AI 热潮冲击碳中和承诺建议加快建立绿色数据中心能耗管控体系

一、存在的主要问题和风险

（一）数据中心能耗“激增失控”

AI 大模型训练和推理需要海量算力支撑，数据中心电力消耗呈指数级增长。据测算，一个大型 AI 数据中心年耗电量可达数亿度，相当于数十万户家庭用电总量。部分数据中心为追求性能，忽视能效优化，PUE 值（能源使用效率）居高不下，造成大量能源浪费。随着 AI 应用普及，数据中心能耗将持续攀升，给能源供应和碳减排带来巨大压力。

（二）碳排放“不降反升”

科技企业虽承诺碳中和目标，但 AI 业务扩张导致实际碳排放不降反升。为应对电力需求激增，部分数据中心依赖天然气等化石能源发电，碳排放强度增加。部分企业通过购买碳汇等方式实现账面中和，实际减排效果有限。AI 产业碳排放核算标准缺失，企业减排责任不明确，监管难度较大。

（三）绿色转型“进展缓慢”

数据中心绿色化改造需要大量资金投入，企业积极性不高。可再生能源供电比例偏低，绿电采购成本高、供应不稳定。液冷等节能技术推广应用不足，传统风冷方式能效低。部分企业存在先发展后治理思想，绿色转型动力不足。行业绿色标准执行不够严格，缺乏有效激励约束机制。

（四）能源保障“压力增大”

AI 数据中心集中布局导致局部地区电力供应紧张，高峰期可能影响居民用电。电网调峰压力增大，可再生能源消纳难度提升。部分地区为吸引数据中心投资，承诺优惠电价，加剧电力供需矛盾。能源基础设施配套建设滞后，难以满足 AI 产业快速发展需求。

（五）政策监管“跟进滞后”

AI 能耗和碳排放管理政策滞后于产业发展速度，缺乏针对性监管措施。数据中心能效标准执行不够严格，违规成本低。碳排放核算、报告、核查体系不完善，企业减排数据真实性难以核实。跨部门协调机制不健全，能源、环保、工信等部门监管合力不足。

二、对策建议

（一）让“绿色设计”成为数据中心底线

建议工信部门会同发改、能源部门，制定《绿色数据中心能效强制性标准》，明确新建数据中心 PUE 值不得高于 1.3，改建数据中心不得高于 1.5。建立数据中心能效标识制度，向社会公开能效等级。对不符合能效标准的数据中心，限期整改或关停。鼓励采用液冷、自然冷却等节能技术，对绿色技术应用给予财政补贴。

（二）让“可再生能源”成为主要电力来源

建议能源部门制定数据中心绿电消纳目标，要求新建数据中心可再生能源使用比例不低于 50%。建立绿电交易绿色通道，降低数据中心绿电采购成本。支持数据中心参与绿证交易，通过市场机制促进绿电消纳。鼓励数据中心与可再生能源发电企业签订长期购电协议，保障绿电稳定供应。

（三）让“碳核算”成为企业必修课

建议生态环境部门制定 AI 产业碳排放核算指南，明确数据中心碳排放核算边界、方法和报告要求。建立企业碳排放报告制度，要求大型数据中心定期报告碳排放数据并第三方核查。将 AI 企业碳排放纳入全国碳市场，通过碳交易机制倒逼企业减排。对减排成效显著的企业给予税收优惠。

（四）让“能源保障”与产业发展同步

建议发改部门将数据中心用能纳入能源发展规划，统筹考虑数据中心布局与能源供应能力。建立数据中心用能评估机制，对能耗超过区域承载能力的项目不予审批。支持数据中心参与电力需求侧管理，通过峰谷电价引导错峰用电。加快电网升级改造，提升可再生能源消纳能力。

（五）让“对外发声”展现中国担当

建议外交部门会同工信、生态环境部门，在国际气候谈判中主动提出 AI 产业减排倡议。推动建立全球 AI 碳排放核算标准，争取国际话语权。鼓励我国科技企业参与国际绿色数据中心标准制定，输出中国经验。在)
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