通過購買CCER進行“碳抵消”、通過購買綠電減少“碳排放”，這些方式單獨看確實可以實現碳中和，但數據中心本身在碳產生、碳排放方面并沒有減少，并不是通過調整自身去解決問題，這種碳中和更像是一種數字和形式上的中和，在全社會視角看，這些方式并不能說實現了有效中和。可再生能源在自然界的作用我們并不完全清楚，也許其在自然界也能起到一定碳中和或者X中和的作用，在不完全了解其真實作用的情況下，過多使用也許并不是個很好的決定。如果現在生產側能源全部用光能、風能和水能替代，會對自然界產生多大影響和連鎖反應不得而知，因此加大對風電光等可再生能源的利用，短期看可能是降低碳排放的最快方式，但從碳中和視角看，并不一定是最優最好的方式。雖然如此，為實現“雙碳”目標仍需全社會全行業共同努力，現階段碳交易、購買綠電等方式更大作用是提升碳的流通價值，促進和發展碳中和產業及市場。數據中心自建綠電和儲能更大作用是輔助調整全國能源結構專業的人做專業的事，數據中心是用電側，并不是供電側，能源結構正常應由供電側負責，而用電側更應關注如何提升能源轉換效率、如何減少整體能源使用等。
很多數據中心都在部署綠電和儲能系統。以光伏為例，由于條件限制，基本無法在園區土地上直接建設，更多是利用現有樓宇進行改造，光伏發電真正并網量并不大，只能輔助解決數據中心少部分用電，更多是生活用電。儲能系統對數據中心確實可以起到削峰填谷、降低綠電不穩定沖擊和降低付現成本的作用，規模化之后甚至可以替代柴發機組，直接變成數據中心第三路電源，降低建設復雜度和維護難度。雖然大部分數據中心依靠自身部署的綠電和儲能系統并不能完全實現碳中和，但在全社會層面看，會對建立全國分布式能源存儲、調整全國能源結構、降低綠色能源不穩定對全國能源結構的沖擊起到輔助支撐的作用。
數據中心光伏發電，按一平米150W、全年可用1300小時測算，不算轉換系數、傳輸、儲存和并網損耗，全年可發電不到200kWh。1個5KW機柜，按PUE=1.3、負載率50%測算，全年需電28000 kWh，可以簡單得出1個機柜需要140平光伏空間，1個2000機柜獨立數據中心需要400多畝的光伏空間。
數據中心碳中和不等于能源側變革，更應是生產側變革。
CUE的定義可能會誤導碳中和重點是利用可再生能源，實際上，碳中和是排放零碳，并不一定要通過使用零碳能源來實現，更需要生產方式、生產結構和生產技術的變革。
從PUE的角度看，數據中心自身只消耗1.X中0.X的能耗，隨著PUE越來越小，IT設備消耗的能耗已超數據中心總能耗的80%。公開資料顯示，IT設備耗電97%都轉換成了熱能，只有3%用于計算，而這部分熱能還需要數據中心通過制冷去中和，整個數據中心能源到算力的轉換效率非常低，現階段數據中心產業雖然在大力推廣液冷等技術，但這些技術更多是實現如何降低PUE，能源浪費情況仍然存在，因此如何提升能源到算力的轉換效率才是實現數據中心碳中和的核心，數據中心在生產側變革勢在必行。
數據中心碳中和是一個過程
實現雙碳目標的說法存在一些小瑕疵，碳達峰并沒有明確目標值，只是碳排放達到峰值，碳中和才是明確的目標。
數據中心碳中和要提前布局、盡快落地，但不建議用力過猛過快，要充分考慮經濟效益和性價比。過度過早追求所謂零碳，就會像追求飲料的零糖零卡一樣，看起來不錯，但未必是最適合消費者的。企業要從經濟角度考慮碳中和，剛投產的設備就跟風改造，性價比會很低，退網設備的報廢和新設備的生產一樣都會產生碳。國家已給出充足的時間過渡，企業要結合自身情況制定短期和長期計劃，也要充分考慮成本和技術問題。
已建成數據中心碳中和的重點建議放到節能和逐步替換改造上，而規劃中數據中心可以嘗試采用全低碳架構，現階段雖然很多企業通過購買綠電宣布已實現碳中和，但在某種程度上這樣的方式提前實現碳中和，可能會降低其后期的能動性。
摸清碳家底建立碳清單是關鍵
國外先進企業提出的各種碳中和目標都是建立在摸清碳排放家底的基礎上，這些企業已建立了十多年的內部碳排放清單，建立了碳排放管理平臺，少數企業更是建立了整個供應鏈的碳排放清單，像管理財務一樣對碳排放進行精細化和數字化管理。
