7月28日，上海市经济和信息化委员会印发《上海市进一步扩大人工智能应用的若干措施》，提出降低智能算力使用成本，发放6亿元算力券，并对租赁、建设智算能力均给予一定的补贴。
“措施”第一条提出，降低智能算力使用成本。发放6亿元算力券，加强算力调度平台建设，体系化支持企业研发和应用大模型，加快大模型生态空间集聚。对租用智能算力的主体，市级给予最高30%租金补贴，并推荐申报国家智能券补贴，按照“补早补小”原则，市区协同给予最多1年、最高100%的租金补贴。对自主智能算力设施部署项目，给予最高10%建设支持，加速培育人工智能自主生态。
随着数字经济和人工智能技术的迅猛发展，算力已成为推动社会进步与创新的核心动力。为了推进算力“水电化”普及，国家及地方政府纷纷出台政策，如算力券等降低算力使用成本，推动中小企业的算力使用。
然而补贴只能是产业启动期的临时政策，长远来看，降低算力成本必须从算力建设能力本身入手。其中，算力产业的绿色化转型无疑是降低算力成本最直接也是最可靠、可持续的路径。
绿色算力作为实现低碳、可持续发展的关键路径，不仅是响应“双碳”目标的必然选择，也是降低算力成本、提升产业竞争力的重要手段。绿色算力的核心在于通过技术创新和系统优化降低能耗和碳排放。以下是从技术、运营和管理三个层面提出的具体策略：
技术创新：提升能效，降低硬件成本
推广高效冷却技术：传统风冷系统的能耗占数据中心总能耗的30%-50%。液冷技术通过直接冷却芯片，显著降低散热能耗。据中金研究，液冷方案的规模化应用可将数据中心能耗降低20%-30%。通过推广液冷、浸没式冷却等技术，可减少对高耗能空调系统的依赖，从而降低长期运营成本。
高性能计算设备：开发和部署高性能、低功耗的芯片和服务器，如基于国产先进制程的AI芯片，能够在保证算力的同时降低单位算力能耗。企业可通过批量采购和定制化设计进一步压低硬件采购成本。
模块化设计：采用模块化数据中心设计，便于快速部署和升级，减少因技术迭代导致的设备废弃成本。
2. 能源结构优化：利用绿色能源降低电力成本
可再生能源接入：在西部地区建设绿色算力中心，利用当地丰富的风能和太阳能资源，可显著降低电力成本。例如，内蒙古和甘肃等地的数据中心已开始大规模使用绿色电力，电价远低于东部地区。
能源管理智能化：通过AI算法优化数据中心的电力使用效率（PUE），实现动态负载管理。例如，部分数据中心通过智能调度将PUE降至1.2以下，显著降低了电费支出。
电力市场化交易：鼓励数据中心参与电力市场化交易，直接与绿色能源供应商签订长期低价购电协议，进一步降低能源成本。
3. 运营管理优化：提高资源利用率，减少浪费
算力调度与资源共享：通过算网协同技术，实现算力资源的动态分配，避免资源闲置。例如，东部地区的高负载算力需求可通过算力网络调度至西部低成本的绿色算力中心。
数据中心集约化：推动中小型数据中心整合，建设大型绿色算力枢纽，提高规模经济效益，降低单位算力的建设和维护成本。
全生命周期管理：从设备采购、运营到退役，实施绿色全生命周期管理，延长设备使用寿命，减少更换频率，从而降低总体拥有成本（TCO）。
当然，当前的绿色化转型仍面临一些挑战：
技术成本：液冷等先进技术的初期投入较高，短期内提升了投入成本。
区域不平衡：绿色能源资源多集中于西部地区，东部算力需求旺盛地区仍依赖传统能源。
标准统一性：绿色算力的评估标准和认证体系尚未完全统一，影响了跨区域协作和资源共享。
