近年来，人工智能(AI)获得了极大的普及，给各个行业带来了革命性的变化。然而，人工智能模型和算法是高度资源密集型的，并且消耗大量的电力。训练人工智能模型涉及大量的计算工作量，通常需要GPU等专门的硬件加速器，这需要消耗大量的能量。当涉及到使数据中心更环保时，这种功耗是一个主要问题。
聚焦堵点问题突破，围绕数据中心核心元器件自主可控，国产芯片软硬件适配，基于IPv6+的算力路由、算力感知，基于容器的算力交易，算力互联互通的合规机制等技术和政策堵点，部署了推进计划和研究路径。
随着世界不断消耗越来越多的数据，预计这些增长趋势将继续下去。此外，随着人工智能等计算密集型服务的出现，对IT服务的需求可能会增长得更快。这就是为什么能够量化和预测数据中心的能源消耗是至关重要的。
简单来说，算力就是对数字化信息处理能力的强弱。但不同类型的算力，会存在较大差别。拿常见的智能计算（智算）和超级计算（超算）来说，二者在计算精度及应用场景上有很大差异。
最有前途的绿色数据中心技术之一是使用可再生能源为设施供电。太阳能、风能和水力发电都是寻求减少碳足迹的数据中心的可行选择。一些企业甚至正在探索地热能的使用，利用地球的自然热量来发电。通过利用可再生能源，数据中心可以显著减少对化石燃料的依赖，并减少对整体环境的影响。
数据中心的空调系统既要保证可靠性，同时还要兼顾节能。具体采用的空调形式应与建设地点的气象参数、空气质量、资源情况、初投资和运行费用、以及需要遵循的法律法规等因素综合分析。
