人工智能数据中心的范畴 3 排放量
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人工智能数据中心的范畴 3 排放量
随着人工智能对现代世界的重塑，我们面临的挑战也变得显而易见：Exyte 如何才能在支持人工智能的同时，又不损害我们赖以生存的环境？数据中心技术管理高级总监 Manfred Engelhard 将在本文中为您详细介绍。
减少人工智能数据中心的范围 3 排放
人工智能依赖于高密度计算、先进的冷却系统和巨大的能源负荷。除非业界重新思考如何设计和交付数据中心，否则数据中心消耗资源的规模是不可持续的。
企业不能袖手旁观，而 Exyte 正在为下一步的发展进行规划、工程设计和建设。这也意味着要面对一个严峻的事实：如果要让人工智能成为一种有益的力量，企业就必须以推动技术本身发展的紧迫感和创新精神来解决范畴 3 排放问题。
人工智能基础设施看不见的足迹
大多数关于碳中和的讨论都集中在范畴 1 和范畴 2 排放上。这包括运营产生的直接排放和外购能源产生的间接排放。范围 3 以及与建筑和供应链活动相关的排放，则是碳蛋糕上最大的一块。
这对于人工智能就绪数据中心来说尤其如此，因为这些数据中心比传统设施更加复杂，资源更加密集。钢材、混凝土和长途物流难以避免，但并非无法管理。Exyte 并不满足于现状。公司的使命是通过更智能的设计、更优质的材料、供应链规划和更清洁的执行来应对这一挑战。
可持续发展始于概念阶段
"Engelhard 说："我们在 Exyte 所采取的方法是从数据中心的整个生命周期开始规划，而不仅仅是运营阶段。""从概念到调试，每一个决策都是减少环境影响的机会。
这意味着要选择正确的材料并评估替代品。在某些地方，Exyte 建议用石桩代替混凝土地基，以降低内含碳量。此外，我们还优先考虑使用附带环境产品声明（EPD）的材料，以便在整个过程中尽早了解范围 3 的影响。
Engelhard 补充说："此外，Exyte 还使用建筑内含碳计算器 (EC3) 等数字工具，帮助我们模拟和比较建筑部件的碳值。这使我们能够根据数据而不是假设来指导决策。
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从每个细节入手，打造更智能的建筑
可持续发展不仅仅是大手笔。它需要持续、大规模地做好许多小事。
其中一个细节就是使用加氢处理植物油（HVO）替代传统柴油。这种燃烧更清洁的可再生燃料大大减少了碳排放，而不需要对设备进行任何调整。同样，及时交付模式也被采用，以尽量减少施工现场的闲置时间，减少不必要的燃料消耗，提高整体效率。
材料选择也在不断变化。例如，低碳混凝土作为传统混凝土的一种可持续替代材料，在不影响结构完整性的前提下减少了碳足迹，正受到越来越多的关注。同时，建筑机械也在采用低排放技术进行升级，包括使用 AdBlue 来减少氮氧化物（NOx）的排放。
精益建造原则是这种更智能方法的另一个基石。这些方法注重消除浪费和简化流程，不仅能提高生产率，还有助于实现环保目标。
即使是微小的升级，如选择更清洁的燃料或减少不必要的运输，在大型项目中实施后，也能有效减少排放。
Exyte 积极参与精益建造协会等组织的活动，以帮助规范这些做法，并将效率提升到数据中心建设的最前沿。
不仅支持人工智能的能源系统
展望未来，我们的目标是创建高效节能的设施，这些设施不仅要消耗能源，还要为更广泛的能源生态系统做出贡献。这一点在人工智能工作量激增、公用事业电网倍感压力的情况下尤为重要。现场发电机可通过双向电网耦合进行规划，并在直流电不需要时用作调峰电网支持。
Exyte 已经在整合数据中心设施的热能再利用系统，使服务器产生的废热能够支持当地的区域供热网络。在德国，新的能效法很快就会要求这样做，而 Exyte 正在进行超前设计。
"Engelhard 解释说："在其他地区，项目团队正在探索创新的能源耦合策略。"例如，在液化天然气终端再气化过程中捕获低温能量，并将其用于驱动数据中心冷却系统，就是一种变废为宝的解决方案。
另一个正在开发的概念是利用燃料电池和使用氢气/天然气混合物的燃气发动机为数据中心提供动力，并可选择安装碳捕集系统。捕获的二氧化碳可用于工业流程，甚至转化为合成燃料，支持向循环碳经济的更广泛转变。
合作产生影响
可持续发展是建筑商、客户和周围社区的共同期望。为了促进这一目标的实现，Exyte 与超级计算机和云计算提供商密切合作，以实现他们的气候目标，同时与公司自身的 ESG 路线图保持一致，即到 2040 年实现碳中和。
人工智能提出了更高的要求，而 Exyte 也正在努力实现这一目标。但这需要透明度、合作以及重新思考典型建造方法的意愿。恩格尔哈德说："范围 3 非常复杂。如果我们及早开始、果断行动并坚持不懈，就能取得重大进展。因为，归根结底，问题不仅仅在于我们能否以足够快的速度建造数据中心来支持人工智能，而是我们能否以负责任的方式来建造数据中心，并打造一个我们引以为豪的未来。"