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1、云计算的算力集约利用对碳中和的实际支撑影响分析 1.云计算是技术、商业模式的变革 1.1.思想渊源深厚，2006年启动商业化运营 云计算思想由来已久。云计算的商业运用虽不过 15 年，但思想渊源可以追溯到互联网的早期。1961 年，图灵奖获得者麦卡锡第一次提出“UtilityComputing”的概念，认为计算机可能变成一种公共资源，像水、电、煤气一样，被每一个人使用。1996 年，Compaq（康柏电脑）在内部文件中首次提及“云计算”一词。2006 年，以第一次将其弹性计算能力作为云服务售卖为标志，云计算这一新的商业模式诞生。2008 年，谷歌对外发布云业务 GoogleAppEngine，
2、也发布云计算战略和平台WindowsAzurePlatform。至此，亚马逊、谷歌、微软三大巨头均参与进来，2008 年也被视作云计算“鲤鱼跃龙门”的一年。2009 年后，IBM、VMWare、AT&T、ORACLE 等海外 IT 厂商纷纷加入到竞争中。到 2019 年，全球云计算市场规模已达到 1883 亿美元。中国云计算发展基本同步于海外。2009 年，阿里软件在江苏建立首个“电子商务云计算中心”，不仅出租云的计算、存储和网络服务，还提供各种电子商务服务，这标志着云计算正式走上了中国的历史舞台。2010 年，腾讯云正式启动，同年华为云也开始了部署战略。2012 年，云凭借自身的搜索引擎优势
3、后发赶上。此后，金山云、UCloud、青云、天翼云、云等纷纷开始发力，云计算在中国彻底爆发。政府对云计算的价值认可并未比商业落地迟到太多。美国政府曾发布多项政策支持云计算发展，比如 2010 年提出“云优先”战略、2018 年又升级为“云敏捷”战略，让各机构采用可以简化转型并拥抱现代化能力的云解决方案。2010 年，日本经济产业省发布的云计算与日本竞争力研究提出，通过开创基于云计算的服务而开拓全球市场，在 2020 年前培养出累计规模超过 40 万亿日元的新市场。而在中国，尤其是 2020 年，国家发改委首次对“新基建”的概念进行正式解读，云计算是新基础设施的一部分，正日益走向产业政策和人力资
4、本投入的中心，将与人工智能、5G、物联网、工业互联网等新兴技术融合发展，从底层技术架构到上层服务模式两方面赋能传统行业智能升级转型。1.2.供给端、需求端共同推动行业成长 从供给端出发，云计算的发展，再到近年来的爆炸式增长，是多方面知识储备、硬件实力和政策利好齐备的结果：1.技术条件。硬件集成度和性能遵循摩尔定律提升，价格按指数下降，为大规模部署硬件基础设施提供条件。并行计算、分布式计算、虚拟化等关键技术经过几十年的实践，具备规模化商用条件。随着自动化管理、监控和集群调度技术的发展，可以管理规模庞大、遍布全球的基础设施。软件开源社区蓬勃发展，定制开发构成的云计算基础软件栈，降低了云计算部署成本
5、。近年来，以容器、微服务、DevOps 为代表的云原生技术，为企业提供更高的敏捷性、弹性和云间的可移植性。2.商业模式。互联网服务经过十几年的发展，渗透到人类社会的各个领域，实现了从桌面互联网向移动互联网的跨越。互联网逐渐从提供内容和应用，发展为提供软件、硬件和开发平台。在云计算真正被提出之前，由于 Salesforce、Amazon和 Google 等巨头的引领，IaaS、PaaS 和 SaaS 就已经由若干互联网提供商尝试。这种按需订购 IT 能力的服务模式经过了市场的检验，为云计算的提出及被广泛接受打下了坚实的基础。3.政策利好。各发达经济体先后把发展云计算作为未来可持续发展的重要依托。
6、通过产业扶持、政府采购、统一技术框架、建立全国性云计算共享平台等办法，深度推动云计算产业发展。我国政府紧盯国际发展前沿，密切关注云计算的发展和应用，2012 年以来，相关文件接连发布，利好政策层层加码；各地政府相继与国内巨头合作，政务云正成为中国云计算发展的重要力量。从需求端看，既有降低计算成本和运维成本的长期因素，也有政府“新基建”、疫情推动网上办公需求井喷等短期因素：1.企业上云。我国传统企业上云率不断提升，但与国际尚有较大结构性差别。全球层面以 SaaS 为主（58%，2019），而国内以 IaaS 为主（66%，2019）。美国云计算发展领先我国 3-5年，早已完成云计算 2.0 转型
