，并在 2024 年初增长到超过 1000 个，比 2018 年数量增长了一倍。全球大型和超大规模数据中心集约化建设，带动全球数据中心 PUE 不断下降。

我国数据中心耗能水平呈下降趋势，中西部地区绿色算力发展迅猛。据中国信息通信研究院测算，截至 2023 年底，我国数据中心 810 万在用标准机架总耗电量达到 1500 亿 KWh。国家能源局数据显示，2023 年全社会用电量 92241 亿千瓦时，同比增长 6.7%，因此，数据中心在用标准机架总耗电量占全社会用电 1.6%，数据中心碳排放总量为 0.84 亿吨。我国数据中心广泛采用的自然冷源利用、优化冷却控制、提高供电效率等能效措施取得明显成效。

据测算，2023 年我国数据中心平均电能利用效率（PUE）为 1.48，与 2022 年的 1.54相比有进一步提升。其中，东北、华北等北部地区充分利用自然风冷等自然资源优势，平均 PUE 分别为 1.40 与 1.39，远低于华南、华中等南部地区平均 PUE1.53 与 1.54。与此同时，为引导数据中心绿色低碳发展，助力实现碳达峰碳中和目标，国家层面通过示范遴选一批能效水平高且绿色低碳、布局合理、技术先进、管理完善、代表性强的数据中心，推动各地绿色数据中心建设。中西部地区绿色数据中心发展迅猛，根据工业和信息化部统计最新公示的《2023 年度国家绿色数据中心名单》，2023 年度共遴选了 50 个国家绿色数据中心，其中，中西部地区入选“国家绿色数据中心”数量占比持续提升，从第一批占比 26.6%增长到第五批的占比 46%。

（二）制冷：液冷和自然冷源利用成为降低能耗的重要手段

利用自然冷源是近年业界日益重视的探索方向。数据中心一年四季都需要制冷,冬季及过渡季节室外温度低于室内温度时,自然界存在着丰富的冷源，合理开发利用自然冷源是降低数据中心能耗,降低机房 PUE 关键性措施。自然冷却主要包括空气侧自然冷却技术，水侧自然冷却技术，氟侧自然冷却技术，以及二氧化碳载冷技术等。其中，新风直接自然冷却作为最直接的自然冷却方式，可直接利用新风系统，将室外冷风供应到数据中心，减少换热流程。

目前，新风直接自然冷却技术已经在部分地区得到了应用，如雅虎在纽约地区数据中心采用全新风自然冷却技术，PUE 可达 1.08。直接水侧自然冷却技术应用稳步推广。直接水侧自然冷却系统直接抽取较为冷且恒定湖、海水等自然低温水，将冷却源直接引入数据中心，在冷却的过程中不对内部环境造成影响，可最大化使用自然冷源，取得良好的节能效益，受到业界关注。Google 位于芬兰的数据中心采用了海水冷却方式，利用水下通道将海水运输至数据中心，并混合热水进行调温，以达到适合数据中心冷却的温度，年均 PUE 约为 1.14。自然冷源选择需要考虑数据中心布局建设所在地的气候及温湿度条件等因素。我国华北、西北及东北等地区，室外气温低于10℃的天数全年占比可观，“东数西算”规划布局中，十个国家枢纽节点集群所在区域在气候环境都有比较优势，利用当地自然冷源不仅能够节省机械制冷的能耗，而且自然冷源供给充足、无污染，属于绿色冷源。

液冷技术成为数据中心高效制冷热点方向。随着市场主流芯片功耗密度持续提升，传统风冷散热技术已难以满足当前的高密度计算散热需求，液冷技术将高比热容的液体作为热量传输媒介，直接或间接接触发热器件，缩短送风距离，传热路径短，换热效率高，成为 AI 时代支撑高密度部署、应对节能挑战的重要途径。目前，冷板液冷和浸没式液冷是数据中心行业应用的两种主流液冷技术。冷板式液冷技术已形成相对成熟的解决方案。冷板式液冷作为非接触式液冷，通过液冷板将发热器件的热量间接传递给封闭在循环管路中的冷却液体带走热量。

