绿色算力“算”出发展新机遇

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2025月07月28日

图为中国移动智算中心(呼和浩特)。(资料照片)

绿色算力“算”出发展新机遇
图片来源于网络,如有侵权,请联系删除

  绿色算力的崛起,不仅是技术演进的必然趋势,更是实现“双碳”目标的重要路径。当前,我国算力总规模已稳居世界前列,绿色低碳特征日益凸显,算力设备迭代升级、能源结构持续优化、算用协同加快推进,算力总规模高速增长,正持续为高质量发展注入强劲动能。

绿色算力“算”出发展新机遇
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  算力行业绿色低碳特征凸显

  我国算力设备整体效能不断提升,算力基础设施绿色化发展特征显著,数据中心单机架耗电量持续降低,绿色算力已深度融入能源、制造、零售、交通、建筑等领域。

  在不久前举行的2025绿色算力(人工智能)大会上,中国信息通信研究院发布的《绿色算力发展研究报告(2025年)》显示,我国算力总规模近5年平均增速近30%,2024年底算力总规模达到280EFLOPS,位居全球前列,算力行业绿色低碳发展特征鲜明。

  中国信息通信研究院副院长王志勤介绍,在算力设备绿色化方面,我国通过协同推进高性能芯片的工艺架构一体化创新,重点攻关先进存储、存算一体等前沿技术,规模化部署高密度集成IT设备及液冷系统,系统性提升算力设备的算效与存效水平。

  王志勤说,在算力载体绿色化方面,截至2024年底,我国在用数据中心机架总规模超过900万标准机架,液冷、算电热碳一体化、预制模块化、智能化运维等技术广泛应用推动数据中心设计、建设、运维全生命周期。

  “我国积极推进绿电直供、绿电和绿证交易,采用储能和微电网等先进模式以及建设综合能源算力协同调度系统等方式推动算能协同发展,部分先进数据中心绿电使用率达到80%左右。”王志勤说。

  王志勤表示,在算用协同绿色化方面,绿色算力已深度融入能源、制造、零售、交通、建筑等行业领域,当前中央企业上云覆盖率超过86%,有效助力传统产业“上云用数赋智”和节能减排目标实现。

  早在2021年5月,我国启动全国一体化算力网络国家枢纽节点建设,加快推进“东数西算”工程。2022年初,我国8个国家算力枢纽节点全部获批,并规划设立10个国家数据中心集群,“东数西算”工程全面启动。

  算力行业绿色低碳发展是我国高质量推进“东数西算”工程的一个缩影。中国移动研究院网络与IT技术研究所所长张昊说,“东数西算”工程构建了全国一体化算力网络布局,将我国数据中心的整体布局与国家和地区的能源、气候、经济发展、网络带宽等情况进行统筹考虑,推动国家枢纽节点算力资源供给与各地区算力需求高效匹配,释放数字经济区域协调发展的“乘数效应”。

  探索构建绿色算力全产业链

  随着“东数西算”工程的全面推进,各地不断摸索依托强大的绿色算力,推动围绕人工智能“全生态”等领域的创新突破,以绿色算力实践来推动高质量发展。

  全国新能源发电量第一的内蒙古,近年来,借助丰富的风光新能源资源以及“东数西算”工程枢纽节点的政策优势,大力推进绿色算力全产业链发展。今年一季度,内蒙古枢纽节点和林格尔数据中心集群内,数据中心绿电使用占比高达84.57%,领跑全国。

  “2024年,内蒙古新能源累计装机规模突破1.35亿千瓦,新能源总装机、新增装机、发电量等多项指标稳居全国首位。”内蒙古政务服务与数据管理局数字经济发展处处长张蕾说,内蒙古充分发挥绿电供应优势,通过绿电直供和构网型储能等方式,提升数据中心绿电占比,打造全国绿色算力保障基地和大模型训练推理基地。

  走进全球运营商中最大的单体智算中心——中国移动智算中心(呼和浩特)的制冷站,宽大的厂房里冷却系统高速运转。“中心从绿电、制冷、能耗管理3个方面打造绿色算力体系。”中国移动呼和浩特数据中心副总经理杨旭介绍,“中心的绿电使用比例为80%,每年节水9.5万吨,节省水费86万元。”

