服务器功率（1度电 vs 百万次AI推理）

浏览一次网页，玩一局游戏，网购一件商品，需耗费多少电？

统计精准数字虽有难度，但国外有位艺术家制作了一个网站：当你打开一个页面的几秒钟，谷歌已经排放了xxxxKg(数千公斤)的二氧化碳。

不断跳动上涨的数字似乎一直在提醒你，互联网之于能源的“耗损”。

（来源：http://www.janavirgin.com/CO2/）

而支撑IT产业发展，由众多服务器组成的数据中心能耗，也的确在快速增加。据国家环境规划与政策模拟重点实验室统计，2021年国内数据中心总能耗突破2166亿千瓦时，占社会用电量2.6%，相当同年1.3个上海市总社会用电量。

但抛开“产出”只谈“消耗”是不客观的，IT产业的绿色发展不仅要减少能耗，也要提高能源使用效率。

11月4日，在刚刚落幕的云栖大会上，宁畅公司首席技术官赵雷就指出，宁畅液冷服务器仅用1度电就可实现AI模型16870314次目标识别分类、435343次重量级目标分析。

宁畅公布的单位电能所实现AI计算能力很有意义，伴随AI产业潮流汹涌而来的，是节节攀升的巨大电力消耗与二氧化碳排放。

▌AI产业急需降耗

马萨诸塞大学曾做过一项测试，以常见的几种AI大模型单次训练周期为例，训练过程要排放超过626,000磅二氧化碳，几乎是家用汽车寿命周期排放量的五倍（其中包括汽车本身的制造过程）。更有数据显示，庞大的AI模型GPT-3被训练一次就要消耗电量19万度，大约产生85吨二氧化碳排放。

以上还不是AI模型训练耗能终点，比GPT-3庞大三倍的MT-NLG模型如今已上线训练。据统计，从2012年以来AI模型训练所需算力，每3.43个月就会翻倍，庞大算力需求的背后是巨大能源消耗。

目前众多IT厂商在积极布局AI产业的同时，也在节能、绿色方面加大投入，例如亚马逊推出碳排放“计算器”，微软推行内部碳税政策，阿里巴巴的减碳量评估方法，无不显示出节能降碳已经成为IT行业大势。

而 “一度电，百万次AI推理计算”的理念，让算力与能耗直观对应，对推动人工智能产业的绿色发展有着积极促进作用。

但要落实“百万次AI推理，一度电”，降低人工智能数据中心整体能耗，液冷等技术正显得不可或缺。

▌“液冷+定制”破解能耗难题

根据云栖大会上，宁畅公司公布数据显示，宁畅“全系统定制液冷服务器方案”可让数据中心PUE（电能利用效率指标）降低至1.2以下，还可满足服务器单芯片500W功耗的散热，让单机柜功率得到提升并节省部署空间80%。

以总负载10MW的机房为例，相比风冷模式，宁畅液冷方案年均可节省电费1580万元，减少二氧化碳排放量22600吨。

2022云栖大会宁畅赵雷分享报告现场

可以看出，宁畅正通过“成熟的液冷服务器产品+定制化服务”，破解AI大模型等带来的高能耗增长困境。

据了解，宁畅已将定制服务器数量门槛从10万台降到1万台及以下，截至2022年10月，宁畅承接定制化服务器项目量已近千个，其中就包括诸多液冷定制方案。另据IDC最新发布的《中国半年度加速计算市场（2022上半年）跟踪报告》显示，宁畅（Nettrix）位居中国加速服务器市场销售榜第二。

宁畅的“一度电，百万次AI推理计算”的节能理念，最终能否被行业广泛接受采用，目前还不好预测，但相信新的节能与降耗标准，能助力推动人工智能产业从发展期走向成熟。