数据量持续飙升，信息与通信技术行业如何实现可持续发展？

2025年，全球创建、捕获、复制和消费的数据量预计将达到181泽字节（ZettaByte），而这几乎是2020年的三倍。

随着经济数字化转型不断推进，生成式人工智能快速发展，移动数据网络需求不断增长，加密货币挖矿的诞生升级，数据量正出现大幅度的增长。

不断增长的数据量，也使得行业需要更高的算力。而这反过来，又会增加数据中心以及电信和数据网络等通信基础设施的电力需求。这一增长也会带来温室气体排放，因此我们需要努力升级电力系统，才能与数据量的增长保持同步。随着信息与通信技术行业的扩张，如何获得足够的清洁电力将成为一个重要问题，且这一问题将在该行业的集中地区尤为严重。

为解决这些互相关联的问题，电力行业和信息与通信技术行业需要协调一致，在不断增长的需求和电力系统的输送能力之间取得平衡。

为应对日益增长的数据处理需求，数据中心等设施将增强其处理能力，这会导致它们对电力的需求也相应增加。人工智能模型及其应用的快速增长所需要的新增计算能力，将导致电力需求飙升。

国际能源署表示，额外的电力需求不仅用于服务器等附加设备，还用于其他系统的必要冷却，以应对数据处理产生的巨大热量。

他们也预测，到2026年，数据中心、加密货币和人工智能的电力需求可能达到1,000太瓦时。目前，这一数字已经达到了460太瓦时。

促进数据从生成点到处理点的传输的通信网络，也增加了数据中心的能源负荷。

国际能源署最新统计数据显示，数据中心和通信网络占全球电力消耗的2-3%，所产生的温室气体占全球排放总量的1%。但即使按照最低情景预测，这一数字也将大幅上升。

在过去的几年中，数据处理的业务正逐渐从较小的私有数据中心转移到更节能的超大规模云数据中心。

然而，物联网技术以及其他高速数据应用的广泛增长，都依赖于5G移动网络。虽然5G硬件在性质上来说更加节能，但与当前的4G网络相比，5G网络的扩展仍可能使能耗增加高达140%。据《金融时报》报道，这主要是因为5G网络需要更多的手机信号塔。

另一个因素是边缘数据中心数量的增加。物联网和需要高速或本地数据处理的技术，可以利用边缘计算，在更靠近网络边缘和终端连接设备的地方处理数据。小型现场边缘数据分析能够显著缩短周转时间，但会给当地电网进一步带来压力。

据《金融时报》报道，业内人士担心，清洁能源发电量难以实现与如此多方面电力需求增长的同步，从而导致温室气体排放量增加。埃森哲的研究则表明，自2016年以来，该行业的排放量一直呈上升趋势，而清洁能源供需的不匹配，只会增加该行业目前的排放量。

为全球主要的数据中心集群供充足的电力和管理温室气体排放，将尤其具有挑战性。这包括世界“数据中心之都”北弗吉尼亚州和许多北欧国家

。较小的地区也有一些重要的数据中心，例如新加坡（得益于世界上最快的互联网速度和低成本电力）和爱尔兰（凉爽的天气、良好的全球连通性以及友好的经济和税收制度刺激了数据中心的增长）。

许多拥有大型数据中心集群的国家已经对新的数据中心集群和相关基础设施实施了限制，以应对电网和国家气候目标所面临的压力。

新加坡对新数据中心的建设实行了四年的禁令，该禁令直到2023年才结束，但由于能源和空间限制，新加坡在颁发新许可证方面仍然持谨慎态度。目前，该国监管机构还在制定符合新加坡净零目标的绿色数据中心路线图。

出于对国家电网容量以及对轮流停电的担忧，爱尔兰电网于2022年开始暂停在都柏林连接新的数据中心，这一禁令将持续到2028年。但国际能源署的最新数据显示，该岛的数据中心消耗仍将增加一倍以上，其他地区的数据中心消耗预计也将大幅增加。

数据中心运营商尤其致力于提高电力使用效率，这不仅是为了降低成本，也是为了遵守环保规定。显著的性能优化，将有助于应对全球数据中心的能源需求增长；但考虑到目前数据量扩大的规模和速度，我们还需要做更多的工作来适应未来的数据增长，并实现排放目标。

新的高效冷却技术以及人工智能的使用在优化数据中心运营方面具有巨大潜力。例如，谷歌在其Deep Mind人工智能技术的帮助下，将冷却成本减少了40%。

目前，人们也正在用光纤替代铜线进行工作，这将提高通信网络的能源效率。同时，将数据处理过程转移到绿色电力资源充足的地区，这有助于降低排放。

其他有前景的方法还包括绿色编码，这种方法旨在减少应用程序的处理量。麻省理工学院林肯实验室超级计算中心也在努力限制处理过程中的电力使用，并优化人工智能模型训练中的能耗。

与此同时，小语言模型正在成为ChatGPT等大语言模型的替代品。与大语言模型相比，小语言模型仅使用一小部分参数，这也体现了大语言模型从复杂数据模式中完成识别和推断所需的巨大规模。这意味着小语言模型的处理需求更低，且资源密集程度要远低于大语言模型——但同时仍能提供高质量的结果。

麻省理工学院还致力于通过为数据处理创建类似于家庭能源报告的方式，从而提高人们的能源意识。他们的目标是让用户了解他们的处理任务消耗了多少能源，他们的碳足迹与其他人相比如何以及他们如何进行改进。麻省理工学院的研究人员表示，这种方法可以成为信息与通信技术行业更广泛的典范，特别是在该行业仍然缺乏全面的行业数据的情况下。

灵活的需求解决方案也有助于应对日益增长的能源需求对电网的影响。例如，需求响应和负荷转移能够使数据中心和通信基础设施减少在高峰时段的用电量，并将其转移到需求和价格较低的时间段。

虽然信息与通信技术公司的行动对于应对能源消耗增长至关重要，但它们只是未来能源需求的一部分。在从使用化石燃料向电气化转变的过程中，交通、重工业以及消费者行为等领域对电力的需求也在不断增长。

随着这一趋势的发展，以及对清洁电力的需求持续增长，电力公司或将遭遇瓶颈，因为新基础设施建设的审批流程往往非常冗长，阻碍了它们的发展。

因此，我们需要更广泛的参与来缩小日益扩大的供需差距。私营部门、电网运营商、规划部门和监管机构必须齐心协力，找到整体性的解决方案。这将要求信息与通信技术行业向推动清洁电力需求的其他行业学习，并与之合作。为了实现这种协作方式，行业参与者需要找到安全的方式，在彼此之间，以及与监管机构之间，共享数据和数据中心增长预测，同时避免泄露商业敏感信息。

并且，这种合作需要在地方、区域和国际三个层面展开。在国际层面的推进对于跨地域创建一致的监管环境尤为重要。综合方法将有助于改善信息与通信技术价值链的能源排放核算和报告、制定新的能源高效倡议和替代能源方案等各个方面。

最后，我们每个人都应尽一份力。信息与通信技术的耗能大，是因为我们的社会需要大量数据。作为个人和组织，我们需要控制我们保存或使用的数据，并考虑减少我们自己的碳足迹。

本文作者：

Bart Valkhof，世界经济论坛信息与通信技术行业总负责人

Eleni Kemene，世界经济论坛工业脱碳负责人

Justin Stark，埃森哲北美可持续发展净零转型经理

本文原载于世界经济论坛Agenda博客，转载请注明来源并附上本文链接。

翻译：吴逸萌

编辑：王灿