  内蒙古的绿算产业,不仅能源清洁,更构建起全流程低碳体系,严格控制新建数据中心能耗。呼和浩特市和林格尔新区的内蒙古百川数字科技有限公司生产的超聚变全液冷服务器,制冷电能利用效率低至1.06,从源头端有效降低了数据中心能耗。优刻得乌兰察布市智算中心负责人冯永成说,中心将机房产生的热量进行回收,用于供暖,整个冬季无需交供暖费。“每年可回收废热78000吉焦,减少二氧化碳排放量约7380吨。”

  截至今年一季度,内蒙古算力规模达12.6万P,其中智算算力规模为11.6万P,居全国第一。张蕾说,内蒙古围绕人工智能“全生态”创新突破,深耕模型训练市场,落地电信星辰、移动九天、联通元景、华为盘古、讯飞星火等通用大模型开展训练,训练参数超万亿,同时全区政务和商业领域加快部署DeepSeek大模型。

  持续推动产业供需匹配

  作为驱动数字经济、绿色经济和新质生产力的重要引擎,绿色算力发展前景广阔。随着“东数西算”工程走向深入,推进绿色算力供给和应用场景需求之间匹配成为未来发展重点。

  “八大枢纽中心可以强强联合、优势互补,从应用场景的需求出发,各大枢纽中心相互协同。”清华大学全球产业研究院副院长李东红认为,在算力的建设过程中,还存在着地区分割、行业分割的问题,应该借助八大算力中心的相互协同,形成全国算力供应的网络体系,以一体化的网络推进与各类应用场景需求之间的匹配。

  “东数西算”枢纽节点绿色算力指数研究报告显示,随着应用场景不断深度拓展丰富,算用协同产业集群效应显著。能耗单列、算力券、绿电保障、用地用电优惠等差异化和精准化的政策工具,在降低企业成本,引导产业布局、加速集群形成方面发挥了不可替代的作用。

  江苏省苏州市吴江区的云计算基地,就支撑着互联网、政务、金融、制造、教育等多个领域的发展。截至2025年6月,该片区企业上云率达19.3%,具备6个应用服务平台,同时,该片区设立了算力和人工智能相关产业基金,创新“算力券”供给机制,针对使用智算服务的企业制定奖补措施,降低算力使用门槛,加快算力资源消纳和数据流通。

  为推动绿色算力产业发展,李东红建议,加快计算存储网络融合,稳步提升算效能力;推进新兴节能产品应用,多点发力促进能效提升,地方应严控服务低端、技术落后、业务需求不明确的低效数据中心建设,推动区域内算力中心全面达到高性能计算系统能效二级以上标准;提升绿色用能比例,打造算能协同标杆示范;深化算力赋能支撑,打造算用协同标杆示范,充分挖掘绿色算力创新应用潜力,打造技术先进的数字化应用服务平台,推动企业深度上云用云。(记者 王雪冰 王靖)

