算力基础设施碳排放估算：方法、进展与展望
2025-12-18 10:58
来源：中国网·中国发展门户网
中国网／中国发展门户网讯 算力作为集信息计算、网络运载、数据存储于一体的新型生产力，正深度重塑全球竞争格局与经济发展模式，成为提升国家战略竞争力、推动高质量发展及重构创新生态系统的核心要素。随着全球算力需求持续攀升，尤其是对高性能计算资源的需求呈现爆炸性增长，算力基础设施愈加受到广泛关注。
习近平总书记指出：“要加快新型基础设施建设，加强战略布局，加快建设高速泛在、天地一体、云网融合、智能敏捷、绿色低碳、安全可控的智能化综合性数字信息基础设施，打通经济社会发展的信息‘大动脉’”。2024年政府工作报告亦强调，要适度超前建设数字基础设施，加快形成全国一体化算力体系，培育算力产业生态。自2022年“东数西算”工程启动以来，至2023年发布《算力基础设施高质量发展行动计划》，再到2024年出台《国家数据基础设施建设指引》，我国对算力基础设施建设的重视和政策支持不断增强，推动其迈入高速发展阶段。
在制度规范与安全体系保障下，算力基础设施已形成供给、调控和应用三层次架构（图1）。供给层，承载通用、智能和超算算力并向上提供资源支持；调控层，通过动态调度与精细化管理实现算力资源的高效分配；应用层，面向基础设施保障、行业协同与智能生态构建等多场景应用，满足多领域需求。
图1 算力基础设施的供需体系
研究背景与动因
算力基础设施不仅为产业数字化转型提供支撑，同时也间接推动绿色转型和碳减排进程。一方面，算力驱动的新技术在海量数据处理上具有效率优势，可优化资源配置、提升能效并降低能耗，为低碳发展提供支撑。研究预测，至2060年，人工智能技术将贡献至少70%的全球减碳量，累计减排超350×108 t。另一方面，算力基础设施亦具备通过系统治理与资源统筹实现减排的潜力。例如，“东数西算”工程下的数据中心碳减排效益最高可达0.365 kg CO2e/(kW·h)，其传输过程中的额外碳排放量相较于因其工作负载转移带来的减排几乎可以忽略不计。总体来看，算力基础设施已成为兼具经济赋能与绿色转型双重价值的战略性基础设施，但随之而来的能耗与环境压力同样快速上升。
算力基础设施自身的碳排放亦不容小觑。其稳健运行高度依赖持续电力供给，本质上是电力向算力的高效转化；由此，算力竞争逐步从芯片技术延伸至电力资源的深度博弈。在我国火力发电仍占主体的背景下，算力基础设施作为高能耗载体，其建设与运营均不可避免地加重环境负担。例如，建设阶段的材料生产与设备制造产生直接碳排放；运营阶段则以外购电力消耗构成的间接排放为主，占比近90%，来源包括信息技术（IT）设备、制冷系统、配电设施等的能耗，以及备用电源运行和天然气使用所致的附加排放。国际能源署（IEA）预测，全球数据中心电力消耗将由2024年的415 TW·h激增至2030年的945 TW·h，碳排放量将由1.8×108 t攀升至2035年的3×108 t，中国在其中占据第二大份额；到2030年，数据中心对全球电力需求增长的贡献预计达到10%，成为碳排放增速最快的领域之一。
关于算力赋能对碳排放的总体影响，尤其是其是否加剧或减少碳排放，学界与业界尚存分歧。一方面，有研究指出算力基础设施的快速扩张将加剧能耗，威胁减排目标，IEA甚至预测2026年全球数据中心能耗可能翻倍。另一方面，乐观观点则认为算力赋能带来的减排潜力将超过其直接碳足迹，主张需综合评估其能源消耗与能效，以全面理解其环境影响。因此，亟待构建“评估—优化—协同”三位一体的研究框架，通过数据治理、方法革新与协同机制破解碳核算的局限，为精准碳中和路径规划提供支撑。
