## 225｜能耗大户数据中心怎样“减碳”？

这里是《得到头条》，我是徐玲。

今天我们从两个话题出发，为你提供知识服务。一是谷歌加速推进“减碳”，二是宝马CEO表示反对过于依赖纯电动汽车发展。

来看今天的第一条。最近，谷歌能源部门发布了一份“清洁能源政策路线图”，强调了一个“激进”的节能目标：到2030年，谷歌的所有业务，完全使用无碳能源。

你知道，从2007年开始，谷歌就号称自己实现了碳中和。也就是，通过购买等量的碳补偿，抵消掉了公司的碳排放。而谷歌这次强调的新能源目标更进一步：谷歌使用的每一度电，都要来自清洁能源生产的电力，过程中不产生任何碳排放。谷歌内部把完成这个目标叫做“登月计划”。

谷歌绝大部分的能源消耗，来自它的数据中心，也就是通常说的“机房”。谷歌在全球设置了34个数据中心，这些数据中心每年的耗电量是旧金山市的两倍。谷歌要实现无碳能源，关键一点，就是要提高数据中心的电能使用效率。

这里有一个衡量指标，叫PUE值，就是数据中心的实际能耗与计算能耗的比值。PUE值通常比1大，这个值越接近1，代表绿色程度越高、能源浪费越少。2021年，全球数据中心的PUE平均值是1.57；目前谷歌数据中心做到了1.1，并且正在向1.06努力。看来，减碳，谷歌是认真的。

消息就是这样，来看看能学到什么知识。

你知道，数据中心作为数字经济的基础设施，目前正处于加速发展的阶段。2021年，全球数据中心的市场规模是2200亿美元，到2030年，会增长到3500亿美元。这里面规模扩张最快的是美国，紧接着就是中国。

但同时，数据中心也是不折不扣的能源消耗大户。2018年，全中国数据中心的能耗已经相当于上海市能耗；2020年，我国数据中心用电量占了全国总用量的2.7%，到2025年，这个数字会达到5%。并且未来随着数字经济的深化，数据中心的用电量还会不断攀升，成为“无烟囱”的电老虎，甚至可能会影响到我国实现碳中和的目标。

这个矛盾怎么解决？可以看到，怎么减少数据中心的能耗，不仅仅是谷歌的问题，也是中国科技企业的一道必答题。工信部提出，2022年全国新建大型数据中心PUE要达到1.4以下；“东数西算”文件进一步要求，东部地区集群数据中心的PUE要控制在1.25以内，西部地区在1.2以内。

而且，数据中心不仅仅是出于外部压力要减少能耗，这也能给它们自身节约很大一笔成本。一个大型数据中心，每年的电费就要花掉几千万元，电力成本要占到营业成本的60%。

那么，数据中心“减碳”可以从哪些地方入手？我们尝试着做了一下梳理，发现主要有这么几个维度：地理改善、物理改善、算法改法、系统改善。咱们展开说说。

第一个维度，是地理改善，也就是数据中心的选址。“东数西算”工程规划的西部集群就是典型的例子。贵州、甘肃、宁夏这些地区拥有丰富的水电和风电资源，把数据中心直接建在这里，既能提升清洁能源的比重，又能减少长距离输电造成的损耗。同时，这些地区的平均气温比较低，相当于是天然空调，便于服务器散热。你看，苹果、腾讯、华为等科技巨头，都选择把数据中心建在贵州恒温的溶洞里。

再来说第二个维度，物理改善。你知道，数据中心的耗能设备主要有三块：空调设备、IT设备、电源设备，其中的大头是，空调设备和IT设备，各自占去总能耗的40%左右。对于空调耗能，目前的思路是转变物理降温方式，从“风冷”变成“液冷”，也就是从“吹冷风”变成“泡冷水”。使用液冷能比风冷节省30%到50%的耗电量。

现在各个科技巨头正在推进数据中心转向更先进的液冷：谷歌从2018年开始向液冷转型；微软把一个数据中心直接建在了海底；华为云的松山湖数据中心上马了高性能液冷集群；阿里的仁和数据中心布局的液冷集群全球最大，PUE能低到1.09。

再来说第三个维度，算法改善。对于数据中心耗能的另外一个大头，IT设备，目前一个主要的节能思路，就是利用算法提高服务器利用效率。比如，用AI技术进行数据的分时调度，智能预测流量，对服务器进行合理的扩容和缩容。目前通过智能分配计算资源，可以让服务器利用率提升两倍多。阿里数据中心在去年的“双十一”周期里，采用算法改善，11天省下了64万度电。

最后一个维度，系统改善。系统改善的意思是，数据中心的减碳其实不局限于数据中心本身，而是可以把数据中心纳入全国的减碳系统来统筹规划。比如，数据中心产生的热量其实可以回收再利用。像微处理器、逆变器、存储器等，它的余热散热温度可以达到80~85摄氏度，完全可以把这些热能收集起来再利用，真正发挥“余热”。

目前，腾讯的天津数据中心，可以用回收的余热替代暖气供热，数据中心1/40的热量就能满足所有办公楼的供暖。有专家测算过，如果这种利用余热的方式在我国北方地区大面积推广，可以实现三亿平方米左右的建筑供暖。

而且你发现没有，如果把余热回收的效益算到数据中心的能耗里，前面说的那个PUE值甚至可以是小于1的。数据中心一手供应“算力”，一手供应“热力”，进一步提高了“电力”的利用效率。

北京理工大学的王永真教授提出，未来数据中心的能耗治理，要通过电力网、算力网和热力网，这三张网的统一调度和相互协同，去构建一个区域性的，甚至全国性的数据中心最优能耗体系。

