2025年，全球创建、捕获、复制和消费的数据量预计将达到181泽字节（ZettaByte），而这几乎是2020年的三倍。

随着经济数字化转型不断推进，生成式人工智能快速发展，移动数据网络需求不断增长，加密货币挖矿的诞生升级，数据量正出现大幅度的增长。

信息量的增加导致行业需要更多算力，这又会增加数据中心、电信和数据网络等通信基础设施对电力的需求。这种增长也将带来温室气体排放，因此我们需要努力升级电力系统，以保持与数据量增长的步调一致。随着信息与通信技术行业的扩张，如何获得足够的清洁能源将成为一个重要问题，尤其集中在该行业的地区。

为了应对这些相互关联的挑战，电力和信息通信技术领域需协调一致，以平衡不断增长的需求和电力输送系统的能力。

为了满足不断增长的数据处理需求，数据中心等设施将提升其处理能力，这将增加它们对电力的需求。人工智能模型及其应用的快速增长需要额外的计算能力，这将导致电力需求迅速增加。

根据国际能源署的说法，多余的电力需求不仅仅是用于服务器等额外设备，也需要为必要的系统冷却提供支持，以应对数据处理产生的大量热量。

他们同样预计，到2026年，数据中心、加密货币和人工智能可能需要1,000太瓦时的电力。目前，这个数字已经达到了460太瓦时。

通信网络促进了数据从生成点到处理点的传输，并增加了数据中心的能耗。

根据最新的数据，国际能源署指出，数据中心和通信网络使用全球电力的2-3%，产生的温室气体占全球排放总量的1%。然而，即使采用最低情景预测，这一比例也将显著增加。

近年来，数据处理业务逐渐从私有数据中心转移到更节能的大规模云数据中心。

然而，物联网技术和其他高速数据应用的广泛增长都依赖于5G移动网络。尽管5G硬件在性质上更加节能，但与当前的4G网络相比，5G网络的扩展可能会导致能耗增加高达140%。据《金融时报》报道，这主要是由于5G网络需要更多的手机信号塔。

另一方面，随着边缘数据中心数量的增加，物联网和需要快速或本地数据处理的技术可以通过边缘计算，在接近网络边缘和终端设备的地方处理数据。小型现场边缘数据分析可大幅减少处理时间，但可能增加当地电网的负担。

据《金融时报》报道，行业内部人士对于清洁能源的发电能力是否能够与广泛的电力需求增长同步感到担忧，可能导致温室气体排放量上升。埃森哲的研究指出，自2016年以来，该行业的排放量一直在上升，由于清洁能源的供需不平衡，这一趋势可能会继续。

为了满足全球主要数据中心集群的电力需求和管理温室气体排放，这是一个特别具有挑战性的任务。这涵盖了北弗吉尼亚州作为“数据中心之都”和许多北欧国家。一些较小地区也存在一些重要的数据中心，例如新加坡（受益于世界领先的互联网速度和低成本电力）和爱尔兰（凉爽的气候、出色的全球连接性以及友好的经济和税收体系都刺激了数据中心的增长）。

很多拥有大型数据中心集群的国家已经针对新的数据中心集群和相关基础设施实施了限制，以因应电网和国家气候目标的挑战。

新加坡对新数据中心的建设实行了长达四年的禁令，直到2023年才解除。由于受能源和空间限制，新加坡在颁发新许可证方面仍然保持谨慎态度。目前，该国监管机构正在制定符合新加坡净零目标的绿色数据中心发展路线图。

由于担心国家电网容量以及轮流停电的问题，爱尔兰电网自2022年起暂停了连接都柏林新数据中心的行为，此项禁令将一直持续至2028年。然而，根据国际能源署的最新数据显示，该岛的数据中心能耗预计将增长一倍以上，其他地区的数据中心消耗也将有显著增加。

数据中心运营商特别注重提高电力利用效率，不仅为了降低费用，也是为了遵守环保法规。通过显著的性能优化，可以有效缓解全球数据中心对能源的需求增长。然而，考虑到当前数据量扩展的规模和速度，我们需进一步努力以适应未来的数据增长，并实现减排目标。

在优化数据中心运营方面，新型高效冷却技术和人工智能的应用具有巨大潜力。比如，谷歌利用其Deep Mind人工智能技术，成功降低了冷却成本，降幅达到40%。

目前，人们正在采用光纤代替铜线进行工作，从而提高通信网络的能源利用效率。同时，将数据处理转移到充分利用绿色电力资源的地区，有助于减少排放。

其他潜在方法包括绿色编程，旨在减少应用程序处理负担。麻省理工学院林肯实验室超级计算中心也致力于降低电力消耗并优化人工智能模型训练。

与此同时，小型语言模型正逐渐成为ChatGPT等大型语言模型的替代选择。小型语言模型仅使用少量参数，与大型语言模型相比，这表明大型语言模型需要巨大规模来完成对复杂数据模式的识别和推理。因此，小型语言模型的处理需求更低，资源消耗也远远少于大型语言模型，但仍能提供高质量的结果。

麻省理工学院致力于利用类似家庭能源报告的方式，提升人们的能源意识，重点在于为数据处理创建这一方式。他们的目标是让用户了解其处理任务消耗的能源量、其碳足迹相对他人的情况以及改进之道。该学院的研究人员指出，此举可成为信息与通信技术领域的典范，尤其是在该领域缺乏全面行业数据的情况下。

灵活的解决方案有助于应对不断增长的能源需求对电网的影响。例如，需求响应和负载转移可降低数据中心和通信基础设施在高峰时段的用电量，将其转移至需求和价格较低的时段。

尽管信息与通信技术公司的行动对于应对能源消耗的增长至关重要，但它们仅仅是未来能源需求的一部分。在从使用化石燃料转向电气化的过程中，交通、重工业以及消费者行为等领域对电力的需求也在不断增加。

随着这一发展趋势，以及对清洁电力的需求不断增加，电力公司可能会面临瓶颈，因为新基础设施建设的审批程序通常过长，导致了发展受阻。

因此，为了缩小不断扩大的供需差距，我们需要包括私营部门、电网运营商、规划部门和监管机构在内更广泛的参与，并共同寻找综合解决方案。这将意味着信息与通信技术行业需要向其他行业学习，并与其合作，以推动清洁电力需求。为了实现这种协作方式，行业参与者需寻找安全途径来共享数据和数据中心长预测，同时避泄露商业敏感信息。这种安全方式既涉及彼此之间的共享，也涉及与监机构之间的互动。

此外，这种协作需要在地方、区域和国际三个面上展开。尤其是在国际层面上的推进对于建立统一的监管环境跨越不同地域具有重要意义。综合方法改善信息与通信技术价值链中能源排放的核算和报告，并制定新的能源高效倡议以及替能源方案等各个方面。

最后，我们每个人都应该出一份力。信息与通信术的能耗很大，是因为社会需要大量数据。为个人和组织，我们要控制保存或使用的数据，并思如何减少自身的碳足迹。

来源：联合国贸易网络