然而，算力基础设施碳排放的量化研究尚处于起步阶段，面临统一口径缺失、数据分散及标准化不足、估算方法多样化以及算力异地使用引发的跨域碳排放等难题，直接量化其排放与间接减排效应仍存较大挑战。基于此，本文在系统梳理算力基础设施碳排放估算研究现状的基础上，对比分析不同方法的适用场景与局限，探讨其优势与不足，总结相关研究进展，并提出未来优化框架，以期为完善碳排放评估体系提供理论支撑与方法论参考。
算力基础设施碳排放估算方法概述
在探讨算力基础设施碳排放估算方法之前，需厘清其内涵和边界。算力基础设施通常指通过算力中心等设施，提供信息计算、网络运载和数据存储等多种能力的新型生产力系统。根据学术界和政策文件，算力基础设施的定义存在广义和狭义之分。狭义定义聚焦算力资源供给，包括底层设施、算力资源、管理平台和应用服务等，涵盖超算中心、数据中心和智算中心等多样化体系，强调计算资源的静态供给能力；广义定义则延伸至融算力生产、算力传输和IT能力服务为一体的ICT（信息与通信技术）服务体系。国家相关政策文件，如《算力基础设施高质量发展行动计划》和《国家数据基础设施建设指引》分别明确指出，算力基础设施是新型信息基础设施和数字基础设施的重要组成部分。
不同定义下的边界划定直接影响碳排放估算的维度与方法选择。狭义视角通常聚焦于数据中心等具体设施，主要采用生命周期评价法和排放因子法等进行能耗与碳排放分析；广义视角则需覆盖从算力资源供给到传输再到应用服务的全链条碳足迹，涉及更复杂的数据整合与方法论组合。
鉴于各方法在适用性与数据需求上的差异，本文将基于狭义与广义算力基础设施的划分，结合具体应用场景展开讨论。
狭义算力基础设施碳排放估算
狭义的碳排放估算方法聚焦物理设施的全生命周期，核心在于通过工程技术手段精确追踪碳排放的物质流与能量流。依据《温室气体核算体系》，算力基础设施的碳排放可分为直接排放与间接排放两类。作为能耗密集型产业，算力基础设施的运营模式显著区别于传统企业生产制造流程，几乎不涉及固定或移动燃烧等直接排放。仅储能系统备用电源燃烧、制冷设备和空调系统释放的氢氟碳化物（HFCs）等构成少量直接碳排放。相比之下，其间接排放更为显著，包括外购能源排放、建设阶段外购原料及其完整链条生命周期排放（不含外购电力使用部分）。
由于算力基础设施高度依赖电力，其间接碳排放在全生命周期中占据绝对主导地位。按照全生命周期的框架，算力基础设施的间接碳排放可划分为建设施工、运营和更新报废3个阶段（图2）。建设阶段，碳排放主要源于建材生产、设备购置与运输；运营阶段，因IT与暖通设备大量消耗外购电力，成为碳排放核心来源；更新报废阶段，排放相对较小，通常不作为重点排放源。现有研究多聚焦建设与运营阶段，其中建设阶段碳排放量在规模确定后相对固定，而运营阶段因电力消耗持续积累，成为碳排放估算的关键环节。
图2 算力基础设施生命周期各阶段碳排放
生命周期评价法
生命周期评价法（LCA）被广泛用于评估算力基础设施项目全生命周期内的能源消耗及环境影响。该方法通过明确研究目标与界定系统边界，收集各阶段的能耗与物料投入数据，据此量化系统或服务供给的碳排放量。
在此基础上，混合生命周期评价法（HLCA）整合过程生命周期评价法（PLCA）与经济投入产出生命周期评价法（EIO-LCA）的优势，更适配算力系统的复杂排放结构。PLCA擅长追踪直接排放，但受限于数据完整性和系统边界；EIO-LCA借助投入产出表捕捉上游产业链的间接碳排放，尤其适用于外购电力消耗的排放核算，但存在部门聚合误差和时间滞后；HLCA则融合二者优势，构建可溯源与不可溯源碳源并行的排放清单，在消除截断误差和提升排放溯源适应性上显著优于传统LCA。