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来看今天的第二条。

最近，宝马公司CEO奥利弗·齐普斯在参加一个圆桌会议时表示，汽车厂商不应该过于依赖纯电动车的发展，这会导致汽车厂商过于依赖少数国家，比如中国。齐普斯认为，短期内电动车还无法解决价格过高、充电基础设施不足的问题，传统燃油车仍然有很大市场。无论是从利润角度还是从环境角度来看，提供更节能的燃油车引擎才是解决问题的关键。齐普斯对欧盟于2035年全面禁止销售燃油车的计划，表示反对。

消息就是这样，来看看能学到什么知识。

应该说，宝马CEO的这个观点在欧洲传统车企中还挺有代表性的。结果就是，虽然欧盟是全球减碳的急先锋，新能源车在欧洲市场也卖得很好，但欧洲的传统车企却在新能源车赛道上慢了不止一拍。

在欧盟的减碳压力之下，欧洲车企一开始进入新能源车的初衷，并不是真的想切换赛道，而只是一种权宜之计：为了能多卖燃油车，不得不同时卖点新能源车来拉低碳排放。在这种情况下，很多车企选择技术转换更容易的插电混动车型，而不是纯电动。但是后来发现，市场越来越倾向于纯电动方向，这时候欧洲车企才反应过来。像大众、奔驰都是在去年才宣布放弃混动，全面研发纯电，而当时蔚来的市值已经超过大众。

这种情况在商业领域特别常见：面对行业的颠覆性变革，老牌巨头迟迟没有行动，或者行动起来半心半意、抠抠索索，结果让新入局者抢占了先机。为什么这种情况一再上演？是因为老牌巨头过于骄傲自满，看不到市场发出的信号吗？没有这么简单。

《哈佛商业评论》今年1月刊中提出一个理论，叫“信息行动悖论”。意思是，随着时间的推移，市场中公开可得的信息越来越多，而能够根据这些信息来采取行动的自由度越来越少，因为不断有竞争对手涌进来抢占赛道。我在文稿中放了一张“信息行动悖论”示意图，可以看到，可获取的公开信息和行动方案自由度呈反向变动。

![图片](https://piccdn.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2022042520/1772629550702790576/042520.png)

图源：《哈佛商业评论》2022年01期

回到前面的问题，为什么相比创业公司，市场中的老牌巨头总是慢一步呢？不是老牌巨头消息不灵通或者冥顽不化，而是面对同样的“信息行动悖论”时，老牌巨头的门槛更高。

你看，在示意图的左边，也就是当市场上的公开信息不充分，但行动方案自由度比较大的时候，创业公司是可以抢先一步行动的。这时候，虽然创业者能够用来做判断的信息很少，但他没什么业务可损失，也没什么利益相关者需要说服，可以快速决策，在众多行动方案中选择最优路径，抢得先机。

而市场中的老牌龙头不一样。在市场信息还很少的时候，它们是不能贸然作出决策的。变革者必须拿出足够的数据证据，来说服董事会、说服利益相关者、说服团队成员，甚至说服客户。比如董事会可能问你：“我们谈市场变化已经谈了20年，这次为什么会不同？”当你好不容易获取了足够的信息，可以说服所有人的时候，你发现已经来到了“信息行动悖论”的右边，也就是，信息是够多了，但可以选择的行动方案也不剩什么了。

其实，这个“信息行动悖论”本质上说的是，市场趋势越明确，机会窗口就越小。老牌巨头需要看清楚趋势再行动，这就给创业公司留出了时间差。反过来说，创业公司必须在看不清趋势的情况下就采取行动，否则就会错失良机。这就是为什么吴伯凡老师说“创业是一件荒诞的事情”，或者像硅谷创业教父霍夫曼说的，“创业就是在跳下悬崖的过程中组装飞机”。

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来说说咱们得到的事儿。

最近，我们上线了新的训练营产品——《得到·高效学习训练营》。这个训练营所讲的“高效学习”，可能跟你想得不一样。我们不是去讲传统的读书方法、做笔记方法，而是当你面对一个生活中真实的难题，怎么定义出学习课题，怎么拆解问题，怎么降低难度，怎么用最高的效率输出成果。

训练营的主讲人李倩老师告诉我，很多人不是学习能力不够，而是没有从学习这个角度来看待人生中面对的每一个挑战。比如很多人不知道，最制约你的学习效率的，不是读书的速度，也不是理解的能力，而是对学习目标的定义。如果你的学习目标是，三天读完一本书，那你很可能会前两天拖延，第三天放弃。但是如果换一种方式，你的目标改成，三天后在团队内部做分享，讲自己读完一本书之后的心得体会，那么你就肯定能完成这次学习。训练营里有专门的一讲，教你如何科学地制定学习目标，用目标来管理自己的学习效率。

在研发训练营的过程中，李倩老师和她的教研团队花了整整半年时间，专门来挖掘成年人会遇到的高频学习挑战。今晚8点，李倩老师还会和罗胖一起直播，聊聊成年人怎样掌握高效学习的方法。我把直播链接放到文稿里了，现在就去预约吧。

今天就聊到这儿，《得到头条》，明天见。

附：《高效学习训练营》发布会直播

### 💡 精华要点
- 1. 数据中心减碳
- 通过地理改善、物理改善、算法改法、系统改善，数据中心可以一手供应“算力”，一手供应“热力”，提高“电力”的利用效率。
- 2. 信息行动悖论
- 市场趋势越明确，机会窗口就越小。老牌巨头需要看清楚趋势再行动，这就给创业公司留出了时间差。

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