当人工智能遇上“电老虎”，会产生怎样的化学反应？
在刚刚落幕的第二十届中国IDC产业年度大典上，科大讯飞一个名为“冰川·AI智控”的数据中心节能项目给出了答案：年均节电40万度，节省电费32万元，节约标准煤125吨。这组数字背后，是AI技术在基础设施运维领域的一次成功实践。
一笔经济账：制冷系统的“隐形成本”
对于数据中心运营者而言，电费是最大的刚性支出之一。而在整体能耗构成中，为服务器散热而运转的制冷系统往往占据30%以上的份额，堪称“用电大户”。
传统模式下，制冷设备通常按照固定参数运行，无法根据实际负载和外部温湿度变化灵活调整。夏季高温时制冷量不足，冬季低温时又造成“过度制冷”，能源浪费在所难免。
“冰川·AI智控”项目瞄准的正是这一痛点。通过在冷源系统部署智能传感网络，实时采集冷冻水温度、流量、压力及室外环境等数据，再由AI算法进行综合分析，动态输出最优制冷策略。简单来说，就是让制冷系统学会“看天吃饭”、按需供冷。
一本技术账：全国产方案的底气从何而来
该项目从算法模型到部署平台均采用全国产技术路线，这在当前国际形势下具有特殊意义。
科大讯飞作为人工智能国家队，长期承担国家重大科技攻关任务。依托认知智能全国重点实验室、语音及语言信息处理国家工程研究中心等平台，企业在机器学习、智能控制等领域形成了全栈自主可控能力。
此次获奖的“冰川·AI智控”项目，正是将这些核心技术能力“平移”至数据中心运维场景的产物。据悉，项目落地后，科大讯飞B3智算中心的年度平均PUE降至1.25以下，制冷能效提升超过10%，机房温度波动方差降低60%。
一道行业题：AI+基础设施的想象空间
事实上，科大讯飞的探索只是冰山一角。随着算力需求井喷式增长，数据中心的能耗问题已上升为行业性难题。
本届大典发布的数据显示，我国数据中心总耗电量仍在逐年攀升，绿色低碳转型迫在眉睫。在政策层面，国家新一代人工智能发展规划明确提出，要推动AI技术在能源、交通、城市管理等领域的深度应用。
多位参会专家表示，AI赋能基础设施运维具有广阔前景，但也面临数据采集标准化、算法模型泛化、投资回报周期等现实挑战。科大讯飞此次获得“2025年度中国IDC产业绿色解决方案奖”，为行业提供了一个可量化、可复制的参考样本。
当“双碳”目标成为刚性约束，当电费成本持续承压，越来越多的数据中心运营者或许会认真思考一个问题：是时候让AI来管理那些“吃电”的空调了。