【责任编辑:冉晓宁】
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全球只有不到10%的塑料被回收利用 废塑料行业市场现状调查及前景分析 2024年4月26日 来源:互联网 659 38 联合国环境规划署的数据显示,全球塑料产量已从1950年的200万吨飙升至2017年的3.48亿吨,经合组织的数据表明,全球只有不到10%的塑料被回收利用。图片来源于网络,如有侵权,请联系删除 联合国环境规划署的数据显示,全球塑料产量已从1950年的200万吨飙升至2017年的3.48亿吨,经合组织的数据表明,全球只有不到10%的塑料被回收利用。图片来源于网络,如有侵权,请联系删除 废塑料是指在民用、工业等用途中,使用过且最终淘汰或替换下来的塑料的统称。它的腐烂时间长达500~1000年,常常造成大面积污染。为了减少对环境的不良影响,废塑料的回收和处理变得至关重要。废塑料的回收处理方法多种多样,包括化学原料回收法、物理填埋法、复合改性利用法、燃烧能源回收法等。图片来源于网络,如有侵权,请联系删除 废塑料主要产生于消费者废弃物、工业废料、商业废料、农业废料以及建筑工地废料等渠道。这些废塑料对环境造成了许多问题,如塑料污染和垃圾堆积。废塑料可以被制造成再生塑料、纤维或颗粒料,再次应用于日用品、电器、衣物、地面材料以及塑料制品的生产中。这些回收利用方法不仅降低了能源消耗和环境污染,还具有重要的经济和社会意义。 不规范生产、使用、处置塑料会造成资源能源浪费,带来生态环境污染,甚至会影响群众健康安全,形成所谓的“白色污染”,成为了一个越来越突出的环境问题。高产量和低回收率,意味着越来越多的塑料垃圾进入自然环境,威胁人类健康和全球可持续发展。 根据中研普华产业研究院发布的显示: 据统计,中国人均垃圾产生量基本处于全球平均水平。按照人口数量计算,全球废塑料体量大约为中国的5倍,即全球每年新增塑料垃圾4亿吨左右,其中约2亿吨可通过化学回收处理。垃圾填埋场陈腐垃圾中的废塑料约有23亿吨,或只能通过化学回收处理。 随着全球废塑料回收再生技术提升和产能增加,预计到2030年,废塑料回收率有希望达到50%,其中物理回收占比22%,近乎翻倍,化学回收占比17%,增长空间巨大。 从政策层面来看,各国政府对于塑料污染的重视程度日益提升,纷纷出台相关政策限制塑料的使用并推动废塑料的回收和再利用。例如,我国已经实施了严格的限塑令,并鼓励废塑料回收企业的发展。 目前,我国废塑料回收与再生利用产能和产量都位居世界第一,从事废塑料回收和再生利用的企业数量超过了1.5万家,相关从业人员规模约为90万人。2021年,我国废塑料的材料化回收量约为1900万吨,回收率达到31%,是全球废塑料平均材料化回收率的近1.74倍,回收利用产能约占全球70%,并且实现了100%本国材料化回收利用。而同期美国、欧盟、日本的本土废塑料的材料化回收率分别只有5.31%、17.18%和12.50%。 研究发现,以欧洲主导的领先的PET瓶回收技术是闭环回收、即瓶对瓶回收。而中国塑料回收企业普遍采用的PET瓶回收技术是开环回收,即瓶对纤维制品。开环回收被认为是降级循环,因为PET的价值和质量均会随着回收过程持续下降。 据中国物资再生协会再生塑料分会统计的数据显示,2023年我国产生废塑料6200万吨左右,回收量为1900万吨,较2022年增加5.6%,处于国际领先水平。但与其他国家和地区一样,也遇到了材料化回收率难以进一步提升的发展瓶颈,迫切需要探索化学循环途径,以提高材料化回收利用率。 据测算,2023年我国废塑料约4300万吨被焚烧或填埋量,如果能将其中的50%能够实现化学循环,就相当于开发了一个超过6000万吨的油田;如果能够对现有10亿吨的存量塑料垃圾进行回收利用,相当于低成本开发超大规模的“城市油田”。 《“十四五”塑料污染治理行动方案》,提出“鼓励塑料废弃物同级化、高附加值利用”以期加快推进塑料废弃物规范回收利用和处置。这种政策环境为废塑料行业提供了良好的发展机遇。 在激烈的市场竞争中,企业及投资者能否做出适时有效的市场决策是制胜的关键。报告准确把握行业未被满足的市场需求和趋势,有效规避行业投资风险,更有效率地巩固或者拓展相应的战略性目标市场,牢牢把握行业竞争的主动权。 更多行业详情请点击中研普华产业研究院发布的。 关注公众号 免费获取更多报告节选 免费咨询行业专家 相关深度报告REPORTS 11056 2837 3637 4437...
2024年大模型市场发展分析与投资战略规划 通义千问推出最大尺寸1100亿参数开源模型_人保护你周全,人保有温度