尽管LCA的方法论灵活性较强，可用于建设阶段碳排放的分阶段量化、设施运营及设备报废分析，其应用仍受限于高颗粒度数据需求、行业标准缺失和算力服务弹性扩展难以刻画等问题。当前，LCA多用于具有明确物理边界的单设施分析，难以满足算力基础设施在动态、多区域和跨域调度场景下的碳排放估算需求。
排放因子法
排放因子法（CEF）作为碳排放核算的经典方法之一，基于能源消耗量与碳排放量之间的线性关系，为算力基础设施运营阶段的间接碳排放评估提供简化量化工具。
其应用一般包括3个步骤：识别服务器集群、冷却系统等主要耗能设备并获取其电力消耗数据；依据设备所在区域排放因子及绿色电力抵扣比例进行修正；汇总各设备碳排放量得出总量。例如，在大模型训练场景中，根据GPU（图形处理单元）集群的峰值功耗、负载率及训练时长计算总耗电量，再结合地区年均排放因子完成核算。为提升适用性，研究者还引入蒙特卡罗模拟量化参数不确定性，并扩展至省级估算；开发基于CEF的情景分析工具，通过设定能效提升、绿电渗透率与碳捕集技术普及率等变量，推演碳中和路径下的排放趋势。
CEF具有数据要求低、计算效率高等优势，适用于数据受限或需动态监测情景下的快速核算。然而，其精度不及LCA，且高度依赖排放因子的时空代表性，难以覆盖设备制造等隐含排放；同时，关键参数常受商业保密限制，制约实际可操作性。
广义算力基础设施碳排放估算
广义的碳排放估算方法突破传统工程视角，将算力基础设施置于宏观社会经济系统考察，相较于狭义路径更强调刻画行业层面的广泛效应。尽管两者在方法论上存在交集，如LCA亦适用于信号传输过程的碳排放评估，但二者在研究视角与适用范围上存在显著差异，因而本文聚焦宏观维度的广义估算方法，以明晰其在环境影响评估中与狭义方法的差异。
广义算力基础设施的碳排放估算多采用时间序列分析、非参数建模等计量经济学工具，以揭示产业发展与环境变化之间的量化关系及动态机制。例如，采用动态最小二乘法（DOLS）识别ICT指标与碳排放的因果关系；广义矩阵法支持多变量综合评估；国际期货综合评估系统（IFs）刻画ICT对能源体系与碳排放的长期影响路径；局部线性虚拟变量估计（LLDVE）和矩分位数回归（MM-QR）解决变量间非线性与异质性问题；环境库兹涅茨曲线（EKC）框架揭示ICT发展与碳排放的非线性转折关系。
广义碳排放估算方法的优势在于可系统地评估算力基础设施对碳排放的整体影响，为趋势研判和模式识别提供依据，并揭示国家间碳排放控制差异及减排潜力，为国际合作与战略制定提供参考。然而，其局限在于对行业内部不同技术路径或设施类型的刻画不足，加之高度依赖完整且高质量的宏观数据，数据缺失或失真将直接影响评估的精度与时效性。
算力基础设施碳排放估算进展
目前，学术界围绕算力基础设施与碳排放的关系已形成多维度研究格局，主要集中在宏观（即ICT行业层面）与微观（技术应用层面）的双重影响机制。然而，该领域研究仍存显著争议，核心分歧在于算力基础设施的环境影响能否通过其赋能效应实现净减排。
早期Romm的研究将1996—1999年美国能源强度下降归因于互联网经济扩张，以此揭示算力基础设施与可持续发展的潜在关联。此后，相关研究逐渐分化为两类相反观点：一方认为算力基础设施的快速扩展将加剧碳排放压力；另一方则认为其赋能减排潜力远超自身碳足迹。例如，“东数西算”工程通过将东部算力需求有序引导至西部地区，利用可再生能源优势和气候条件，实现显著减排效益。研究表明，在综合考虑可再生能源占比、气候因素和传输排放后，其工作负载转移所实现的碳减排效益远高于传输产生的额外排放。
