想象一下，如果一種“先進”設備每年要浪費上千億千瓦時電，你會認為大量采購該設備是一種高質量的投資嗎？這種情況在數字經濟的熱潮中并不鮮見。在全國各地新一輪數字新基建，以及“東數西算”國家戰略工程投資建設中，不乏“服務器CPU利用率低于5%”的現象，大量空轉的數據中心正在抵消數字技術帶來的乘數效應。若放任這種粗放式的新基建模式發展，不僅數據中心實際能耗節節攀升，數字經濟的發展質量也將大打折扣。

　　數據顯示，2021年中國服務器廠商出貨量已達391萬臺/年，僅按每臺服務器的綜合硬件和建設成本10萬元計算，相當于全社會采購成本已達3900億元。同時，大量數據中心服務器的CPU平均利用率僅為5%至10%，絕大多數時間處于低效的“空轉”狀態。一些地方甚至還沒搞清楚數據中心的原理，就盲目扎堆上項目。

　　CPU利用效率低造成了社會資源的巨大浪費。高耗能是數據中心最受關注的負面標簽，我國數據中心2020年用電量超過2000億千瓦時，占全社會用電量的2.7%。預計到2025年數據中心用電量將突破4000億千瓦時，占全社會用電量4.1%，是十足的“吃電”大戶，低效率運行的數據中心更加重了這種用能負擔。

　　有關部門一直致力于引導數據中心綠色低碳發展。目前，我國主要通過PUE（數據中心全部用電量/服務器用電總量）指標考核數據中心是否節能環保。該指標對于打造綠色數據中心發揮了重要作用，但也存在不足。PUE考核下，數據中心服務器實際利用率往往被各方忽視。事實上，服務器空閑狀態和在高負荷計算時能耗非常接近，一臺CPU40%至50%負荷運轉的服務器，比一臺待機空轉（CPU不足1%）的服務器，總用電量僅僅增加10%左右。這也意味著，利用率越低，能源浪費越嚴重。

　　PUE導向下的數據中心建設，不考慮CPU是否真實使用、產生價值，只考慮如何優化制冷系統，如何通過降低供電系統因為線路設計不科學產生的損耗，以及優化智能照明系統，甚至花大價錢購買國外的“一體化供電設備”，以此實現所謂的“綠色節能”，而這個過程中大量能源被浪費掉了。簡言之，我們身邊的一些綠色數據中心，其實并不“綠色”。

　　國外大型云廠商普遍更看重CPU效率指標。美國政府大量采購的某頭部廠商的官方網站顯示，CPU效率低于40%是需要提示客戶進行優化的一條基準線，這一數字已遠超我國大部分數據中心計算效率的8倍，相當于我國做同樣的計算任務，需要用美國8倍的電能，且這個差距正隨著我國繼續推進私有云的建設而不斷加大。

　　要真正解決數據中心低效問題，政府財政投資項目應完善算力中心的評價體系，除基礎用電、用能指標外，還需關注真正的“算力效率”。比如，CPU負載率能夠為真正的業務服務的比例，數據中心的上架率、每千瓦電力的造價、綜合運行成本，以及地方財政在各類算力中心上投資的回報率、平均用戶服務周期、平均服務成本等指標。

　　建設理念方面也需作出調整。數據是數字經濟中的關鍵生產要素，建設“以數據生產要素為中心的計算中心”而不是“以服務器為中心的數據中心”，才是推動數字經濟快速發展的先進生產力。公共云計算服務本身就是一種綠色技術，從服務器的固定資產中挖掘“彈性算力”的價值空間。據了解，我國頭部公共云計算企業CPU利用率，可達私有云的5倍至10倍，通過算力的調度更為集約，更符合國家對于綠色高效發展方向的要求。各級政府在新基建投資規劃中，應注意發揮其應有價值。

　　數字基礎設施的建設模式與發展理念，是決定數字經濟能否健康可持續發展的關鍵。數字經濟運行的軌道上，到底是建設“綠皮車”還是“高鐵”，數字化轉型到底會不會大幅推高全社會能耗水平？只有正視目前在數字基礎設施建設中出現的問題，才能在技術、理念以及運行模式上找到符合數字經濟發展的科學新基建建設與發展模式。 （本文來源：經濟日報 作者：王軼辰）