（来源：中国经济时报）
■中国经济时报记者李海楠
近日，工业和信息化部、国家发展改革委等五部门联合印发《关于组织开展2026年度国家绿色算力设施推荐工作的通知》，同步发布新版《国家绿色算力设施评价指标体系》。此次五部门联合启动2026年度国家绿色算力设施推荐工作，提出在工业、信息通信、能源、互联网、金融、公共机构等领域遴选一批能效、碳效领先的绿色算力设施，申报单位需于2026年11月16日前完成推荐材料报送。随着人工智能算力需求快速攀升，算力设施在成为数字经济“新电力”的同时，也面临能耗持续增长的现实考题。据国家数据局统计，截至2025年底，全国在用算力基础设施机架数超过1373万标准机架、总用电量达1960亿千瓦时，占全社会用电量的1.9%，同比增长18.1%，增速是全社会用电量的5倍以上。
算力规模高速扩张与能耗刚性增长之间的博弈，使绿色低碳转型成为算力设施建设绕不开的必答题。接受中国经济时报记者采访的专家认为，绿色算力不是在某一环节做“减法”，而是一项系统工程——应以算电协同为统领、绿电消纳为目标、液冷降耗为支撑，让算力负荷主动适配绿电的时空分布；同时要立足各地气候与资源禀赋因地制宜，警惕概念炒作、算好综合成本，推动算力设施绿色低碳、集约高效发展。
评价“指挥棒”多维升级
绿色算力，“绿”在源头，也“绿”在全过程。“要按照国家节能降碳、‘双碳’管控、资源集约节约的总体要求，统筹布局人工智能运算、云计算、数据中心、工业化赋能等基础设施，把高效、降碳、绿色、安全体现在机房场地、软硬件系统、数据存储运行和运维的全过程。”国务院发展研究中心社会和文化发展研究部研究员周宏春在接受中国经济时报记者采访时认为，在“十五五”节能降碳的大背景下，这是发展绿色算力必须优先要把握的方向。
评价标准之变，源于算力设施用能特征的深刻变化。以单机柜算力设备发热为例，随着人工智能芯片功率密度持续攀升，单机柜发热量水涨船高，冷却系统耗电占比随之上升，已成为牵动数据中心能效的关键变量，也是观察绿色算力的一个微观切口。
对此，长期从事数据中心冷却研究的清华大学航天航空学院长聘教授李震在接受中国经济时报记者采访时指出，单机柜算力设备发热量不断提升，正深刻改变算力设施的建设方式，客观而言，也对绿色评价提出了更高要求。
与以往主要看电能利用效率（PUE）不同，2026年度国家绿色算力设施推荐树立起多维度的“指挥棒”：申报设施的PUE应达到《数据中心能效限定值及能效等级》2级以上，绿色发展水平达到《绿色数据中心评价》二级以上，同时对碳利用效率、水资源利用效率、可再生能源电量占比、机柜上架率等提出明确要求。其中，算力设施规模原则上不小于3000个标准机架、上架率不低于60%，智算设施等可不受机架规模限制。名单还将动态调整，关键指标不达标的设施会被移出。
可见，为顺应国家从能耗双控转向碳排放双控的政策导向，碳排放、碳足迹等指标正被纳入数据中心管理。
在周宏春看来，能效管控、碳排放管控、节水增效、算力高效利用等要求，也在细化为可量化、可核验的评审标准，“其目的是要引导经营主体推进能源、水资源和算力等要素集约高效利用，夯实算力设施绿色低碳发展的基础。”
绿色低碳还需贯穿算力设施的全生命周期。周宏春建议，从选址、设计、建设到运营、退役，节能降碳和资源集约要求应融入各环节，配套建立覆盖能源消耗、碳排放、水资源利用、算力资源集约利用的常态化监测、统计分析与动态评估体系，持续巩固绿色发展成效。
以算电协同为统领，
液冷降耗因地制宜
眼下，绿电消费占比已成硬性政策门槛。按照2024年印发的《数据中心绿色低碳发展专项行动计划》，国家枢纽节点新建数据中心绿电占比需超过80%；2025年印发的《关于促进可再生能源绿色电力证书市场高质量发展的意见》提出，国家枢纽节点新建数据中心绿色电力消费比例在80%基础上进一步提升。
周宏春分析认为，现阶段，在“双碳”目标下，核心挑战已从“能不能发出更多绿电”，转向“能不能在合适的时间和地点把绿电有效利用起来”。他结合液冷降耗、算电协同、绿电消纳几条路径的关系指出，最关键的是把算电协同和绿电消纳打通，让算力负荷主动适配绿电的时空分布，而不是只盯着单点节能。
其中，液冷降耗是这一系统的支撑环节。李震强调，当前阶段，随着单机柜发热量攀升，液冷技术正处于快速发展阶段，大量企业进入这一领域。他介绍，“从能效看，液冷可使数据中心整体能耗再降低约5%。”
绿电“看天吃饭”，光伏白天出力高、夜间近乎为零，风电波动更大，单纯购买绿电难以解决时间错配问题。算电协同正是破解绿电消纳的机制：通过算力调度，把人工智能训练等可灵活安排的任务安排到绿电出力高峰，既能降低用电成本，又能提升新能源消纳水平。
“不同技术的效果跟气候条件强相关，要根据不同地域，结合需求条件、安全指标等调整技术方案，才能实现最好的效果。”李震建议，应推广考虑包括能耗、易维护、使用年限等在内综合成本的末端冷却方式，以及北方地区余热供暖等技术。
可见，在绿电占比硬约束下，单靠省电已经不够，系统协同才是关键。“更大范围的协同，有赖于一体化算力网络。”周宏春建议，将分散的数据中心、超算中心、智算中心用高速网络连接起来，构成涵盖算力生产、传输调度、能源支撑和行业应用的调度网络，以新型电网、新一代通信网为保障，在规划和运行层面推动算电协同、算网融合，“只有实现以电强算、以算促电，才能让用算力像用电一样方便。”他说。
而如何避免算力设施成为新的能耗负担，归根到底仍是供给与消费的平衡问题。周宏春强调，算力设施既是未来的能源消耗大户，也是未来的经济增长点：既不能因其耗能而视为负担、放弃建设，也不能因其重要而乱铺摊子、盲目规划，唯有统筹兼顾，才能为人工智能发展提供坚实而可持续的基础支撑。
总 监 制丨杨玉洋车海刚
监 制丨陈 波 刘卫民
审 核丨周子勋编 辑丨陈姝含
