核心观点 - AI产业的可持续发展高度依赖于ESG（环境、社会和公司治理）理念的深度融入，特别是电力供应和能源效率的绿色化与高效化 [1] AI与电力及ESG的依存关系 - 电力是约束AI算力发展的关键因素，电力供应不足将影响算力有效服务前端 [1] - 若电力全部来自化石能源，将延缓ESG目标的推进 [1] - AI算力的尽头是电力，电力的尽头是绿电（绿色电力） [1] 绿色电力的内涵与要求 - 绿电生产不应仅局限于风能、太阳能、水能等清洁能源发电 [1] - 绿电的全产业链生产流程和逻辑同样需要实现低排放、低能耗、少用自然资源 [1] 散热技术演进与资源节约 - 过去算力中心在高负荷下，散热方式从风冷升级为水冷，但水冷技术消耗大量水资源 [1] - 如今液冷技术取代水冷，专用冷却液体能高效完成散热任务 [1] - 液冷技术将以往高耗能、高耗水的模式转变为零排放的可持续模式 [1] - ESG提供的战略思路帮助高电压、高负荷算力中心摆脱对水资源的依赖 [1] ESG工具提升能源效率 - 在算力中心的每一个用电环节引入ESG工具，能大幅提升能源使用效能 [2] - 这将直接推动PUE（电能使用效率）体系的优化 [2] ESG对产业链的全面影响 - “降低能耗、降本增效”的ESG生产链条要求，正全面注入芯片、服务器以及零碳园区、零碳城市、零碳产业的建设中 [2] - 在产品端和终端利用端，AI与ESG的结合将带来时代性的进步 [2]