從醫療領域AI助力精準診斷與藥物研發，到制造業中智能機器人與AI算法助力自動化生產， AI對于生活生產方式的變革已席卷各行各業。

在“雙碳”目標與全球對于低碳可持續發展愈發關注的背景下，數據中心作為AI時代數字經濟的核心基礎設施，既要承載海量數據的存儲與運算，更要負責大模型的訓練與推理，同時，還面臨著前所未有的雙碳轉型與節能可持續發展的挑戰。

既講通識、亦是優解！施耐德電氣以“綠色快捷鍵”為智算中心注入“低碳基因”，助力各行業數據中心用戶打造高能效、低碳、可持續的數據中心，從可持續發展的企業愿景中梳理出一條快捷路徑！

亟待解圍

智算中心的能耗“困局”

數字時代下，AI的飛速崛起不僅帶來了各行各業生產力與生產方式的巨量變革，還使得其物理設施——數據中心，進一步坐實了“用能大戶”的名號。

據花旗預計：到2030年，全球數據中心市場的IT設備負載將從33吉瓦（1吉瓦=10億瓦=1000兆瓦=1百萬千瓦）增長到100吉瓦，年復合增長率為17%，其中AI的工作負載將以43%的年復合增長率實現快速增長。（數據來源：華爾街見聞）

同時，在用電效率增長的邊際遞減與AI興起的背景下，高盛研究部的預計也指出：到2030年，數據中心的電力需求將增長160%。（數據來源：第一財經）

在算力飛升時代，智算中心的低碳、長遠發展為每位業內人士出了一道“壓軸大考”。

AI加持

以技術賦智節能

想要破解由算力密度部署不斷高漲而帶來“高耗能”與“可持續發展”間的矛盾，不妨借助AI計算與創新技術的結合，實現追本溯源式低碳降耗轉型。

施耐德電氣SmartCool末端空調節能解決方案創新性地融合了AI機器學習技術（ML），能夠使空調末端基于實時的IT負載需求，實現秒級同頻變化與動態制冷輸出。在空調末端，通過這種讓每一分電力都“得其所用”的調節模式，可節約空調末端15%-40%的電力消耗，從而在大幅提升制冷能效的基礎上實現節能降耗。

全周期“綠”化

以設備破局降耗

在數據中心能耗構成中，制冷系統的能耗占比可達30%-40%甚至更高，如果想實現盡善盡美節能降耗與可持續發展，還需從設備入手打下良好基礎。

施耐德電氣InRow系列變頻風冷氟泵行級精密空調踐行循環經濟理念，基于領先的數字化技術與深厚的可持續經驗，始終貫穿綠色設計、綠色生產、綠色交付等環節的綠色低碳產業鏈標準。

與此同時，InRow系列空調還創新性地結合了變頻壓縮機與氟泵循環自然冷卻技術，可根據不同制冷場景需求，在機械制冷模式、過渡季節混合模式（氟泵節省壓縮機功耗）及低環溫下氟泵節能模式（純氟泵制冷）等3種模式下自動尋優切換，從而實現節省能耗；搭載的全變頻系統貼合場景負荷波動變化，實時調節制冷負荷，避免制冷冗余過大，產生額外功耗；滿足了多場景下的節能降耗與可持續發展需求。

在AI算力與服務器部署協同并進的同時，智算中心向更加節能、更加可持續的方向轉型依然道阻且長。施家將持續依托創新技術與對行業的深入洞察，以不斷迭代的綠色“快捷鍵”為數據中心行業的可持續發展貢獻智慧與力量。