算力需求与能源挑战 - 人工智能发展推动算力需求爆炸式增长，字节跳动筹建新能源团队并发布风光储招标项目以满足数据中心猛增的用电需求[1] - 全球数据中心用电量到2030年可能翻一番，相当于日本当前一年的用电量[1] - 风光发电存在间歇性问题，与数据中心7×24小时稳定供电需求存在天然矛盾[3] 技术解决方案与能效提升 - 液冷技术可将数据中心每1000瓦算力设备所需的制冷功率从500瓦以上降至200瓦，制冷部分功耗效率提升40%以上[4] - 新华三集团通过"AI in All"战略，利用机器学习模型智能调度算力资源，实现算电联动并优化冷却系统阀门控制[4] - 数据中心节能需综合考量PUE（电源使用效率）与WUE（水资源使用效率），将数据中心与城市供热结合可实现废热利用[4] 系统整合与协同优化 - 晶科能源布局光储技术、虚拟电厂等方案，结合AI和大数据调度，助力供需端精准匹配以解决供电稳定性问题[3] - 虚拟电厂通过技术手段聚合分布式电源、储能系统等资源进行统一调控，相当于一个"虚拟"发电厂[3] - AI技术可通过虚拟电厂将算力中心转变为电网柔性调节节点，结合"东数西算"国家战略实现能源与算力协同优化[4] 绿色电力与可持续发展 - 隆基绿能强调光伏电池转化效率、场景化设计与产品可持续性是推动绿色算力的基础，需考虑全生命周期下的可持续性和耐久性[5] - 光伏制造端的碳足迹追踪技术可延伸至算力产业，通过数字化与标准共建实现电力产品碳足迹可追溯、可认证[6] - 碳足迹是衡量产品全生命周期温室气体排放的指标，对于绿电认证至关重要，可帮助算力企业获得国际绿色溢价[6]