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我們身邊的一些綠色數據中心，其實并不“綠色”。要真正解決數據中心低效率高能耗問題，政府財政投資項目應完善算力中心的評價體系，除基礎用電、

用能指標外，還需關注真正的“算力效率”，建設理念方面也需作出調整。

??想象一下，如果一種“先進”設備每年要浪費上千億千瓦時電，你會認為大量采購該設備是一種高質量的投資嗎？這種情況在數字經濟的熱潮中并不鮮見。

在全國各地新一輪數字新基建，以及“東數西算”國家戰略工程投資建設中，不乏“服務器CPU利用率低于5%”的現象，大量空轉的數據中心正在抵消數字技

術帶來的乘數效應。若放任這種粗放式的新基建模式發展，不僅數據中心實際能耗節節攀升，數字經濟的發展質量也將大打折扣。

??數據顯示，2021年中國服務器廠商出貨量已達391萬臺/年，僅按每臺服務器的綜合硬件和建設成本10萬元計算，相當于全社會采購成本已達3900億元。同

時，大量數據中心服務器的CPU平均利用率僅為5%至10%，絕大多數時間處于低效的“空轉”狀態。一些地方甚至還沒搞清楚數據中心的原理，就盲目扎堆上項目。

??CPU利用效率低造成了社會資源的巨大浪費。高耗能是數據中心最受關注的負面標簽，我國數據中心2020年用電量超過2000億千瓦時，占全社會用電量的2.7%。

預計到2025年數據中心用電量將突破4000億千瓦時，占全社會用電量4.1%，是十足的“吃電”大戶，低效率運行的數據中心更加重了這種用能負擔。

??有關部門一直致力于引導數據中心綠色低碳發展。目前，我國主要通過PUE（數據中心全部用電量/服務器用電總量）指標考核數據中心是否節能環保。該指標

對于打造綠色數據中心發揮了重要作用，但也存在不足。PUE考核下，數據中心服務器實際利用率往往被各方忽視。事實上，服務器空閑狀態和在高負荷計算時能耗

非常接近，一臺CPU40%至50%負荷運轉的服務器，比一臺待機空轉（CPU不足1%）的服務器，總用電量僅僅增加10%左右。這也意味著，利用率越低，能源浪費

越嚴重。

??PUE導向下的數據中心建設，不考慮CPU是否真實使用、產生價值，只考慮如何優化制冷系統，如何通過降低供電系統因為線路設計不科學產生的損耗，以及優

化智能照明系統，甚至花大價錢購買國外的“一體化供電設備”，以此實現所謂的“綠色節能”，而這個過程中大量能源被浪費掉了。簡言之，我們身邊的一些綠色

數據中心，其實并不“綠色”。

??國外大型云廠商普遍更看重CPU效率指標。美國政府大量采購的某頭部廠商的官方網站顯示，CPU效率低于40%是需要提示客戶進行優化的一條基準線，這一數

字已遠超我國大部分數據中心計算效率的8倍，相當于我國做同樣的計算任務，需要用美國8倍的電能，且這個差距正隨著我國繼續推進私有云的建設而不斷加大。

??要真正解決數據中心低效問題，政府財政投資項目應完善算力中心的評價體系，除基礎用電、用能指標外，還需關注真正的“算力效率”。比如，CPU負載率能

夠為真正的業務服務的比例，數據中心的上架率、每千瓦電力的造價、綜合運行成本，以及地方財政在各類算力中心上投資的回報率、平均用戶服務周期、平均服務

成本等指標。

??建設理念方面也需作出調整。數據是數字經濟中的關鍵生產要素，建設“以數據生產要素為中心的計算中心”而不是“以服務器為中心的數據中心”，才是推動

數字經濟快速發展的先進生產力。公共云計算服務本身就是一種綠色技術，從服務器的固定資產中挖掘“彈性算力”的價值空間。據了解，我國頭部公共云計算企業

CPU利用率，可達私有云的5倍至10倍，通過算力的調度更為集約，更符合國家對于綠色高效發展方向的要求。各級政府在新基建投資規劃中，應注意發揮其應有價值。

??數字基礎設施的建設模式與發展理念，是決定數字經濟能否健康可持續發展的關鍵。數字經濟運行的軌道上，到底是建設“綠皮車”還是“高鐵”，數字化轉型到

底會不會大幅推高全社會能耗水平？只有正視目前在數字基礎設施建設中出現的問題，才能在技術、理念以及運行模式上找到符合數字經濟發展的科學新基建建設與

發展模式。