冷板式液冷对于服务器芯片组件及附属部件改动较小，主要途径为加装液冷模块，采用集中式或分布式 CDU 供液、Manifold 分液，对芯片、内存等部件进行精准制冷。浸没式液冷技术有望实现大规模商用。浸没式液冷是将发热电子元器件直接浸没在非导电冷却工质中，通过冷却工质循环流动来进行散热的接触式冷却技术，可实现100%液体冷却，散热节能优势明显。未来随着浸没式液冷技术标准化推进、应用部署成本降低，将进入大规模商用加速道。

（三）供配电：降低传输损耗是供配电系统节能重点方向

提升供电设备负载能力可优化供电系统整体效率。数据中心传统的供配电系统组成复杂，包括变压器、UPS、配电柜等多套设备，同时传统 UPS 供电方案电能损耗较大，能效水平不高。提升单一设备能效，如发展节能型变压器以及高效交流不间断电源，可有效提升数据中心供电效率。以非晶合变压器为代表的节能变压器与普通变压器相比，具有高饱和磁感应强度和低损耗的特点，去磁与被磁化的过程极易完成，可降低损耗、增加有效载荷，比 315KVA 硅钢磁芯变压器在空载或负载时下降 40%-60%的损耗。

UPS 的增强型 ECO 模式（Ecology、Conservation 和 Optimization）让 UPS 在减少电源保护的情况下运行，可实现高达 99%的效率，当旁路输入异常时，0ms 切换至电池供电，旁路输入恢复正常，0ms 切换回旁路供电，整流单元正常充电，使 UPS 运行在经济状态下。

系统架构重构提升供电系统能效逐渐在数据中心领域获得广泛应用。集成式电力模块作为一种供、配电一体化解决方案，将变压器、低压柜、补偿柜、不间断电源、馈线柜、电力监控等多个变配电设备和电源系统的全部功能进行集约整合，通过一体化设计减少占地和供电级数，缩短供电链路和部署工期，形成功能更加完备的全融合型电源系统。

联通位于德清的数据中心采用融合型智能电力模组，从变压器出线柜逐级到 UPS 输出，全部柜体并排安装，柜体之间全部采用铜排母线连接，铜排母线与配电柜体整合设计制造，简约了级间保护的重复设置，解决了传统攒机方案相邻柜体间电缆上下翻折、降低线路和配电损耗的问题；同时采用一级能效变压器、高效模块化 UPS 及动态在线功能提升整体电力模组运行效率。

（四）运维：智能化能效管理助推数据中心迈向精准节能

智能化运维管理助力数据中心走向能源效率精准管理。智能化运维管理系统可以根据运行状态实时匹配合理的服务容量与资源，应用数据分析手段改善电能利用率、制冷供冷效率，避免资源的闲置与浪费。一方面，采用数字化 3D、数字孪生等新技术，集中管理数据中心 IT 设备、基础设施层面的物理设备，结合全方位实时监控系统感知计算、网络、存储等资源的使用情况及能耗水平，通过全局可视化帮助管理者把握数据中心运行状态，发现任何异常或潜在的能源浪费可及时采取措施应对，实现全生命周期端到端的能耗能效管理和优化。

另一方面，利用算法 AI 自我学习、动态调节的能力对海量数据进行智能化分析，整合预训练好的深度学习预测模型，结合运维专家能效调优的经验协助动态匹配机房负载和环境参数，可自动推理暖通系统最低能耗运行参数。同时，输出的结果可及时反哺节能模型，推动节能模型不断迭代，优化节能策略。目前，以华为、阿里巴巴、腾讯、秦淮数据为代表的企业逐渐在 AI 能效调优方向落地实践，开展数据中心用能监测分析与负荷预测。

（五）资源回收：回收技术助力绿色算力变碳为能

数据中心资源回收技术创新不仅可以有效降低数据中心的能源消耗，同时也降低温室气体的排放，助力绿色算力变碳为能。目前，数据中心资源回收主要包括废热回收和废水等资源回收。余热回收主要分为空气余热回收和水余热回收两种方式。空气余热回收是在数据中心内设置空气余热回收器，将排出的空气经过余热回收器的过滤处理，回收产生的废热以便再利用。水余热回收是在数据中心内设置水余热回收装置，将数据中心产生的废水进行处理，使其转化为符合条件的热量，再通过系统进行回收利用。