7、，而我国正处在从 1.0 到 2.0 的过渡期。未来在政策和需求的双重驱动下，传统企业上云是大势所趋。根据国务院发展研究中心的白皮书，预计至 2023 年我国政府和大型企业上云率将超过 60%。2.软件运维成本。通过使用云计算，企业一次性的 IT 资本开支规模将得到控制，也可以享受到云计算的规模效应，更加经济、灵活。同时，企业将 IT 运维转交给云厂商进行，也带来了降本增效。中国信通院的报告显示，95%的企业认为使用云计算可以降低 IT 成本，其中超过 10%的用户认为成本节省一半以上。另外，超四成的企业表示使用云计算提升了 IT 运行效率，IT运维工作量减少和安全性提升的占比分别为25.8%
8、和24.2%。可见，云计算将成为企业数字化转型的关键要素。3.海量计算。随着移动互联网、大数据、人工智能的蓬勃发展，需要海量的计算资源。传统物理服务器的一次性投入高，且单台设备物理性能有限，很难满足日益增长的计算需求。2015年以来，移动互联网进入下半场，流量发生结构性变化，视频成主要的流量增长通道。同时，物联网进入规模复制阶段，流量洪流亟待引爆，2017 年全球物联网连接数首次超过了人口数。4.疫情对云计算的推动。突发疫情带来了在线办公、远程教育、在线游戏、网络流媒体等需求的井喷。SaaS 服务企业用户的认可度显著提升，国内 SaaS 迎来发展新机遇。传统软件部署需要现场实施，周期长且需要接
9、触，无法满足实际需求。SaaS在这时展现出了极大优势，适合远程管控需求，用户仅需接入互联网，即可实现软件服务的接入。1.3.我国云计算市场增长强劲，IaaS 相对成熟 从总量看，我国云计算市场增长强劲，公有云规模超过私有云。2019 年，我国云计算整体市场规模达 1334 亿元，增速为38.6%。其中，公有云市场规模达到689亿元，同比增长57.6%，预计到 2023 年市场规模将超过 2300 亿元。私有云市场规模达645 亿元，同比增长 22.8%，预计未来几年将保持稳定增长，到2023 年市场规模将接近 1500 亿元。从产品结构看，我国 IaaS 发展成熟，PaaS 增长高速，SaaS
10、潜力巨大。2019 年，我国公有云 IaaS 市场规模达到 453 亿元，同比增长 67.4%，预计受新基建等影响，IaaS 会持续攀高；公有云 PaaS 市场规模为 42 亿元，同比增长 92.2%，预计未来几年企业对数据库、中间件、微服务等 PaaS 服务的需求仍将持续增长；公有云 SaaS 市场规模达到 194 亿元，同比增长 34.2%，与全球总体的成熟度差距明显，发展空间大。从厂商份额上看，阿里、华为、腾讯占据公有云 IaaS 市场份额前三。、AWS 位居其后。根据 IDC 对中国公有云 IaaS 市场2020Q4 情况的统计，前五服务商合计份额达到 77.4%。此外，金山、浪潮、等
11、服务商增长稳定。从技术发展上看，云原生构建底层架构成为热点。在容器及编排技术、微服务等云原生技术的带动下，在云端开发部署应用已是大势所趋，重塑中间件以实现应用向云上的变迁势在必行。服务网格作为众多微服务间通信的性能瓶颈问题的解决方案应运而生，功能有二，一是将服务治理与业务逻辑解耦，二是将异构系统统一治理。分布式云成云计算新形态。分布式云计算是云计算从单一数据中心部署向不同物理位置的多数据中心部署、从中心化架构向分布式架构扩展的新模式。分布式云计算的发展动力来自逐步兴起的边缘产业。为了满足视频直播、AR/VR、工业互联网等场景下更广连接、更低时延、更好控制等需求，云计算在向一种更加全局化的分布式
