目前，我国算力的规模从全球来看都是一个高速增长的状态。包括数据中心市场的增速，国际上增速基本上在10%左右，但是我国这几年的增速一直都在30%左右，所以这个速度是非常快的。
如今，数据中心这一术语可以合理地应用于微型数据中心和边缘数据中心，从单个部分机架到多个完整机架，到云平台和跨数百万平方英尺、消耗千兆瓦功率的数据中心设施。
当发生拥塞时，数据包可能会延迟、丢失或丢弃。这会导致数据传输速率变慢、下载和上传时间变长以及延迟增加。严重时甚至会导致网络崩溃或不可用。
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。
