“北上深”新政限制数据中心建设 不符“绿色计算”企业恐被洗牌

随着互联网的高速发展以及5G时代到来，作为承担互联网数据储存与处理的大脑——数据中心，正在全国各地拔地而起，而“数据中心”的能耗问题也引起了各地部门的关注。

近日，上海市经信委印发《上海市互联网数据中心建设导则（2019）》用来规范上海市互联网数据中心建设。而除上海外，深圳、北京等城市也相继出台了“数据中心”建设规则，以控制数据中心的规模与能耗。

中国数据中心发展到了怎样的阶段？数据中心的节能减排面临哪些挑战？就此，我们采访多位行业专家。

北京、上海不在核心区建“数据中心” 深圳重改造数据中心

6月11日，上海市经信委印发《上海市互联网数据中心建设导则（2019）》，提出“严禁上海市中环以内区域新建IDC（数据中心）”，“单项目规模应控制在3000至5000个机架，平均机架设计功率不低于6kW，机架设计总功率不小于18000kW。”等标准。

2019年4月，深圳印发了《深圳市发展和改革委员会关于数据中心节能审查有关事项的通知》。相比其他城市限制为主，深圳市更侧重于改造现有数据中心，对出于不同PUE（能源使用效率评价值，数值越低越说明“数据中心”用于计算的能源使用率越高）阶段的数据中心，给予不同的政策支持，例如对PUE值为1.3-1.35（含1.3）的数据中心，新增能源消费可给予实际替代量20%及以下的支持；对PUE值低于1.25的数据中心，新增能源消费可给予实际替代量40%以上的支持。

而早在2018年9月，北京市政府便公布了《北京市新增产业的禁止和限制目录》（2018年版），其中要求全市层面禁止新建和扩建互联网数据服务、信息处理和存储支持服务中的数据中心（PUE值在1.4以下的云计算数据中心除外），中心城区全面禁止新建和扩建数据中心。

各超大型城市限制“数据中心”动作频频，但对PUE值低于1.4的数据中心却都有优惠政策。核心原因是随着产业发展，市场对“数据中心”仍有需求。IDC 中国企业级研究部研究经理索引表示，随着互联网的发展2018年至2025年，中国数据圈将以30%的年平均增长速度领先全球，比全球高3%。预计到2025年，中国数据圈将增长至48.6ZB，占全球数据圈的27.8%，成为全球最大的数据圈，而海量的数据大部分都将储存在“云端”—数据中心内。

与此对应的，中国“数据中心”的建设也进入高峰期，索引介绍，2018年中国“数据中心”产业规模已达到1228亿。预计到2020年将超2000亿。其中除了消费互联网和传统的互联网业务以外，传统行业数字化转型，消费互联网向产业互联网转型也将引起IDC的基建热潮。

数据中心耗电量已超三峡 互联网企业或面临“碳排放”税压力

虽然数据中心的建设进入了高峰期，但“数据中心”的高能耗却让担负节能减排任务的超大型城市有点“吃不消”。数据中心的能耗有多高？2017年，北京节能环保中心专家吕天文曾向媒体透露，2016年中国数据中心总耗电量超过1200亿千瓦时，这个数字超过了三峡大坝2016年全年的总发电量（约1000亿千瓦时）。

而为控制不断投建的数据中心能耗，从2013年开始，国家相关部门便发布了多个指导意见。2019年2月12日，工业和信息化部、国家机关事务管理局、国家能源局三部门就联合发布《关于加强绿色数据中心建设的指导意见》，提出加快高耗能设备淘汰，建立健全绿色数据中心标准评价体系和能源资源监管体系，并明确到2022年新建大型、超大型数据中心的电能使用效率值达到1.4以下，基本淘汰高能耗老旧设备。

虽然“绿色计算”正成为数据中心的建设主流，但由于数据中心建设使用有一定的周期性，要实现2020年的目标，目前看还有一定的挑战。“行业内在用的很多数据中心使用效率值都超过1.5，即使勉强达到1.4，整体耗电量依然不低，如果规模上来了能源消耗仍将十分惊人。”索引说。

“其实不仅是互联网企业，整个社会如果不降低对云端等数据访问需求量，那就必须降低数据中心的能耗，否则必然面临行政方面压力，例如美国‘碳排放税’是所有企业都要承担的税种，但目前在我国来看，这类税还主要针对传统高能耗企业。”索引表示，不符“绿色计算”趋势的互联网以及数据中心建设企业，今后有被洗牌的可能。

PUE值降到低于1.4有多难？曙光节能技术有限公司总经理何继盛告诉记者，传统数据中心超过一半的耗能都用在冷却方面。因此降低冷却耗能即降低PUE值是关键，而冷却设备的耗能主要在于风扇、冷冻机、压缩机上。

“目前行业内最先进的低功耗冷却技术是‘浸没式相变液冷技术’，通过该技术我们可以把计算主板上的发热量100%由相变冷媒带走，机箱可实现无风扇设计。由于液冷系统采用中温水冷源设计，故可全年自然冷却（不用冷冻机或者压缩机制冷），整体系统PUE可降至1.05以下。”但曙光节能技术有限公司总经理何继盛告诉记者，由于“数据中心”建设的周期性，以及使用企业的需求不同，相关技术快速普及还需要一定时间。