一方面，余热回收技术可有效降低数据中心空调系统和园区供热系统的能耗，提高能源综合利用率；另一方面，回收的热量也可销售，摊薄数据中心运营成本，产生经济效益。同时，水资源回收利用也日益成为行业关注焦点。根据 Uptime Institute 发布的数据，单个大型数据中心每年的用水量高达 675 万加仑。废水资源回收技术应用能够有效减少数据中心耗水量，提高水利用效率。通过排污水再回收、雨水回收两种途径，可提高非传统水源利用效率，减少数据中心外部水源的输入量。

对于排污水再回收，由于空调或者冷却的排污水水质具有高盐分、高硬度、高碱度等特点，需采用膜法处理改变浓缩倍数，降低排污水的无机盐含量后再次回到循环水或其他用水点，可有效降低数据中心水资源消耗。对于雨水回收，将雨水作为一种资源回收利用，回收后的雨水经过净化、消毒等处理后，可以作为市政供水的一种有效补充。

2.4.5 算能协同绿色化发展态势

（一）可再生能源利用：有效降低算力基础设施碳排放

全球能源结构转型拐点初步显现，龙头算力企业积极探索可再生能源 100%利用。根据全球能源智库 Ember 基于多国数据集（包括国际能源署、欧盟统计局、联合国以及各个国家统计部门数据）发布《2024 全球电力评论》显示，2023 年得益于太阳能和风力发电量的增长，可再生能源发电量在全球发电量中的占比达到了前所未有的 30%，2023 年或将成为电力行业碳排放量达到峰值的标志性转折点，比 2007 年的峰值低 12%。

值得一提的是，我国在 2023 年对全球风电和太阳能发电增长作出巨大的贡献，新增太阳能发电占全球总量的 51%，新增风能占比更是达到 60%。龙头科技和算力企业纷纷积极探索可再生能源 100%利用，美国十大互联网及算力公司中，谷歌、苹果和 Facebook 已经实现 100%可再生能源，进一步降低了数据中心碳排放。亚马逊、微软、Salesforce等其他 7 家领先互联网企业也承诺在 2025-2035 年之间实现100%可再生能源应用率。

我国可再生能源高质量跃升发展，绿色能源资源禀赋与算力用电负荷时空仍需适配。近年来，我国大力发展可再生能源，新型能源体系加快构建。2023 年，我国可再生能源发展出现历史性变化，总装机达 15 亿千瓦，在全国发电总装机中占比过半，超过火电装机。新能源配建储能装机规模约1236 万千瓦，主要分布在内蒙古、新疆、甘肃等新能源发展较快的省区。其中，西藏、青海、新疆、内蒙古南部、山西、陕西北部、河北、山东、辽宁、广东东南部等地区的太阳能资源相对富集。内蒙古、辽宁、吉林、甘肃、新疆、河北及沿海等地风能资源分布广泛。但目前算力资源和需求仍集中在东部地区，绿色电力富集地区与算力用电负荷地区仍需加强调配。