12、组合模式进阶。原生云安全理念兴起，推动安全与云深度融合。IT 架构的变换使得基于边界的传统安全模型不再适用，新架构下的安全风险备受关注。以云平台安全的原生化和云安全产品的原生化为核心的云原生安全理念应运而生，安全原生化的云平台能够将安全融入从设计到运营的整个过程，向用户交付更安全的云服务；原生化的云安全产品能够内嵌融合于云平台，解决用户云计算环境和安全架构割裂的痛点。云化能力是通过数字化转型提高生产力的关键。人工智能、云计算、大数据等新一代数字技术改造和企业信息技术相关的基础软硬件，作为企业数字基础设施，依然相对缺乏，跨平台异构数据难打通，高并发、不可预测访问需求承载力有限，多场景多层次的 I
13、T 服务需求难实现。单元轻量化、技术中台化、流程标准化会是未来云计划建设的重点。2.云计算实现了算力的集约利用 2.1.资源虚拟化是核心技术特性，利用率高 基础设施及操作系统两大部分构成技术框架。云计算技术架构主要由基础设施和操作系统两部分构成，又可分为四个层面。数据中心充当设施层，在整体技术架构中起到基石作用。资源层则凭借高速网络，将服务器、存储设备等通过虚拟化技术转化为动态资源池，并将二者相互连接。云计算操作系统则可概括为资源控制层，对基础设施中提供的各类资源进行统一管理、分配和调度，并用以支持服务层的软件系统。操作系统的存在，使得 ICT 资源池可自由分割，并具备较高的扩展性和伸缩弹性，
14、为服务层提供强大的存储、计算能力。资源虚拟化成就技术特点，促进管理优化，凸显绿色价值。云计算主要技术特点有三：一是资源虚拟化，二是以系统可靠性代替云元可靠性，三是用提高系统性能取代硬件升级。资源虚拟化是云计算的核心技术特点，将底层物理资源虚拟化，集合为 IT 资源池，借助云平台管理技术对资源进行统一分配、调度，按需分配。虚拟化技术避免了物理机限制下的资源闲置，提升系统资源利用率，在资源集约化的社会趋势中凸显出较高的绿色价值。虚拟化技术在云计算中的应用主要包含三项子技术：计算虚拟化：例如，通过软件将一台物理服务器进行逻辑分区，模拟为多台同时运行的虚拟服务器，从而将一台服务器针对一项服务的传统模式
15、，转变为一台服务器可同时运行多个操作系统，且系统应用程序的运行相互独立。云计算虚拟化技术对硬件资源的二次分配，突破了物理机的一对一局限，实现资源利用效率的大幅提升及边际成本的降低。虚拟化技术发展初期的代表是虚拟机，虚拟机是利用软件模拟出的完整计算机系统，具有完备的硬件系统功能，且运行环境相对隔离。虚拟化软件产品 aSV 则展现了虚拟化技术在现阶段的应用，利用软硬件解耦合技术将服务器虚拟化部署在硬件服务器与操作系统之间，将底层服务器资源通过池化技术，虚拟出逻辑硬件资源的虚拟机，从而实现稳定可靠的智能调度和运维。网络虚拟化：软件定义网络（SoftwareDefinedNetwork，SDN）是网络
16、虚拟化技术在云计算中的主要实现方式。SDN 基于分层思想及核心技术 OpenFlow，将控制平面与数据平面相互分离，打破网络设备的封闭性，实现网络流量的灵活配置。传统网络设备需同时完成数据存储转发和传输路径控制功能，带来设备制造商捆绑销售、业务需求灵活性匮乏、网络资源共享受阻、传输路径未达最优等问题，使得传统封闭网络设备不再能适应网络规模的扩大。SDN 则将网络设备控制权剥离，由集中控制器定义数据传输路径，底层网络设备仅负责数据接收、存储和转发。SDN 体系架构共有三层，分别是数据平面、控制平面和应用平面。数据平面主要由网络通用硬件构成，控制平面是占据逻辑中心并控制传输路径的 SDN 控制器，
17、应用平面则是用户可直接部署的各类网络应用。SDN 具备高效利用网络资源、整合计算存储资源、降低高性能设备依赖、减少运维费用等优势，使网络框架迭代周期大大缩短，促进云计算的蓬勃发展。存储虚拟化：云计算中的存储虚拟化技术主要指软件定义存储（SoftwareDefinedNetworking，SDS），即一种将存储控制功能置于外部软件，而与物理存储硬件相互分隔的数据存储方式。SDS 一般在行业标准系统或 X86 系统上执行，它从硬件存储中抽象出来并池化整合，实现控制平面和数据平面的解耦，在降低软件对于专有硬件的依赖的同时，大幅提高了存储灵活性和扩展性。SDS 技术满足云计算存储需求。根据全球网络存储