综上，算力基础设施的碳排放问题不仅涉及直接能耗，其赋能效应所产生的间接减排同样不容忽视。因此，在评估其环境影响时，应综合考虑直接和间接效应。Coroama和Hilty指出，应结合ICT能源消耗与能源效率，以全面评估其净能源效应。基于此，本文将从碳排放核算与碳减排潜力评估两方面系统梳理算力基础设施碳排放估算的研究进展。
碳排放核算研究进展
基于既有研究，算力基础设施的碳足迹呈现复杂的三维特征，具体表现在行业增长趋势、新兴技术应用和人工智能（AI）模型3个关键维度。
行业增长趋势维度。从ICT行业整体发展来看，2012—2017年全球ICT部门碳排放量增长达61%，成为增幅最高的产业之一，数据中心和5G通信基站是主要增量来源。瑞典松兹瓦尔的数据中心通过LCA明确并量化其环境负担。研究表明，相较于个人计算终端，IT碳足迹增长达54%，运营阶段对气候变化的影响是前者的2.03倍。值得注意的是，IT硬件经济寿命周期缩短导致设备更替加速，数据中心的嵌入式排放在总排放量中占比高达33%（生命周期系统边界涵盖原材料开采、制造运输及报废处理阶段）。
新兴技术应用维度。区块链等新兴技术对算力的高强度需求带来显著环境成本。例如，单笔比特币交易的碳排量高达590 kg CO2，其全球能源消耗在2015—2023年期间增长34倍，达145 TW·h。Emmenegger对瑞士UMTS网络通信架构的能量代谢分析表明，移动终端间1 Gbit的信息传输需消耗800 MJ一次性不可再生能源当量，并伴随产生约25 kg碳排放。此外，5G通信网络的规模化部署亦带来显著环境压力。Li等基于数据驱动模型测算，5G通信基站每日新增碳排放达178 t，主要源于基站设备生产与运行冷却能耗。
人工智能模型维度。新兴技术的广泛应用高度依赖大模型，其训练带来的碳足迹已成为研究焦点。例如，GPT-3模型训练产生约552 t CO2e；BLOOM模型训练直接排放约24.7 t CO2e，全生命周期排放量达50.5 t。另一项研究估算，大型语言模型训练的碳足迹约300 t，相当于125次纽约至北京的航班。在评估AI大模型对环境影响的综合碳足迹时，其推理阶段的边际排放亦不容忽视。ChatGPT单次查询产生的碳排放约0.382 g，若计入模型月度再训练，碳成本将升至2.2 g；BLOOM单次查询总排放约1.6 g，其中1.47 g源于实时计算。
当前AI领域呈现显著的“红色AI”（Red AI）趋势，即在“规模法则”驱动下，过度追求模型参数量级与计算精度导致边际能效急剧下降。研究表明，当参数量从1亿增至1750亿时，训练能耗增长达2个数量级，而性能提升却极为有限。若此趋势持续，预计到2030年，AI数据中心电力需求将增长165%，造成能耗剧增与温室气体排放的不可逆扩张，引发不可逆的气候变化风险。
通过产业与AI大模型训练的碳排放对比，可揭示碳排放问题的复杂性。如图3所示，以2020年为基期，选取2030年与2035年2个预测锚点年（不同来源口径）：传统高耗能产业（如能源和制造业）受技术升级和政策调控影响，排放增速放缓甚至下降，而数字化产业（如数据中心和云计算）因算力需求激增而显著上升。图4进一步从技术路径角度说明，AI大模型训练的碳排放差异取决于模型规模、硬件能效及能源结构。同等参数规模下，使用可再生能源训练的模型碳排放可较依赖化石能源的模型降低60%以上。综合可知，碳排放问题需同时关注宏观产业结构转型与微观技术优化：前者依赖政策引导实现产业低碳化，后者则需绿色算力技术持续突破，二者协同方能支撑全球减排目标。