第一章 概述

1.1 项目概况

1.1.1 项目名称

1.1.2 项目建设性质

1.1.3 项目拟建地址

1.1.4 项目建设目标

1.1.5 项目建设工期

1.1.6 项目投资估算及资金筹措

1.1.7 项目运营规模

1.2 企业概况

1.3 编制依据及研究范围

1.3.1 编制依据

1.3.2 研究范围

1.3.3 编制原则

1.4 主要结论和建议

1.4.1 主要结论

1.4.2 建议

第二章 项目建设背景、需求分析及产出方案

2.1 项目建设背景

2.2 项目建设的必要性

2.2.1 满足国内人工智能发展需求

2.2.2 加强政府治理，提升公共服务能力

2.2.4 顺应行业发展趋势，是公司人工智能战略拓展的需要

2.3 项目建设的可行性

2.3.1 国家和地方政府的产业政策为绿色智能算力中心的建设和运营提供了广阔的发展空间。

2.3.2 充足的技术和人才储备，为项目的实施提供了充分的保障

2.3.3 广阔的市场空间为项目的实施提供了良好的市场基础

2.4 行业市场分析

2.4.1 绿色算力发展背景及内涵框架

2.4.2 绿色算力总体发展取得新进展

2.4.3 算力设备绿色化发展态势

2.4.4 算力载体绿色化发展态势

2.4.5 算能协同绿色化发展态势

2.4.6 算用协同绿色化发展态势

2.4.7 绿色算力区域发展成效

2.4.8 算力服务在国家安全领域发挥的作用

2.4.9 青海绿色算力产业发展现状

2.5 项目建设内容、规模和产出方案

2.5.1 项目建设内容及规模

2.5.2 项目服务规模

2.6 项目商业模式

第三章 项目选址与要素保障

3.1 项目建设条件分析

3.1.1 地理环境

3.1.2 科学技术

3.1.3 交通运输

3.2 项目选址方案

3.2.1 项目选址的原则

3.2.2 选址方案的确定

3.3要素保障分析

3.3.1土地要素保障

3.3.2水资源

3.3.3绿色电力

3.3.4污染减排指标控制及保障能力

第四章 项目建设方案

4.1 技术方案

4.1.1 绿色智能算力中心的整体架构

4.1.2 绿色智能算力中心技术架构体系

4.1.3 绿色智能算力中心异构集群部署方案

4.2 设备方案

4.3 系统配置方案

4.3.1 智算中心系统配置

4.3.2 FA-2-ASIC集群

4.3.3 PPTP-ASIC集群

4.3.4 FPGA集群

4.4 工程方案

4.4.1 绿色智能算力中心算力服务平台建设方案

4.4.2 集装箱冷板式液冷算力中心机房解决方案

4.4.2 公用及辅助工程

4.5 数字化方案

4.6 建设管理方案

4.6.1 项目建设管理

4.6.2 项目招标

4.6.3 项目实施进度计划

第五章 项目运营方案

5.1 运营方案

5.1.1 销售模式

5.1.2 研发模式

5.1.3 影响公司经营模式的关键因素

5.1.4 燃料动力供应保障

5.1.5 项目园区基础实施日常运维

5.1.6 集装箱冷板式液冷算力中心机房运维

5.1.7 算力服务器集群日常运维

5.2 安全保障方案

5.2.1 危害因素和危害程度分析

5.2.2 安全措施方案

5.2.3 消防设施

5.2.4 电磁污染及预防措施

5.3 运营管理方案

5.3.1 项目运营期组织机构

5.3.2 人力资源配置

5.3.3 人员培训

第六章 项目投融资与财务方案

6.1 投资估算

6.1.1 投资估算范围及参考依据

6.1.2 项目投资估算

6.1.3 资金使用和管理

6.2 盈利能力分析

6.2.1 基础数据与参数选取

6.2.2 编制依据

6.2.3 收入测算

6.2.4 成本核算

6.2.5 财务评价分析

6.3 财务可持续性分析

6.3.1 不确定性分析

6.3.2 偿债能力分析

6.3.3 评价结论

第七章 项目影响效果分析

7.1 经济影响分析

7.2 社会影响分析

7.3 生态环境影响分析

7.3.1 环境评价依据及执行标准

7.3.2 污染控制目标

7.3.3 施工期环境影响分析

7.3.4 营运期环境影响分析

7.3.5 环境保护的建议

7.3.6 环境影响评价结论

7.4 资源和能源利用效果分析

7.4.1 用能标准和节能规范

7.4.2 项目能耗情况

7.4.3 节能措施及效果分析

7.4.4 资源和能源利用效果分析结论

第八章 项目风险管控方案

8.1 工期风险

8.2 政策及市场拓展风险

8.3 技术人才风险

8.4 技术更新及设备迭代较快风险

第九章 结论与建议

9.1 主要研究结论

9.1.1 本项目与产业政策、规划的相符性

9.1.2 本项目的社会效益

9.1.3 本项目的技术经济效益

9.2 建议

附件一：财务分析过程

附件二：编制单位资质