我们在网上的每一次操作都会产生更多数据，这使得数据中心作为互联网的支柱发挥着关键作用。
数据中心已对全球碳足迹产生重大影响，2022年其用电量占全球用电量的1%至1.5%。
未来，新型功率半导体技术带来的创新可能使数据中心改善能源平衡。
无论是观看视频、玩游戏、使用生成式人工智能（AI），还是仅仅发送一封电子邮件，我们都在不断产生新的数据。
自2010年以来，每年产生的数据量逐年增长，起始量为2泽字节。最新估算显示，每天大约产生3.2877亿太字节的数据，相当于每年120泽字节。
到2025年，数据量预计将增至超过170泽字节，仅在15年间就增长了145倍以上。
为什么数据中心是互联网的支柱
面对如此庞大的数据流量，数据中心正发挥着作为互联网支柱的关键作用。它们必须全天候处理这些海量数据流。
对数据日益增长的需求要求实现无缝连接、更高带宽和广域覆盖，这对现代数据和通信基础设施提出了严峻要求。
我们还看到，人工智能，尤其是生成式人工智能，将加速这一数据增长，进而增加对电力的需求。公共部门、企业和公民社会已经认识到并理解，数据中心已经对世界碳足迹产生影响数据中心已经对世界碳足迹产生影响，而且这一影响还将进一步加剧。
再看数据：仅2022年，据国际能源署统计，数据中心就占全球用电量的1%至1.5%，国际能源署。
2022年，全球数据中心用电量为460太瓦时（1太瓦时=10⁹千瓦时），相当于1.53亿户家庭的能源需求。预计到2025年，数据中心的用电量将占到多达3.2%的总碳排放量。
所有这些惊人的数字自然引起了人们对数据中心能源效率的关注。数据中心是能耗最高的建筑类型之一，单位楼面面积的能耗是典型商业办公楼的10至50倍。
数据中心用电量最高的原因主要在于功能强大的服务器和冷却系统。服务器在持续运行期间会变得非常热，因此必须进行冷却。
这种冷却需要全天候进一步消耗能源。数据中心消耗的能源中约50%用于冷却和备用电源。
只有稳健、可靠、安全且节能的数据中心，才能一方面实现高速数据传输，另一方面实现与净零目标相契合的高效运营。
同时，数据中心还需要进行高可扩展性设计，以便AI开发者扩展其计算和数据存储资源。
我们如何满足AI对数据中心的需求？
数据中心在推动各行各业AI技术的发展和广泛应用方面发挥着至关重要的作用。尽管能源消耗一直是任何新技术都会关注的问题，但AI运营的复杂性意味着它需要更多资源。
例如，AI数据中心配备了高性能服务器，能够处理训练深度学习模型或运行复杂算法所需的海量计算工作负载。
它们还提供庞大的存储容量，以安全、高效地存储和管理这些数据集。为此，数据中心需要不断升级，以满足这些需求。
关键问题在于：考虑到数据中心供电的物理空间有限，如何在新兴且快速发展的AI环境中保证高数据处理性能？
如何保证高数据处理性能
应对这一挑战的解决方案必须从进入数据中心的电网延伸至核心AI处理器。由功率半导体技术驱动的创新使数据中心能够改善其能源平衡。
数据中心由此变得更加高效，进而降低运营成本。先进的功率半导体使供电更加高效，并降低了冷却需求。
在全球范围内，使用多种先进功率半导体有望实现约48太瓦时的节能量。据英飞凌分析，这相当于减少超过3500万吨二氧化碳排放。
除了合适的微电子器件外，数据中心低压供电架构的变革也有可能对其能源平衡产生积极影响。这不仅可以降低功率损耗，还可以提高功率密度，从而进一步提升计算能力。
提升效率的新材料前景广阔
技术创新与改进也可以通过新材料实现。
氮化镓（GaN）是半导体技术中最新的材料之一，有助于提高效率和功率密度。GaN半导体具有高导电性和高开关效率，因此有助于降低能耗，并提高服务器和数据中心的能源效率。
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与此同时，与传统的硅晶体管方案相比，这类功率半导体体积更小、重量更轻。这也是一个重要因素，因为它减少了供电所需的空间，并降低了数据中心内设备的总数。
这类材料可能会改变游戏规则，因为它们为更高的功率密度、更高的效率和更低的复杂性铺平了道路，所有这些最终都将降低二氧化碳排放。
最后，再来算一笔账，以说明这些新材料的脱碳潜力：如果美国所有数据中心都配备GaN半导体，节能量将达到3.85太瓦时。这相当于每年减少315万吨二氧化碳排放。