18、工业协会 SNIA 的定义，SDS 主要功能包括自动化、标准接口、虚拟数据路径、扩展性和透明性。标准化存储接口提高资源利用效率，高扩展性带来无限存储规模，软硬件解耦降低基础设施成本投入，自动化管理降低运维管理成本。2.2.应用上按需配置、弹性充分，灵活度高 弹性和共享是云计算区别于本地计算的两大特性。传统本地计算仅针对单个客户使用，核心是专有资源。公司需承担较高的一次性投资成本，自建基础设施，以达成对数据安全和服务质量的控制。而云计算则从弹性和共享两大特性出发，凭借服务商提供的设备基建，将共享的软硬件资源按需租赁，帮助企业实现业务的弹性扩容。云计算的成本降低、扩展性较强。从总体成本、部署方式、
19、安全合规及数据控制四方面对云计算和本地计算进行对比，云计算的优势体现在较低的基础设施投入成本，以及部署于第三方所带来的高扩展性。由于缺乏数据权限，云计算在安全合规和数据控制方面尚存一定的风险，传统本地计算在现阶段仍更多满足企业的隐私性需求。服务按需自助，计量付费租用。按需自助和计量付费是云计算平台付费模式的主要特点，也是其促进资源动态流转的外部表征。云计算通过虚拟化技术进行存储和计算资源的统一分拆整合，适应不同客户的业务资源需求。客户可根据自我需要进行自助操作，并按照使用量精准计费，从而降低一次性投入及 IT 运维成本，改善资源整体利用效率。分布式无限存储，大规模计算能力。基于 SDS 技术分
20、布式存储架构的云计算，理论上可提供近乎无限的存储容量。随着虚拟化技术的演进，物理及虚拟资源的优化配置不断加速，云计算产业已经具备相当的规模，部分云平台供应商如 Google云拥有的服务器数量已达到百万量级。这些云平台可以提供大规模的计算能力和存储容量，满足目前不断攀升的存储空间和计算能力需求，成为社会经济发展的强大驱动力。弹性伸缩迅速便捷，可用性扩展性兼具。云计算具有较强的弹性伸缩能力，可自动化实时满足客户不同需求。云计算平台对 IT 资源池进行集中化管理调度，使企业免除高额的数据中心建设与管理投入的同时，还能凭借其高效的资源运维能力为企业系统运作保驾护航。当企业系统业务负载激增时，云计算具备
21、极强的可扩展性，可以迅速调度闲置计算资源，保证网络及应用程序的稳定运行；当企业系统业务负载下降时，云计算可将冗余资源转入节能模式，或缩减企业基础架构以满足实际需求，降低成本的同时提高资源利用率，发挥绿色低碳特性。3.云计算基础设施正朝低能耗方向发展 3.1.IDC 行业高增长，高能耗是现实痛点 IDC（InternetDataCenter）即互联网数据中心。网络接入和对外服务，是 IDC 区别于数据中心（DataCenter，DC）的两点特征。云计算数据中心则在资源集约化、平台运行效率、资源分配时滞等方面对传统 IDC 作出进一步优化，更强调与 IT系统的协同，实现效率和成本的边际最优。IDC
22、 设备涵盖 IT 设备、供配电设备和温控设备。IT 设备包括连接件、交换机、服务器、存储设备及其对应芯片；供配电设备为数据中心的主设备负载和辅助设备负载提供电力运行保障；温控设备旨在通过热交换为计算机设备散热，保证机房在规定温度范畴内运行。5G 流量成驱动，云计算、物联网再助力。回顾 IDC 行业发展历程，移动通讯技术更迭带来的流量增长是市场规模不断扩张的驱动。截至 2020 年 11月，我国移动互联网接入流量从 2013年的 13 亿 GB 扩大至 1495 亿 GB，增长 115 倍。未来 5G 商用加速所带来的 B、C 端海量数据流量，将成为 IDC 新一轮发展周期的推手。同时，云计算厂
23、商对数据中心建设的不断加码，以及万物互联所带来的细分行业存储、计算需求，共同助力行业景气度提升。旺盛的需求催动 IDC 行业高增长。据中国信通院数据，中国 IDC 行业市场规模由 2012 年的 162.6 亿元成长至 2019 年的1132.4 亿元，预计 2020 年将达到 1494.2 亿元，并维持 30%左右的年复合增长率。电力成本占比过半，行业耗电量不断攀升，IDC 强需求、高能耗矛盾凸显。数据中心总体成本包含建设支出及运营成本，建设支出是一次性投入，运营成本则为每月支出。据 Bloomberg统计，电力成本在整体运营成本中占 56.7%，远超折旧、房租等其他运营成本。国内 IDC