图3 算力相关产业年度碳排放
展示与算力供给和服务直接相关部门的年度碳排放变化，反映在政策与技术演进背景下，伴随算力需求增长所呈现的排放规模与趋势；所选对象基于其对算力体系的支撑作用，代表算力基础设施在年度层面的排放特征
图4 典型AI大模型单次训练运行阶段碳排放
选取具有不同特征的代表性模型，依据各AI大模型单次完整预训练阶段的电力消耗估算运行期碳排放，用于对比不同模型特征下的训练排放差异，揭示算力活动在微观层面的能耗特征
碳减排潜力研究进展
算力基础设施的碳减排能力不仅体现在运行过程中的能效优化，也逐步延伸至行业协同与城市系统层面。为系统梳理其多层次的减排机制，本文从3个层级展开分析：微观层面的技术创新与能效优化机制；中观层面的产业数字化转型与结构性减排路径；宏观层面的城市系统协同与区域差异效应。
直接减排机制：技术进步与能源结构优化
算力基础设施运行高度依赖于外购电力，其碳排放水平主要由区域电网的能源结构与设施能效共同决定。核心影响因素可归结为所处区域电网的清洁化程度和设施运行的单位能耗水平。
基于此，运行端的减排路径主要包括2类：技术端的节能提效持续降低设施碳强度。近年来，液冷系统、模块化部署、能效监测及功率利用效率（PUE）优化等手段的应用，使单位能耗稳步下降并形成持续减排效应。全球范围内，尽管2010—2018年数据中心工作负载增长超550%，但得益于云化架构与虚拟化技术的广泛部署，总能耗仅增长约6%，表明底层技术进步有效抑制了能耗增长。部署策略的结构性优化进一步拓展减排空间。“东数西算”工程通过将高负载任务迁移至能源结构更清洁、冷却条件更优的西部地区，在提升资源利用效率的同时有效降低了单位能耗和碳排放。测算结果显示，其单位碳排放水平可降至0.365 kg CO2e/(kW·h)，在最优情形下上限为0.6885 kg CO2e/(kW·h)。
总体来看，随着我国电力结构持续向非化石能源转型，叠加节能技术方案的迭代演进，算力基础设施单位算力碳排放水平有望进一步下降。多路径协同下，其运行端碳排放增长趋势有望逐步放缓，并具备进入平台期乃至下降通道的技术与物理基础。当前，算力基础设施碳排放量虽仍呈上升态势，但在全球碳排放总量中占比并不显著。国际能源署预测，至2030年ICT行业碳排放占比将降至不足2%。这表明该领域排放规模尚未构成全球气候战略的主导压力，其可控性与可替代性远高于传统高碳行业，具备转型为“高赋能、低碳排”基础设施的潜力。
间接赋能减排机制：跨行业应用与结构性减排路径
微观层面：技术创新驱动的算力赋能减排机制。算力赋能的新兴技术在碳减排方面展现出巨大潜力。2018年，移动互联网技术助力全球温室气体减排约21.35×108 t，其赋能系数（减排量/自身排放）达10∶1；云计算技术依托资源虚拟化与负载均衡，2020年实现相当于减少2600万辆汽油车年排放量或3.9×1011 km行驶里程的减排效益，碳影响超出特斯拉电动汽车总和的15倍。AI技术同样展现出高效能减排能力，模型依托大数据分析学习模拟并优化人类活动。以出版业为例，AI文本生成产生的碳排放量仅为人类创作者的1/1500—1/130；AI插图系统在图像处理方面亦表现出色，处理每张图像产生的碳排放量仅为人类设计师的1/310—1/290倍。未来10年，ICT技术可通过赋能其他行业减少约20%的全球碳排放量（图5）。至2030年，ICT赋能的行业减排总量有望达12×109 t，数字技术对社会总体减排贡献预计将达到12%—22%。其中，仅AI技术的有效运用就能削减大气中5%—10% CO2累积量，约2.6×109—5.3×109 t。
