把技术和经济结合起来，让算力不仅是简单增长，还能帮我们多造一些绿色价值。工业和信息化部最近发布通知，要在国家枢纽和重点区域、行业建节点，给全国的算力打造成一张联通的网。现在的人工智能AI正迅速变成经济增长的动力源，算力作为支撑智能经济的底盘，不能再光靠扩大规模了，得让质量、效率和环保一起来了。算效提升是创造绿色价值的基础，反过来绿色价值又指引着算效往好的方向走。在能源不够用的时候，靠技术创新多榨一点每度电能干的活出来，就能为持续增长腾出地方。解决了量跟质的矛盾，绿色价值才能实现出来。 咱们国内的算力产业现在已经到了既要扩容又要提质量的阶段，不过环保转型的压力也跟着变大了。看基础能力的话，到2025年6月，咱们国家在用的算力中心机架已经有1085万架了，平均的电能利用效率PUE降到了1.42，设施越来越集中和环保了。但挑战也来了：大家对算力的需求越来越大，能源不够用的问题就很明显。大模型推动算力飞速增长，数据中心的电耗占了全社会用电量的2.6%，这对能源安全和双碳目标是个大考验。 想让“人工智能+”走得更深更实，最关键的就是算效要好。把效率放在增长前面看，在体系、算法、体制还有场景等方面一起使劲。拿一批能验证还能推广的好例子当抓手，把简单的数量变多变成实实在在的绿色发展质量变好。用好“东数西算”，推动全国的网络更一体化，跨区域调度做得更好一些。让那些不急的任务更多地跑到有绿色能源的地方去跑。用市场的办法把绿电交易做大，签一些中长期的买电协议。 给算力减负的时候还得讲究策略。坚持用轻量级模型去处理轻量的任务。量化、蒸馏和稀疏化这些技术都能用起来，在保证精度不太变差的前提下降低显存和电耗。用检索增强、边端协同这些方法减少对大模型的依赖。在云端根据地理位置和时间来调整任务的执行顺序和排队情况。 让这些做法变成常态和长效的机制得靠制度。在国家标准和行业规范的基础上，对水效、碳强度这些核心指标分类分区地去达标。建立一个从动态达标到限期改造再到有序退出的闭环体系。完善按小时算的那个能耗和碳排放的指标口径，让数据中心、云服务商和用能企业的账都对得上，能对外公开披露出来。 最后还要把绿色增量做实落地。用“AI+工业”去优化生产的每一道工序。用数字孪生和智能调度来优化钢铁、化工这些高耗能行业的工艺流程。用“AI+能源”来提升绿色供电的能力。优化电网调度和储能配置，把更多的新能源电都用掉保障系统稳定运行。