現階段，大部分企業并不清楚碳排放核算和碳中和計算標準，并沒有真正開展碳盤查、核算碳排放量，也并不清楚自身的減碳空間，碳排放（包括直接排放、用電排放和其他排放）基本都是通過計算而不是通過測量得到，企業在制定碳達峰碳中和計劃前，摸清碳家底和建立碳清單是非常關鍵的一個環節，建立全生命周期的數字化碳管理平臺也是必要環節。
數據中心碳中和過程，除引入綠色能源、購買CCER等能源側的變革之外，更應該深入開展的是產業變革、架構變革、技術變革、業務變革和運維變革，現階段數據中心產業在碳中和所做的變革還遠遠不夠。
數據中心的碳中和，一定不是使用了100%清潔能源的電中和，一定是整個數據中心與外部自然界的中和，終極目標是一個新數據中心建成，氣體排放、污染物、碳排放等等對當地無影響，與自然界和諧共處。這不是某個行業能推動實現的，需要整個數據中心產業上下游形成多行業聯動，才能達到這種平衡狀態。以節能為例，數據中心前期節能更多是圍繞基礎設施建設和運維開展，以實現降低PUE為目標。實際上數據中心產業對碳中和最大的支持不是節約能耗，而是提升能耗算力的轉化效率，這就需要全產業的支持。重點應該改變的是占比達到80%的IT行業，而不是占比只有20%的基礎設施行業。由于各種現實原因，相關行業自身改變的意愿并不強烈，而相應的行業政策和數據中心服務商也沒有制定相關鼓勵策略推動這方面的轉變。因此，需要CDCC這樣的行業組織牽頭，推動數據中心上下游全產業的聯動和變革，達到降低數據中心整體能耗、提升數據中心整體效率的目的，站在社會的角度做出行業的貢獻。從碳中和視角看，數據中心園區應該作為一個整體考慮。從土地到建筑再到設備、從用水到用電再到網絡，整個園區呼入能源、輸出算力、排放碳和熱。而這個過程中要實現零碳的排放，一方面需要呼入綠色能源，另一方面更應該從架構上提高基礎設施、網絡和IT設備的能源利用率，提升數據中心整體能源到算力轉化效率，而不是僅僅降低PUE。數據中心各子系統應該作為一個整體考慮。比如在做數據中心制冷系統設計時，要將基礎設施制冷系統的冷卻側、冷凍側和末端側與IT系統的散熱和風扇聯動在一起，實現整體的節能，避免出現由于IT風扇能耗過大導致總能耗上升但PUE下降的情況。數據中心各機房也應該作為一個整體考慮。以氣流組織為例，在現有封閉冷通道的架構中，冷熱空氣的氣流運動均涉及大量方向的調整，冷風從末端空調向前進入機房，再從通風地板向上到冷通道，再通過IT風扇向左右吹到熱通道，再自然向上，然后借助誘導風機向后回到末端空調上方，最后向下吸入末端空調，形成循環。可以看到，機房內制冷過程中氣流涉及多次方向調整，而每次方向調整均需要消耗能量。因此數據中心在架構上需要做大膽的變革，比如考慮將空調的送風系統和回風系統分開設計，實現冷氣流方向和IT設備風扇方向保持一致，減少氣流碰撞造成的能耗損失。數據機柜一樣應該作為一個整體考慮。由于云平臺的優越性，現階段各業務系統基本都部署在云平臺上，但單個服務器性能有限，部署時基本會采用幾十甚至幾百臺服務器虛擬化的方式形成云池，一般1個機柜會部署十多臺性能一樣的服務器，雖然CPU、內存和存儲形成云資源統一使用，但服務器自身的主機、配電和風扇等制冷系統仍是獨立設計和使用的，會造成一定的能耗浪費。因此大膽設想，IT設備商將數據機柜作為一臺大服務器去整體設計，將服務器內配電、制冷和運算整體布局，能極大提升單機柜的效率，既可以提升算力，又可以提升能耗利用率。數據中心架構變革均涉及系統性調整，并不是某一個專業可以實現的，實際落地難度會更大，因此仍然需要整個行業和行業組織去開展更多前瞻性的思考和探索，去推動架構變革的落地。隨著數據中心儲能系統的大力發展，數據中心供電方式也可以同步優化。比如現階段討論比較多的雙路市電+儲能替代雙路市電+一路油機，儲能系統替代柴發能有效減少碳排放和污染排放。同時，儲能系統替代油機，蓄冷罐也可以考慮取消，制冷系統的復雜度將有效降低，維護工作量也將減少，由于人員操作失誤引起的故障也會同比例降低。