在这个由数据驱动的时代，数据中心已成为全球数字经济的核心支柱。从谷歌的智能搜索到亚马逊的电商帝国，从脸书（Meta）的社交网络到英伟达的AI训练，这些科技巨头的服务均依赖于数据中心的强大算力支持。然而，随着全球数字化转型加速，特别是生成式AI爆发式增长，数据中心正面临着算力密度与能耗挑战的双重考验。以Meta为例，其在全球拥有超过120个数据中心，2024年总耗电量达120太瓦时（TWh），占美国全年发电量的2.3%；预计到2030年，其数据中心电力消耗将占全球总发电量的2.3%。这一数据为行业敲响了能效升级的警钟。

在此背景下，绿色低碳转型已成为全球数据中心发展的必然方向。国家发展改革委等部门印发的《数据中心绿色低碳发展专项行动计划》明确提出，到2025年底全国数据中心平均电能利用效率需降至1.5以下，可再生能源利用率年均增长10%。目前，业内已有部分企业率先展开实践。例如，阿里云自建数据中心清洁电力使用比例达56.0%，PUE降至1.200的亚洲领先水平，并通过余热回收为市政供热减少标煤消耗；华为与中国能建合作打造的庆阳大数据中心，以全间接蒸发冷却方案成为“东数西算”标杆项目；中国移动苏州液冷机房试点将PUE降至1.25以下，散热能耗降低50%以上。​

技术创新与高效器件应用，是实现能效目标的核心路径。为助力行业突破高能耗瓶颈，本报告将聚焦数据中心节能升级需求，重点推荐一批关键支撑产品，涵盖恩智浦（NXP）、安森美（onsemi）、Microchip等企业的MCX及电源管理器件，以及Molex、TE Connectivity、Vishay等品牌的存储器连接器与晶体管，旨在为数据中心绿色化、高效化转型提供选型参考。​

• 数据中心的本质：数字经济的算力与能效基石

  数据中心（Data Center）是为集中放置的电子信息设备提供运行环境的建筑场所，对数据进行集中存储、计算和交换，是云计算底层最核心的基础设施。数据中心包含以服务器为代表的IT算力设备，以及为了保障IT设备正常运行的基础支撑设施，如供配电系统、制冷系统等。
  互联网数据中心（Internet Data Center，简称IDC）是专门提供互联网基础服务的数据中心。它们是数据中心的一种类型，专注于托管客户的网络硬件和提供互联网接入服务。
  现在的数据中心普遍都接入互联网，以互联网业务为主，所以，叫“IDC”也更准确。
  从作用上来看，数据中心就是一个超大号的机房，里面有很多很多的服务器，专门对数据进行集中管理（存储、计算、交换）。数据中心是像水电厂一样的重要基础设施，是数字经济的动力引擎，也是国家和社会发展的支撑底座。

  

• 数据中心的核心特性：可靠、安全、高效的算力保障

  高可靠性、高安全性和高性能是云时代数据中心基础设施的4个主要特征
  在高可靠性方面，数据中心通常采用冗余设计，包括两路市电、备用发电机、储备电池、冗余配电、多路网络连接等，以确保数据中心的持续运行。
  在高安全性方面需要具备三大防护能力。首先是设备安全防护，主要包括：地址气候适宜，电力保障稳定，物理隔离，结构固化；视频监控系统，实时监测环境异常并联动报警。其次是网络安全防护，包括：加密认证技术，通过生成加密代码对用户上传的信息进行加密传输，并与数据持有方的人脸代码比对，500毫秒内完成验证，保护数据的安全和隐私等。最后是运营安全防护，主要包括：定期备份数据，确保灾难恢复能力。合规管理‌，严格执行数据访问控制、身份验证及安全审计制度。
  最后，在高性能方面，数据中心通常采用高性能的服务器和存储设备，以提供快速的数据处理和响应能力。

• AI与能效协同：算力倍增与绿色运营的平衡之道

  AI的尽头是算力，算力的尽头是电力。AI加速与能源优化对于数据中心的意义一句话可以概括为：让每一瓦特承载更多算力，让数字世界坚定运行！
  AI 加速技术通过引入专门的硬件加速器，如 GPU、FPGA和 ASIC等，能够显著提升数据中心的计算能力。
  能源优化技术通过智能调度、动态调整设备功率、优化冷却系统等方式，减少数据中心的能源消耗，降低运营成本，同时减少对环境的影响。
  AI 加速与能源优化相互结合，能够实现数据中心资源的更高效利用。

• 未来展望：AI驱动下的数据中心绿色智能趋势

  AI加速推动智算产业蓬勃发展，数据中心作为核心算力的基石，面临安全性、高功率、高能耗的挑战。
  安全可靠成为第一核心诉求。数据中心建设需要考虑成本，但是安全可靠更是重中之重，包括器件、产品、架构、服务、运维等全生命周期的安全可靠，才是真正的低成本。
  隔离式架构是保障算力设施安全的优先选择。隔离式架构本质是实现强电和机房的隔离。强电优先选择室外拉远部署，故障区域风险小；强电在主机房内部署时，需要隔离化。
  AI将显著提升数据中心运维的主动安全。AI能使数据中心运维从传统的被动响应变为主动预防，在掉电预防、热失控预测、高温预防等方面发挥作用。
  模块化架构是应对AI数据中心需求不确定性的关键。模块化架构需具备机房标准化、功能模块化、机电解耦化三大特征，实现核心子系统按需部署和弹性扩容。
  子系统预制化是AI数据中心快速交付的有效手段。预制化生产效率高，现场交付更快捷。不过，子系统预制化并不是简单组装，而是解决方案产品化。
  供电高效的价值不断凸显。从风冷到液冷，供电高效要从关注单机效率到关注并机效率，再到关注架构层面创新，实现整体能效的提升。
  算电协同或将成为数据中心建设的新模式。数据中心耗电量持续增加，绿电直供将成为数据中心高能耗破局之选。电网协同可通过调频调峰实现更高出电率，实现综合效率最优解。