AI 正在吞噬电力，也正在拯救电力。“标准领航绿色智能：Green AI 与 AI for Green 的协同与实践”圆桌讨论

2025-12-02

AI正在吞噬电力，也正在拯救电力。标准化如何驾驭这把双刃剑？

2025年11月7日，在2025消费电子创新大会（CEIC），“创新·标准化交流会”的“标准领航绿色智能：Green AI 与 AI for Green 的协同与实践”圆桌上，中国标准化研究院、全球计算联盟（GCC）、中国电信、海思技术、德国莱茵TÜV的专家们给出了答案的雏形。

三个数字，一个悖论

4,000亿度。2030年中国数据中心预计年耗电量，相当于4个三峡电站的年发电量。

200度。一颗嵌入AI内核的芯片，每年为一台家用空调节省的电量。

30%。因全球标准不互认，企业额外承担的研发和认证成本。

悖论就藏在这三个数字里：AI是能源黑洞，也是节能利器；标准本应降低成本，现实却在推高壁垒。

数据中心的温度博弈

一条被忽视的U型曲线

传统智慧说，把机房温度调高，制冷系统就省电。

全球计算联盟（GCC）节能降碳专委会副主任委员王江涛说：这是一个危险的半真理。

服务器风扇的功耗与转速呈立方关系。当机房从25°C升到35°C，风扇转速从40%飙升到80%，功耗不是翻倍，而是暴涨数倍。制冷省下的电，被IT设备自己吃掉了。

两条功耗曲线相加，形成一个U型曲线，功耗优化存在一个全栈能耗最低的“最佳温度”。

问题是，这个最优点不是静态的。跑大模型训练和跑推理服务，负载特征完全不同，最优温度也在漂移。

解法：用AI预测AI的能耗。建立能效仿真模型，实时追踪动态最优点。

标准化缺口：当前没有统一的智算中心能效评判标准。传统PUE指标只评价基础设施，不能反应AI负载的能效特性。

算力增长在与节能赛跑

中国电信研究院绿色低碳技术研发部谈儒猛带来一组数据：

2024年，中国数据中心耗电约占全社会用电的1.7%
2030年，这个比例可能升至5%
中国电信2024年减排超过1,500万吨CO₂，万元产值能耗下降19.2%

节能在努力，但算力增长更快。这是一场追赶的游戏。

中外路径差异

欧美巨头（Google、Microsoft、Amazon）主攻绿电采购，目标是2030年实现100%可再生能源供电。

中国走另一条路。把数据中心建到绿电富集的地方。中国电信青海数据中心已实现100%绿电供应，并用区块链追溯每一度电的来源。

制约：国内绿电跨省交易机制尚不完善。西部的资源，还不能完全流动到东部。

芯片端的节能革命

200 赫兹跑神经网络

传统MCU（微控制器）算力有限，无法搭载AI。海思的创新是：在MCU里嵌入一个叫EAI的AI内核，让200MHz主频也能跑轻量级神经网络。

落地场景：1.5匹变频空调。

EAI内核实时采集室内外温度、压缩机功率、膨胀阀开度，用强化学习动态调整运行策略。

结果：夏季能耗降低15%-20%，单户家庭年节电约200度。

海思标准与产业发展部部长林雨提出一个概念：动态能效。

传统能效测试在实验室静态工况下进行，但真实使用场景是动态的。光照变化、门窗开关、人员进出。一个“会学习”的空调，用静态方法测不准。

标准化挑战：如何测试一个不断进化的设备？动态测试方法和配套仪器的标准化，是下一步的关键。

空调能效的中国领跑

插一段背景：中国空调能效标准自1989年首版以来历经七次修订。2020年的新国标被称为“史上最严”，成功推动市场从定频转向变频。

这套标准被联合国环境署作为全球领先案例推广。

现在的问题是：当能效已经很高，下一步怎么走？

答案可能在AI。用智能算法榨取最后几个百分点的节能空间，同时让用户体感更舒适。

以人为本的再定义

技术应该适应人

中国标准化研究院基础所人类工效学领域首席研究员赵朝义从人因工程角度提出一个常被忽视的维度：

智能应该适应人，而非让人适应智能。

用户不关心你的AI有多强大，只关心产品好不好用。如果智能系统太复杂、太不可预测，用户反而会拒绝使用。

深层启示：真正的绿色智能，可能不是让AI无限强大，而是让AI恰到好处。过度设计的智能系统，不仅消耗更多算力，还会因复杂性过高而降低接受度。

“以人为本”不仅是用户体验的要求，也是能效优化的路径。砍掉用户不需要的“智能”功能，就是节能。

赵朝义团队正在推动的标准：

产品智能化人类工效学设计指南（国家标准）

人形机器人工效学设计指南

人形机器人工效学测评流程

标准的巴别塔

30%的隐性税

王江涛（GCC）算了一笔账：

中国有服务器能效强制标准（分1-3级），欧盟有ERP法规（正在升级为A-G七级），美国有能源之星。三套标准互不承认，企业要分别认证。

结果：产品研发的认证成本上升30%以上。

更棘手的是能效基准工具。国际通用的SPEC测试软件，因地缘政治因素对数百家企业限制使用。

应对：中国标准化研究院开发了国产替代方案（BenchSEE、BenchDEE），但推广到国际市场仍需时日。

AI治理与绿色可持续的割裂

德国莱茵TÜV大中华区可持续发展全球技术总监王翠榆指出一个遗憾。

当前AI立法的监管实践层面，AI治理和绿色低碳的结合度较为低；在AI法治层面，绿色低碳发展的保障尚未充分。

她的建议是，选好场景，法规和标准先行，产业落地，多方协同。

超越PUE，多维评价体系

与会专家达成的共识是：单一的PUE指标已经过时。

未来评价数据中心的绿色程度，应该看四个维度：

算效：单位算力的能耗
碳效：单位算力的碳排放
水效：单位算力的水资源消耗
全生命周期碳足迹：从生产到报废的完整核算

中国电信正在ITU-T牵头制定“数据中心多维度环境影响KPI”国际标准，为这一方向奠定基础。

行动清单

技术标准层面

开发适应AI设备学习特性的动态测试方法
将算效、碳效、水效纳入综合评价框架
推动国产能效基准软件的国际应用

国际合作层面

探索主要经济体间的能效标准互认
在ITU、ETSI、ISO深度参与绿色AI标准起草
通过全球能效中心输出中国实践案例

产业协同层面

在具体应用场景推动产学研用协同
将人类工效学要求纳入智能产品标准
在数据中心布局中统筹算力需求与区域能源禀赋

一个值得持续追问的问题

马斯克在2024年警告：“明年，你会发现没有足够的电力来运行所有芯片。”

ITU将“可持续性”列为6G的四大设计原则之一。

这两条信息指向同一个未来：算力与电力的博弈，将定义下一个十年的技术格局。

标准化能做的，不是选边站，而是搭建一套规则，让”绿色”和”智能”不再是二选一的选择题。

如本次圆桌主持人丁晴所言：

以标准领航，以规则之力推动技术向善，产业向新。

这条路刚刚开始。

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