24、市场规模的扩展，带来了行业耗电量的攀升。据IDC圈统计，2019年我国数据中心耗电量达到1740亿千瓦时，预计 2020 年为 2045 亿千瓦时，占社会总用电量的2.71%，2025 年这一占比将提升至 4.05%。3.2.大型 IDC 成趋势，一线供给门槛高筑 3.2.大型 IDC 成趋势，一线供给门槛高筑 “碳中和”背景下结合政策鼓励，绿色、超大型 IDC 成建设主流。相比老旧小 IDC，超大型 IDC 具有资源需求集中、部署效能较高、绿色节能等特点，在“碳中和”背景下成为政策鼓励的关键对象。2019 年，中国数据中心平均 PUE 为 2.2，大型及超大型数据中心 PUE 分别为 1.5
25、5、1.46，规划在建的大型及超大型数据中心 PUE 分别为 1.39、1.36。增加单体规模在提升 IDC 能源效率方面效果显著。2016 年至今，国家出台一系列政策文件扶持绿色集约型 IDC 发展。关于加快构建全国一体化大数据中心协同创新体系的指导意见中明确提出，2025 年应实现大型、超大型数据中心运行电能利用效率低于 1.3。一线城市供给政策趋紧。一线城市土地及电力资源具有稀缺性。近年来，针对 IDC 的高能耗特性，北上深广陆续颁布 IDC新建及扩建的限制政策以达到节能减排目标，主要在 PUE 指标上设置进入门槛。北京在 北京市新增产业的禁止和限制目录明确提出，禁止新建扩建 PUE 大
26、于 1.4 的 IDC；上海对新建 IDC的标准是 PUE 小于 1.3；深圳对不同 PUE 值的数据中心给予不同的新增能源消费量支持；广州参照国际先进水平制定了能耗指标。PUE 值的严格限制，从技术能力和核心资源获取能力两方面抬高了行业壁垒。基于 2030 年前碳排放达峰行动带来的节能导向，预计一线城市将进一步加强 IDC 行业管控，收紧各项能耗指标，放缓新建项目审批，供给政策持续趋紧。3.3.低 PUE、绿色化技术纷纷涌现 低 PUE、绿色化趋势，提升行业技术要求。在新基建助推下，云计算与互联网厂商纷纷加码数据中心建设投入。基于“碳中和”所带来的绿色集约化政策引导，IDC 行业壁垒显著提升
27、，并在达成低 PUE 标准的过程中涌现出部分代表性案例。腾讯贵安七星数据中心：腾讯打造的贵安七星数据中心一期于 2018 年 5 月试运行。这座绿色高效灾备数据中心总占地面积 47 万平方米，可存放 30 万台服务器。该项目在节能减排方面的举措主要集中两点：一是将中心置于自然冷源降低制冷能耗，贵安新区年平均气温低于 20，数据中心的控温压缩机基本无需启用；二是采用了腾讯第四代数据中心技术 T-block，T-block 制冷模块可与 IT 设备热回风进行间接换热，将从主洞口进入的冷空气从竖井排出，充分利用外部自然冷源的同时避免外界空气对设备影响。据工信部实测，其极限 PUE 小于 1.1，远低
28、于一线城市 PUE 限制标准 1.3 及 1.4。浪潮提出智算中心概念：智算中心以融合架构计算系统为平台，以计算力驱动 AI 模型。智算中心采用高效的散热技术、高能效技术，开放计算使得其在整体的设计规划层面，以及机房空调、UPS、服务器等 IT 设备、管理软件应用上，对能源利用做整体规划，更多的绿色技术会被采用。同时，浪潮此前推出的 NF5488A5 是业界率先实现 8 颗高性能 GPU 液冷散热的 AI服务器，可在高温、高负载环境下运行。液冷技术：从传统风冷技术向液冷技术转化，是在“碳中和”背景下数据中心的主流技术趋势之一。中科曙光在液冷技术领域居于行业领先地位。公司液冷于 2011 年启动，经历冷板式液冷技术、浸没液冷技术和浸没相变液冷技术三个阶段，具有 50 项液冷核心专利。液冷技术具有制冷效果显著、空间利用充分、余热再循环利用等优点，相比传统风冷技术 1.4 以上的PUE，浸没式液冷可将 PUE 降至 1.2 以下，配合其他技术可接近于 1，实现节能技术革命性的突破。