绿色算力投资手册（下）：从硬件能效、节能温控到算能协同、赋能转型，绿色算力各赛道前景广阔.pdf

绿色算力投资手册（下）：从硬件能效、节能温控到算能协同、赋能转型，绿色算力各赛道前景广阔。以 ESG 视角从算力侧（软硬件）、能源侧、应用侧三大维度展开绿色算力产业链分析， 我们认为，短期重点关注液冷技术的改造推进、高效算法与模型架构以及高密度服务 器与高带宽内存；长期持续关注“源网荷储”一体化系统与绿电直连、电算协同调度 平台以及边缘计算与能碳大模型。绿色算力正从单纯能效优化转向“算力-电力-碳力” 系统协同，是未来若干年科技与能源交叉领域的核心赛道。

绿色算法构成 AI 算力能效优化的底层逻辑。在绿色算力发展中，算法优化成为 平衡 AI 算力能效的关键手段，通过紧凑架构设计显著降低模型计算与存储开销， 结合高效训练策略减少迭代次数与计算成本，采用模型剪枝、量化与知识蒸馏等 高效推理技术提升部署效率，并通过主动学习与预训练实现高效数据利用。典型 案例如 DeepSeek 采用专家混合（MoE）架构，仅用 600 万美元成本开发出性能卓 越的 DeepSeek-V3 模型，显著降低训练开销；推测解码、KV 缓存压缩等技术已 成为 GPT-4、Claude 3.5 等主流模型降低平均响应功耗的关键创新路径。

数据中心硬件设备是能耗产生的核心。在数据中心核心硬件方面，英伟达 Blackwell 架构芯片优势显著；国产芯片中壁仞 BR100 能效比达 1.86，表现突出； 服务器从 ARM 等精简指令集架构、整机柜高密度集成、智能功耗封顶与动态调 频等维度推动高密度化发展；存储方面，易失性内存中高带宽内存（HBM）通过 TSV 垂直堆叠提供超高带宽，SK 海力士 1β制程配合 MR-MUF 封装技术使 HBM3E 传输速率提升 50%，长期存储则依靠热数据 SSD 与冷数据 HDD 的分级 治理策略，长江存储第四代 3DNAND 实现功耗降低 25%。数据中心交换机专为 大规模高速数据交换设计；超节点通过 Scale-up 网络将大量算力芯片互联，大幅 降低通信延迟，显著缩短大模型训练周期并提升推理经济性。

数据中心运营载体是能耗管控的核心。在数据中心温控与运营中，冷板式液冷 PUE 可降至 1.3 以下，浸没式液冷 PUE 更可达 1.2 以下，但需在水资源消耗（WUE） 与能耗效率间寻求平衡；AI 驱动的 DCIM 系统通过 3D 可视化、数字孪生与负荷 预测实现实时能效调优与智能运维；余热回收技术中，风侧、热泵与水侧三类系 统已成熟应用，北方地区采暖投资回收期可缩短至 5 年以内，其中吸收式制冷投 资回收期最短不到半年。数据中心模块化与预制化，显著缩短 50%以上，还能有 效降低建筑垃圾、施工用水的产生。

算力的尽头在于电力。美国数据中心耗电占全球 45%，电力制约显著；中国数据 中心煤电占比约 70%，也需要进一步加快能源结构转型；储能方面，磷酸铁锂电 池主导电化学储能迭代，宁德时代“算力专用电池”体积能量密度提升 30%，物 理储能中江苏建成 200MW 飞轮储能阵列，数字孪生技术优化充放电策略使利用 率提升至 73%；电网侧通过“东数西算”八大枢纽布局、“源网荷储”一体化微电 网、绿电直连专线等创新模式优化能源配置，腾讯怀来数据中心成为国内首个“风 光储”一体化并网项目。