报告由浙商证券发布，从算力侧、能源侧、应用侧三大维度解析绿色算力产业链，核心聚焦硬件能效、节能温控、算能协同及产业赋能，指出绿色算力正从单纯能效优化转向 “算力 – 电力 – 碳力” 系统协同，是科技与能源交叉领域的核心赛道。
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- 绿色算法优化
通过紧凑型网络架构（如深度可分离卷积、MoE 混合专家模型）、高效训练（混合精度计算、梯度检查点）、推理（模型剪枝、量化）及数据使用（主动学习、预训练）四大维度降低能耗。典型案例如 DeepSeek 采用 MoE 架构，以 600 万美元成本开发高性能模型，GPT-4 通过推测解码技术降低响应功耗。
- 核心硬件能效提升
- 芯片：英伟达 Blackwell 架构能效比领先，国产壁仞 BR100 能效比达 1.86；
- 服务器：ARM 架构、整机柜高密度集成、动态调频技术推动降耗，浪潮 M6 服务器通过智能温控优化风扇调速；
- 存储：HBM 高带宽内存通过垂直堆叠提升传输效率，长江存储第四代 3D NAND 功耗降低 25%；
- 网络：全光网络与 Scale-up 超节点方案减少通信延迟，提升算力协同效率。
- 数据中心运营降耗
液冷技术成主流，冷板式 PUE 降至 1.3 以下，浸没式 PUE 达 1.2 以下；AI 驱动的 DCIM 系统通过数字孪生实现智能运维；余热回收技术在北方采暖场景投资回收期可缩至 5 年以内，吸收式制冷最短仅 0.33 年。
- 电力结构转型
全球数据中心 2024 年耗电量达 415 太瓦时，中国煤电占比约 70%，需加快风光储等可再生能源替代。美国数据中心耗电占全球 45%，天然气为主要能源来源。
- 储能与电网优化
- 储能：磷酸铁锂电池主导电化学储能，宁德时代 “算力专用电池” 体积能量密度提升 30%；江苏 200MW 飞轮储能阵列响应达毫秒级；
- 电网布局：“东数西算” 八大枢纽引导算力向绿电富集区集中，腾讯怀来 “风光储” 一体化项目年减排 8000 吨；
- 调度协同：Google 24/7 CFE、Microsoft 小时级 PPA 工具实现碳可视化与算力编排，国内算能联合调度框架优化任务分配。
- 重点行业减碳
AI 算力推动电力（减碳 12%-22%）、工业（13%-22%）、交通（10%-33%）、建筑（23%-40%）四大行业减碳。案例包括镇海炼化 “5G+AI” 降低 VOCs 排放 37%，滴滴智能拼车系统使单车年减排 1.2 吨。
- 边缘计算与垂直模型
边缘计算将算力下沉至终端，减少数据传输能耗，生成式 AI 成为边缘核心工作负载；能源垂类大模型如智子熹源 “智子能碳大模型”，以 1/10 成本替代传统专家团队，降低楼宇暖通能耗 15%-20%。
- 系统性转型价值
远景 EnOS 平台管理全球 845GW 能源资产，AI 推动经济向 “虚拟化增值” 转型，降低单位 GDP 物料消耗与碳足迹，助力资源强度持续下降。
- 短期重点：液冷技术改造、高效算法与模型架构、高密度服务器及 HBM 高带宽内存；
- 长期方向：“源网荷储” 一体化、绿电直连、电算协同调度平台、边缘计算与能碳大模型；
- 风险提示：经济修复不及预期、政策推行滞后、市场情绪波动影响投资信心。
绿色算力的核心竞争力已从单一 PUE 优化转向 “低碳电力获取 + 算力运营效率” 的综合比拼。算法创新、硬件升级、能源适配与产业赋能形成协同效应，推动算力从 “规模扩张” 向 “绿色高效” 转型，成为实现 “双碳” 目标与产业智能化升级的关键支撑。
