破解智算能耗难题，施耐德电气开启绿色可持续发展新赛道

在数字技术蓬勃发展的今天，AI 正以前所未有的速度重塑全球产业格局。从智能制造到智慧医疗，从智能交通到金融科技，AI 技术深度渗透各领域，推动生产力飞跃与生产方式革新。与此同时，支撑 AI 运行的底层物理设施 —— 数据中心，因需承载海量数据处理与复杂算法运算，能耗需求急剧攀升。服务器全天候运转、精密制冷系统持续工作，使得数据中心的能源消耗不断走高，“用能大户” 的标签愈发显著，其绿色低碳转型也成为行业发展亟待解决的重要课题。

想要破解由算力密度部署不断高涨而带来“高耗能”与“可持续发展”间的矛盾，不妨借助AI计算与创新技术的结合，实现追本溯源式低碳降耗转型。

未来的楼宇施耐德电气SmartCool末端空调节能解决方案创新性地融合了AI机器学习技术（ML），能够使空调末端基于实时的IT负载需求，实现秒级同频变化与动态制冷输出。在空调末端，通过这种让每一分电力都“得其所用”的调节模式，可节约空调末端15%-40%的电力消耗，从而在大幅提升制冷能效的基础上实现节能降耗。

工业电脑和显示器在数据中心能耗构成中，制冷系统的能耗占比可达30%-40%甚至更高，如果想实现尽善尽美节能降耗与可持续发展，还需从设备入手打下良好基础。

施耐德电气InRow系列变频风冷氟泵行级精密空调 践行循环经济理念，基于领先的数字化技术与深厚的可持续经验，始终贯穿绿色设计、绿色生产、绿色交付等环节的绿色低碳产业链标准。

与此同时，InRow系列空调还创新性地结合了变频压缩机与氟泵循环自然冷却技术，可根据不同制冷场景需求，在机械制冷模式、过渡季节混合模式（氟泵节省压缩机功耗）及低环温下氟泵节能模式（纯氟泵制冷）等3种模式下自动寻优切换，从而实现节省能耗；搭载的全变频系统贴合场景负荷波动变化，实时调节制冷负荷，避免制冷冗余过大，产生额外功耗；满足了多场景下的节能降耗与可持续发展需求。

参考链接：https://www.schneider-electric.cn/zh/about-us/sustainability/