阿里云自建的數據中心 來源：阿里巴巴

阿里巴巴2024ESG報告顯示，其清潔電力使用比例已做到國內領先，但人工智能帶來的電力消費和碳排放激增是其面對的新難題

文｜韓舒淋

編輯｜馬克

阿里巴巴集團（09988.HK）已成為中國互聯網平臺公司中綠電消費最多的企業。

7月22日，阿里巴巴發布2024年度《環境（E）、社會（S）和治理（G）報告》，報告顯示，2024財年，阿里的清潔電力使用比例達到39%，提升11.8個百分點，可再生能源消耗量達到20.25億度，相比2023財年的11.14億度提升80%。其中阿里云的清潔電力使用比例達到56%，自建數據中心平均“電力使用效率（PUE）”值提高至1.200，處于亞洲領先水平。

這是阿里連續第三年發布ESG報告。2022財年開始，阿里巴巴將ESG確立為公司的基石戰略之一。阿里巴巴集團首席執行官吳泳銘在報告中強調，ESG的核心是如何成為一家更好的公司。

7月11日，環保組織綠色和平發布《綠色云端2024——中國互聯網云服務企業可再生能源表現排行榜》，阿里巴巴在國內互聯網云服務企業中以90.35分排名第一。該報告從信息披露與環境治理、碳中和目標及行動、可再生能源目標及行動、影響力四個維度對企業的氣候表現進行評估。報告發布時，阿里巴巴尚未發布2024財年的ESG報告，否則其得分將更高。

中國互聯網云服務企業可再生能源表現排行榜 來源《綠色云端2024》報告，綠色和平

2023年11月，彭博新能源財經（BNEF）發布了《2023年中國企業綠電交易排行榜》，截至2023年11月10日，阿里巴巴集團以16.1億度綠電交易規模位居中國企業綠電交易的買方第一名。

隨著人工智能技術的發展，AI對算力的需求越來越高，背后是越來越高的電力需求。對于擁有云業務和人工智能業務的阿里巴巴而言，一方面要提高數據中心的效率，降低能耗和成本，一方面要采購清潔能源，減少自身業務的碳排放。

減碳既是全球趨勢，也是國家戰略。以阿里為代表的頭部科技公司如何減碳，并幫助其他企業減碳，是備受關注的風向標。阿里在綠電消費和減碳領域的突破，是其今年ESG報告的一大亮點。

阿里巴巴設定的碳中和目標是：到2030年，其自身運營（范圍1和2）實現碳中和，協同上下游價值鏈（范圍3）實現凈排放比2020年降低50%。阿里巴巴還提出“范圍3+”的概念，計劃從2021年到2035年帶動和賦能生態，累計減排15億噸。

2024財年，阿里自身運營排放量為444.9萬噸，同比減少5%；價值鏈排放為每百萬人民幣收入8.1噸，同比降低7%，帶動和賦能平臺生態減排33338萬噸，同比增長45.5%。

技術推動減排

從2021年12月發布《阿里巴巴碳中和行動報告》開始，阿里在減碳領域的投入就一直處在國內領先水平。阿里的減碳路徑，是技術和商業綜合作用的結果。

對數據中心這樣的耗能大戶而言，電力使用效率（PUE）是其能源效率的核心指標，它是總能耗與核心IT設備能耗的比值，這一指標越接近于1，意味著能源基本用于核心IT設備，效率越高。

2024財年，阿里云自建數據中心的PUE值從上一財年的1.215下降至1.200。

阿里云全球數據中心總經理王朝陽在ESG溝通會上介紹，阿里云一直將數據中心作為產品進行迭代研發，自研了供電模塊和液冷技術，從2018年開始不斷迭代架構，每次架構迭代都意味著能源效率的提升。

具體而言，PUE的降低一開始的做法是通過工程師調優運行參數，然后將其經驗標準化，在全國的數據中心根據不同負載、天氣情況選擇最優的運行參數。從2023年開始，阿里云還引入AI算法，做持續在線的調優。“PUE降低到1.200，背后是算法，是技術，是數據，這是團隊的核心競爭力”，王朝陽強調。

一個可參考的數據是，7月23日，國家發改委等四部門聯合印發《數據中心綠色低碳發展專項行動計劃》，提出到2025年底，全國數據中心平均PUE值降至1.5以下，新建和改擴建大型和超大型數據中心PUE值降至1.25以內，國家樞紐節點數據中心項目PUE值不得高于1.2。

技術不僅提高了數據中心能效，算力和電力的協同，也能推動客戶減排。王朝陽介紹，阿里云能夠幫助客戶在時間和空間維度上動態調度負載。譬如每天24小時，不同時段電力來源不同，碳排放因子不同，可以將計算調度到碳排放因子最低的時段，這就是時間維度上的調整；在空間維度上，客戶在多個數據中心部署應用，某一時刻如果A數據中心碳排放因子低于B數據中心，就可以將算力負載調度到A數據中心，從而減少算力帶來的排放。

王朝陽進一步解釋，中國在西部有大量的綠電，但算力的需求主要在東部，算力和電力是錯配的，需要解決匹配問題。要實現動態匹配，需要有標準化的接口。他建議，未來可以有三種突破方式實現，一是不同地區點對點的算電匹配，如寧夏和華東可以互相結對子；二是同一個公司在內部的匹配，阿里已經在嘗試張北和南通的算力和電力協同調度試驗；三是某一個應用級別的算電融合和調度。

阿里還將其自建數據中心的技術標準和資源輸出到租賃數據中心的供應商，其ESG報告表示，阿里將租賃數據中心PUE值和獎勵機制掛鉤，并幫助供應商獲取清潔電力。2024財年，阿里租賃數據中心PUE值為1.269，廣東的5個租賃數據中心100%使用清潔電力。