在利用自然資源方面，不應只關注室外低溫冷空氣和地下水資源，還有城市地下供水管路資源可以利用。以北方地區為例，地下管網自來水水溫常年在10度左右，還具備流量大、穩定性高等特點，可嘗試通過板換等方式為數據中心提供輔助冷源。在能源循環利用方面，以北方數據中心為例，一邊通過制冷去中和IT產生的熱能，一邊又在利用額外的電能進行輔助加熱，包括辦公區供暖、生活用水加熱、冷塔補水管路和蓄冷罐電伴熱保溫、油機水套加熱等，余熱浪費非常大。采用開式冷卻塔的數據中心，水資源的浪費也非常大。數據中心園區應該積極收集余熱和廢水，循環利用，也許在不久的將來，建立養殖和灌溉等系統，打造成像“稻田養魚”一樣的自循環生態系統成為可能。在選址方面，除近期比較熱門的海底數據中心之外，水電站周邊建數據中心貌似是最好的選擇，一方面水力發電提供不間斷的電力供應，另一方面水流帶走熱量，為數據中心提供安全穩定的冷卻系統。此外隨著航天科技的發展，平流層數據中心也能充分發揮太陽能發電、低溫散熱、污染小等特點。數據中心基礎設施和客戶IT系統在可靠性方面存在多重疊加。數據中心客戶基本以政府客戶、金融客戶和互聯網客戶為主，客戶對業務連續性的要求均比較高，從安全角度考慮，客戶業務系統都需要部署為雙活、兩地三中心或異地災備等方式。以金融客戶為例，一般1套業務系統需要部署在2地3中心上，也就是需要部署6套UPS（每套均為N+1），需要9路外接電源（每中心2路市電1路油機）。從宏觀角度看，為確保1套業務系統的穩定運行，全部配套資源的利用率和負載率均不會很高，以UPS為例，每臺UPS均無法達到最佳的工作效率，不僅資源浪費較大，而且能源浪費也較多。業務系統需要在連續性和低碳節能之間找到平衡，業務架構有必要進行變革優化。比如，可以將主備等多系統看做一個整體，只需保證整體可用性而不需保證每個獨立系統可用性。數據中心也需要進行針對性的調整優化，比如可以多個數據中心承接整套業務系統SLA，而不是每個數據中心單獨承接SLA。在云業務部署方面，以云存儲為例，為保證業務安全一般會設置3份以上數據備份，單服務器甚至單機柜掉電，在虛擬化層面會自動切換，不會對業務產生影響。但現階段客戶從維護安全和使用方便的角度，更多是將整套云平臺部署在一個機房、一套UPS下，一旦動力或制冷出現問題，整個列頭或機房將不可用，業務沒有切換的余地，因此從充分發揮云平臺優勢的角度，云平臺機柜應該采取物理分散的方式，部署在不同機房和不同區域。云計算的特點，是可以根據業務需求動態分配調整資源，理論上能耗應該隨業務調整而調整，但很多云系統并沒有呈現出這種狀態，能耗與業務量并沒有線性的關系，很大原因在于集成商和應用商更關注系統的QOS和SLA，沒有對系統進行能耗優化。數據中心行業要結合基礎設施、IT硬件和軟件行業，在業務穩定和節能低碳間找到一種平衡。
程序代碼是最容易被忽視的環節，因為程序編寫更多是以結果為導向，研究表明不同編程語言，能耗差別很大，相同編程語言，不同人編寫，能耗差別也較大，所以需要建立相應評價機制，在代碼可用和低碳節能間找到平衡。
數據中心除常規的節能和低碳措施之外，在運維方面要嘗試與業務系統建立更多關聯和更緊密的結合，甚至不同客戶要開展不一樣的精細化服務，比如進行業務預測性服務等，目的是更精確地控制動力和制冷系統能耗。同時，也可以協同客戶將應用系統與電力的峰谷平緊密結合在一起，多利用谷區域進行數據備份、同步、大數據分析運算等后臺應用，起到一定節能降碳的作用。數據中心實現碳中和，不是數據中心運營商通過自建、購買綠電等方式簡單實現，也不是數據中心運營商獨自能實現的。一定是一個長期的過程，需要從數據中心行業整體思考，通過產業上下游共同努力，不斷地變革以提升能源到算力的轉換效率，并建立類似海綿城市和稻田養魚的自循環體系，實現數據中心和自然的充分融合。
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