图5 2030年算力赋能碳减排潜力区间
不同技术与行业的碳减排潜力以区间形式展示，区间范围来源于多篇公开研究与机构报告的估算结果，用以反映不同研究口径下的潜力差异
中观层面：产业数字化转型下的结构性减排路径。算力赋能通过推动技术创新和绿色发展，展现出双重驱动潜力。绿色创新的减排成效已在多个领域得到验证。依托产业结构优化、信息基础设施建设和绿色技术引导，算力赋能有效抑制碳排放增长，且在大城市及技术领先地区尤为显著。在交通运输领域，该行业仅占全球最终能源需求的1/3却贡献了约23%的年度温室气体排放，而数字技术的应用显著提升能源利用效率并降低维护成本。例如，车联网定制公交有效缩短通勤时间，半个月内促使700余名驾车者转向公共交通，减少单程碳排放1.27 t；智能信息控制的慢阻交通技术有效优化城市主要道路交叉口的通行效率，使大城市年度碳排放减少至少4.16×104 t，相当于消除1.4万辆私家车的年排放量。在工业领域，数字技术创新的环境治理效应表现为“研发端扩散—生产端升级”的双重作用机制：一方面，绿色技术研发的创新扩散提升污染治理效能；另一方面，智能化管理重构产业运行模式。随着算力技术与工业场景的深度融合，AI技术驱动着生产流程精准化控制与产业链现代化转型，并通过智能制造体系的构建加速清洁生产设备的迭代更新。这种技术赋能与产业变革协同演进，使得工业智能化水平呈现指数级跃升，进而通过工艺优化、能耗监控和排放溯源等维度，形成覆盖生产全链条的系统性解决方案。在此过程中，工业能源利用效率显著提升，形成贯穿生产全周期的碳减排技术路径。二者协同作用，使工业智能化成为提升能源效率与降低碳排放的关键驱动力。例如，工业机器人作为算力赋能的典型代表，通过提高生产和能源效率来实现协同减排。在制造业中，智能化应用使产品研发周期缩短20.7%，生产效率提升34.8%，碳排放减少21.2%。
宏观层面：城市系统协同的整体减排效应。从系统尺度看，算力基础设施正通过推动企业、居民与政府的数字化转型，重塑城市能源消费结构与碳排放模式。实证研究表明，算力基础设施对城市碳排放具有显著的负向影响，且该效应随时间推移持续增强。例如，基于GTWR模型的测算结果显示，基础设施发展水平每提高1%，可平均降低城市碳排放强度约0.28%，且该效应在中西部地区更为显著。区域异质性进一步发现，基础设施的空间扩散正促进不同地区碳减排效应的趋同，体现出数字化发展对区域低碳转型的协同作用。同时，在资源禀赋复杂的地区，算力基础设施的减排效应表现出一定的滞后性或约束特征。基于“宽带中国”试点政策的准自然实验研究发现，资源型城市受碳锁定效应影响，短期内难以直接实现减排。但伴随着技术渗透带动产业结构升级、人力资本集聚与绿色创新扩散，资源型城市的碳排放效率最终得到显著提升。这一结果表明，算力基础设施的减排路径存在显著的区域差异，且受地方治理能力、要素结构与产业基础等多重因素共同制约。
因此，算力基础设施的碳减排潜力不仅体现在微观层面的能效优化与行业赋能上，更体现在其与城市系统形成的结构性协同中。尤其在非资源型、产业结构重型化的城市中，算力建设可成为打破碳惯性的关键杠杆，为城市低碳转型提供内生动力。随着算力基础设施与城市治理机制的深度融合，其结构性减排效应有望在更大空间尺度上显现，成为推动城市层面减碳的重要力量。
研究展望