領跑綠電消費

降低數據中心的能耗，可以減少算力的電力需求，但終究有極限。要實現價值鏈的減碳，電力來源的清潔化也必不可少。阿里在綠電交易和消費上，都處于業內領先地位。

綜合來看，阿里通過綠電交易、投資、自建三個渠道來提高綠電消費。

交易方面，據ESG報告披露的信息，阿里除了持續開展常規清潔電力市場化交易，在2024財年還在江蘇揚州簽訂了長期購電協議，鎖定20年的可再生能源電量，每年可供應電力1.7億度。

投資方面，阿里在河北保定參與投資建設500兆瓦“源網荷儲”項目，并網發電后每年可提供近10億度綠電，在河北張家口參與裝機200兆瓦的“源網荷儲”項目，發電后每年可提供約6億度綠電。

自建方面，阿里在自己的園區和高鑫零售的門店建設了分布式光伏。阿里還配合儲能和數字技術，在廣東深圳、浙江杭州、上海的三個園區完成了虛擬電廠建設，已根據當地電力系統運行的需求做了15次響應。

阿里巴巴的綠電交易并非簡單的花更多錢來買綠電，而是以市場化的方式采購。王朝陽表示，阿里提高綠電比例，是靠優化算法、技術積累加商業條款實現的，獲取的是低成本綠電，并沒有付出更多溢價。

為了促進各業務單元消費綠電，阿里巴巴在集團層面也設置了市場機制。阿里巴巴ESG運營人許蘭蘭表示，阿里在集團層面有跨業務的采購團隊參與清潔能源的采購和交易。針對集團內不同業務的特點，阿里設立了各業務單元的清潔能源使用比例目標，內部有類似碳市場配額制的市場機制，如果某個業務單元完成不了碳目標，需要找其他做得好的業務單元去交換，只是這種交換不一定是金錢采購，也可能是資源置換，以此來實現各業務之間在減碳上的協作。

如今阿里巴巴在綠電的消費量和使用比例上都處于國內領先，但對比谷歌微軟蘋果臉書等早已實現百分百綠電消費的國際同行，差距還相當大。而要進一步提高綠電消費，就離不開國內電力市場機制的完善。

許蘭蘭表示，要進一步提高綠電交易規模，希望政策能有所突破。一是跨區域的交易能力，綠電不穩定，風光好的地方用電需求反而比較低，未來需要大量的跨省交易能力支持；二是長期購電協議能規模化開展，國際公司主要依靠長期的PPA（電力采購協議）來實現百分之百使用綠電，期待國內也能有類似政策。

中國的第一筆綠電交易完成于2021年9月7日，三年實踐表明，中國綠電交易機制亟需補上跨省交易和長期PPA這兩環。

在近期舉辦的光伏行業2024年上半年發展回顧與下半年形勢展望研討會上，北京電力交易中心市場部主管紀鵬近表示，北京電力交易中心下一步要進一步強化省間市場功能，加快建立省間輸電圈交易等機制，提升省間通道的靈活性，進一步提高資源的市場配置范圍和配置效率。

針對長期購電協議，紀鵬表示，長期PPA是北京電力交易中心今年的重點工作任務。目前北京電力交易中心正在研究多年期綠電交易的合同范本，鼓勵用戶與新能源企業簽訂5年和更長周期的合同，合同中對曲線形成偏差的調整、違約責任等都會有詳細的要求。

人工智能與碳中和是敵是友？

對互聯網科技公司而言，人工智能是當前最火熱的技術方向，而它帶來的電力需求和碳排放爭議也如影隨形。

谷歌在7月初發布的環境報告顯示，其2023年溫室氣體排放量達到1430萬噸，相比2019年飆升了48%，主要是數據中心能耗和供應鏈排放導致。谷歌表示，隨著越來越多的AI植入產品，AI算力將導致更大的能耗，相關基礎設施投資也將帶來更多排放，這都讓減碳更有挑戰。

根據谷歌提供的材料，完成一次大模型訓練，需耗資200萬到1200萬美元不等，其中主要是電力成本。

在阿里巴巴ESG溝通會上，王朝陽系統闡述了他對AI與碳中和的思考。他表示，有機構預測，美國算力中心用電量的比例將從2023年的3%提高到10%左右，中國則將從1.6%提高到5%左右。由于整體耗電量上升太多，在AI時代如何降低碳排放非常關鍵，阿里同樣要面臨這個問題。

他認為，雖然AI未來肯定會消耗更多能源，但未來一定存在一個拐點，AI節約的能源和減少的碳排放會高于它自身的排放，這個拐點不久就會發生。以阿里云自身的數據中心為例，其PUE降低到1.200，就離不開AI的算法。

第二，隨著AI的發展，要關注電力和算力錯配的問題，更好布局。原來數據中心的布局主要是考慮商業化需求，但未來要考慮碳排放。全球如今有一個趨勢，不光要把數據中心建設在寒冷干燥地區，也要考慮周圍有沒有可靠、低成本的清潔能源。并且要用高性能的數據中心取代落后的數據中心，減少算力的能耗。

第三，要提高模型本身的效率。算力離不開模型，如今模型的參數、數據、算力都在變大，而同樣的需求，能否用最小的模型去實現，這是需要研究的方向。

第四，要關注能源技術的發展。現有的技術主要是風電、光伏、儲能，發展非常快，現有清潔能源的獲取依然十分重要。另一方面，新型的清潔能源技術，如核能、氫能等技術的發展，也是需要關注的方向。“核心還是要靠技術發展，把能源問題從資源問題變成技術問題”，王朝陽表示。