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人保护你周全,人保有温度_2024年大模型市场发展分析与投资战略规划 通义千问推出最大尺寸1100亿参数开源模型 2024年4月28日 来源:中研普华集团、央视财经、中研网 824 50 4月28日,通义千问宣布开源1100亿参数模型Qwen1.5-110B,这标志着该模型成为通义千问全系列中首个达到千亿级参数的开源模型。这一重大进展显示了通义千问在大型语言模型领域的持续创新和领先地位。图片来源于网络,如有侵权,请联系删除 4月28日,通义千问宣布开源1100亿参数模型Qwen1.5-110B,这标志着该模型成为通义千问全系列中首个达到千亿级参数的开源模型。这一重大进展显示了通义千问在大型语言模型领域的持续创新和领先地位。 Qwen1.5-110B模型继承了Qwen1.5系列的Transformer解码器架构,并采纳了分组查询注意力方法(GQA),使其在推理过程中效率显著提升。这一模型支持长达32K的上下文长度,并具备卓越的多语言处理能力,兼容包括中文、英语、法语、德语、西班牙语、俄语、日语、韩语、越南语以及阿拉伯语在内的多种语言。这种多语言特性使得Qwen1.5-110B模型在全球化的应用场景中具有显著优势。 在性能表现上,Qwen1.5-110B模型在多项基准测评中均展现出卓越的性能,其基础能力可与Meta最近发布的Llama-3-70B模型相媲美。这一成绩进一步证明了通义千问在大型语言模型技术上的实力和突破。 此外,通义千问在开源社区也取得了显著成果。目前,Qwen1.5系列已累计开源10款大模型,通义千问开源模型下载量超过700万,成为最受开发者欢迎的开源大模型之一。这一成就不仅体现了通义千问在开源社区的影响力,也为其在全球范围内的技术合作和生态建设奠定了坚实基础。 通义千问开源1100亿参数模型Qwen1.5-110B,不仅推动了大型语言模型技术的发展,也为全球开发者提供了更多选择和可能性。随着该模型的广泛应用和不断优化,相信未来通义千问将在人工智能领域取得更多突破和成就。 通义千问开源模型具有广泛的应用场景,以下是一些主要的应用领域: 智能对话系统:通义千问大模型能够理解自然语言文本的语义,进行自然对话。这使得它可以被应用于构建智能对话系统,例如智能客服机器人、智能语音助手等,为用户提供更加自然和智能的交互体验。 文本生成和创作:通义千问大模型具有强大的文本生成能力,可以用于自然语言文本的生成和创作。它可以被应用于自动摘要生成、文档自动化生成、创意文案生成等领域,为用户提供更加高效和智能的文本生成和创作辅助工具。 情感分析和舆情监测:通义千问大模型可以对自然语言文本进行情感分析,帮助用户了解文本中的情感倾向和情感态度。这使得它可以被应用于舆情监测、舆情分析、情感智能客服等领域,为用户提供更加全面和深入的情感分析服务。 此外,通义千问开源模型还在多个行业领域得到了应用。例如,中国科学院国家天文台人工智能组基于通义千问开源模型开发了新一代天文大模型“星语3.0”,大模型首次应用于天文观测领域。陕煤建新煤矿等十余座矿山推出了由通义大模型支持的新型矿山重大风险识别处置系统,这是大模型在矿山场景的首次规模化落地。 随着技术的不断进步和应用场景的扩展,通义千问开源模型的应用将会更加广泛和深入,为各行各业提供智能化解决方案,推动社会进步和发展。 据中研普华产业院研究报告分析 大模型行业,作为人工智能领域的重要组成部分,近年来呈现出了蓬勃发展的态势。大模型通常指的是参数规模较大的机器学习模型,它们能够利用大量数据进行训练,以更好地捕捉数据之间的复杂关系。这些模型在计算能力不断提升的今天,已经成为各领域人工智能研究的热点之一。 从应用场景来看,大模型具有广泛的应用前景和商业价值。它们被广泛应用于自然语言处理、计算机视觉、语音识别和推荐系统等领域。在自然语言处理领域,大模型可以用于机器翻译、语言理解和生成等方面;在计算机视觉领域,它能够实现图像分类、目标检测和图像生成等功能;在语音识别领域,大模型可以提高语音识别和合成系统的精度和流畅度;在推荐系统领域,大模型可以将用户的历史行为和兴趣转化为表达式,为用户提供更精准的推荐内容。 从市场角度来看,大模型行业市场规模不断扩大,吸引了众多企业、研究机构和高校等参与者的加入。这些参与者通过不断优化算法、改进模型架构、提高计算效率和数据处理能力来提升AI模型的性能,同时也在探索和开发新的应用场景和解决方案。竞争格局方面,大型科技公司、初创企业、研究机构等都在积极投入资源,力图在这个领域取得突破。 展望未来,大模型行业的发展前景依然广阔。随着技术的不断进步和市场的持续扩...