数据中心能耗管理正在成为AI落地的重要场景。国内创业公司云创远景利用AI和边缘计算技术，为数据中心、大型超市和写字楼提供能耗优化方案。在原有节能措施基础上，该公司的方案可进一步降低15％至20％的能耗，且不取代原有能耗管理系统，而是与之配合持续优化。
云创远景创始人兼CEO沈骁表示，公司优先切入数据中心的原因在于其能量密度远高于其他建筑类型。根据住建部的建筑能量密度划分，数据中心处于最高档，约为2000焦，而一般住宅建筑仅为四五十焦，相差两个数量级。数据中心建筑面积不大但能量使用密度极高，节能需求更为迫切。此外，数据中心本身信息化和数字化水平较高，传感器部署和专业子系统搭配为AI落地创造了良好条件。
双碳政策成为该公司商业化的关键转折点。沈骁透露，在双碳政策出台前，由于AI控制过程的可解释性较低，客户对最终结果存在较多疑问，商务沟通较为坎坷。政策出台后，公司真实商务订单的金额和规模出现显著提升，客户分布从运营商到国家部委、国内大型企业乃至海外企业，呈现出普适性需求。
与英特尔的合作是标志性案例。2022年第三季度，英特尔有意采购一套能耗管理系统，云创远景经历了来自英特尔亚太乃至总部的多层级技术评审。英特尔对数据中心管理要求严格，部署完成后，这一合作带来了显著的辐射效应：一方面覆盖了国内部分对新技术采用较为保守的数据中心客户，另一方面撬动了海外市场。受俄乌战争和新冠疫情造成的供应链影响，海外电价飙升幅度远超国内，进一步提升了市场对能耗管理方案的接受度。
沈骁认为，节能减排与碳中和存在本质区别。碳中和在实际生产中更多体现为通过国家政策目标倒逼生产过程实现技术改造，不仅要求降低碳排放，更希望企业借此提升自身管理和技术水平。国内东部地区因旱情面临拉闸限电，海外发电成本高企，这些客观因素正加速双碳政策从政策驱动转向市场或经济驱动。
在技术路径上，云创远景采用纯数据驱动和AI驱动的方法，技术壁垒在于如何用尽可能少的数据训练出较准的模型，而非传统大模型的数据学习方式。沈骁以谷歌为例指出，谷歌数据中心的PUE已降至1.1，仍有高达40％的下降空间至1.06，而云创远景的案例显示，即使数据中心PUE已在1.1左右，仍可看到约20％的进一步降低空间。除新建数据中心外，存量数据中心因经历十年高速发展，改造空间更为广阔。
该文观点仅代表作者本人，企服科学平台仅提供信息存储空间服务。