对现有研究的系统梳理发现，尽管算力基础设施碳排放评估已取得阶段性进展，但在系统性、动态性与协同性层面仍面临三重瓶颈，制约该领域进一步突破。既有成果多聚焦于运营阶段直接碳排放的静态核算，缺乏对设备全生命周期的碳足迹溯源，难以贯通全生命周期各阶段的评价链条；研究视角过度聚焦供给端的排放计量，忽视了算力基座通过技术赋能为其他产业带来的系统性减排潜力；评估模型普遍缺乏对能源结构转型速率与技术创新扩散的动态响应机制，难以支撑具有科学性与可操作性的碳中和路径规划。基于此，未来研究应着力构建“优化－评估－协同”三位一体的研究框架（图6），并从以下3个维度重点推进。
图6 “优化—评估—协同”三位一体的研究框架
数据治理体系优化：释放算力基座系统性减排潜能。现有研究对算力基座赋能其他产业的系统性减排潜力尚缺乏量化分析，根源在于跨行业数据壁垒与治理框架缺失。为突破这一瓶颈，建议通过三层次架构实现数据生态重构：制度层面，建议建立以工信部门为主导的算力碳排放数据标准体系及碳核算制度框架，聚焦能耗强度、PUE、碳源构成与电力结构等关键指标，形成覆盖采集、脱敏、共享的全流程标准。通过立法明确数据确权机制与安全边界，并推动将数据纳入《绿色数据中心评价规范》《碳排放核算指南》等标准体系更新，强化政策约束。技术层面，依托“东数西算”工程，试点建设区域级算力碳数据共享平台，采用区块链与零知识证明技术实现敏感数据可信计算，保障隐私保护与碳审计双向合规。方法层面，借鉴国家基础学科公共科学数据中心实践经验，在可管理框架下，基于G-FAIR原则（可发现、可访问、可互操作、可重用）构建数据服务体系，以分级授权与区块链存证技术推动碳数据的标准化归集与跨场景复用。
评估方法学革新：破解全生命周期碳足迹核算的桎梏。现有研究在算力设备全生命周期碳核算中存在显著局限，导致评估结果片面。未来应构建动态可扩展的碳核算体系，以提升碳流追踪的完整性与政策适配性。具体路径包括：静态核算维度，整合LCA与物质流分析（MFA）模型，融合供应链溯源数据与实时监测数据，实现全链条碳流建模。动态预测维度，引入技术成熟度（TRL）修正因子与情景模拟方法，分析不同清洁能源渗透率（30%—100%）、液冷技术普及度（40%—90%）等情境下的碳足迹变化，识别低碳扩散临界点。价值映射维度，构建新兴技术如浸没式冷却、余热回收等的碳效益预测模型，结合海底数据中心等案例建立跨周期碳流模型，量化其原材料环节的碳排放增量与运营阶段的碳抵消关系。为推动结果应用，可在绿色数据中心评级、财政奖补、碳资产核定等政策环节嵌入核算模型结果，提升其在资源配置与决策支持中的作用。
协同治理机制构建：增强碳中和路径的动态适应性。现有评估模型对能源结构转型与技术扩散的动态响应能力不足，导致碳中和路径规划缺乏科学性与可操作性。为破解“算力扩张-碳排放”悖论，需建立“价格信号引导→系统优化→制度约束”的多尺度协同机制：微观层面，推行算力碳标签制度，基于算力碳效因子（CTF）实施梯度电价政策，建立融合PUE、CUE（碳利用效率）、RER（可再生能源占比）的“绿色算力效能指数”，推动碳绩效标准化对标。中观层面，开发区域算力-能源-排放一体化调度平台，结合计算负载迁移机制与可再生能源出力预测，探索“算力碳预算-配额交易”机制在区域资源调节中的作用，形成算力与能源的动态适配机制。宏观层面，将算力碳汇纳入国家MRV（可测量、可报告、可核查）体系，建设“算力碳预算”模拟交易平台，形成与碳市场互补的配额调节机制。通过系统设计，打通“价格信号引导—资源配置优化—制度规则约束”的政策链条，实现从高排放基础设施向“净减排基础设施”的转型，为“减大于排”提供治理机制支撑。
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