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AWS 可持续性

AWS 可持续基础设施

设计、构建和运营更高效的数据中心

适用于每个人工智能工作负载的可持续基础设施

AWS 正在构建数据中心，旨在支持下一代人工智能（AI）创新和客户不断变化的需求。这些功能结合了电力、冷却和硬件设计方面的创新，进而创建更节能的数据中心，这将为进一步的客户创新提供支持。 

支持人工智能创新的新型数据中心组件

2024 年，AWS 报告的全球电能使用效率（PUE）为 1.15。PUE 是我们衡量数据中心运营效率的一种方式。PUE 越低，表示数据中心的效率越高，PUE 分数 1.0 代表理想状况。AWS 最新的创新型数据中心设计在提升可用性和效率的同时，可提供多出 12% 的计算能力。

利用 AWS 硅芯片加速创新

客户可以使用 AWS 硅芯片加快可持续发展创新速度，并利用这些硅芯片以更可持续性的方式运行云工作负载。Accenture 2024 年的一项研究表明，运行计算密集型工作负载的客户可以将碳排放减少多达 99%，从本地迁移到 AWS 可以将碳排放减少多达 94%，使用 AWS 专门构建的硅芯片可以将碳排放额外减少多达 81%。

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AWS 专为高效工作负载设计的硅芯片

AWS Graviton

与同类 EC2 实例相比，基于 AWS Graviton 的 Amazon EC2 实例在实现相同性能的情况下最多可节省 60% 的能源。它们还为在 Amazon EC2 上运行的云工作负载提供最佳性价比。超过 7 万名客户使用 AWS Graviton 来构建高效且高性能的工作负载。

优化运营的效率

适用于 AI 处理器的灵活冷却设计

AWS 开发了新颖的机械冷却解决方案，可以在新老数据中心中提供可配置的芯片级液冷。一些 AWS 技术利用不需要液冷的网络和存储基础设施，因此更新后的冷却系统将为最强大的人工智能芯片组（例如 AWS Trainium3）和机架级人工智能超级计算解决方案（例如 NVIDIA GB200 NVL72）以及 AWS 的网络交换机和存储服务器无缝集成空气和液体冷却功能。使用这一灵活多变的冷却设计，无论是运行传统工作负载还是人工智能模型，我们都能以最低的成本实现最佳性能和效率。 
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支持高密度 AI 工作负载

AWS 会优化我们在数据中心中放置机架的方式，从而最大限度地提高电力使用效率。这是通过由数据和生成式人工智能提供支持的软件而实现的，软件可以预测部署服务器的最高效方式。AWS 现在可以减少搁浅电力（可以使用但未使用或未充分利用的能源）的数量，并更高效地利用可用的能源。
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减少能耗

AWS 不断创新，以便通过我们的每一代数据中心设计来提高效率。新的数据中心组件在峰值冷却期间可将机械能耗降低高达 46%，且不会增加用水量。

电能使用效率（PUE）是衡量数据中心效率的一项指标。PUE 越低，表示数据中心的效率越高，PUE 分数 1.0 代表理想状况。2024 年，AWS 数据中心报告的全球 PUE 为 1.15。这一数据优于 International Data Corporation 估算的公有云行业平均水平 1.25，以及本地企业数据中心的 1.63*。

*IDC，《2025 年下半年数据中心趋势：可持续数据中心建设与二氧化碳排放》。文档编号 US51911924，2025 年 1 月。

Aerial view of a brightly lit industrial facility at sunset, surrounded by open land and a distant river.

循环经济：节约自然资源

13%
的备件，来自 AWS 在 2024 年自有的重复使用库存。我们预计，随着我们工作力度的加大，这一数字还会增加
2350 万个
在二级市场中回收或销售的组件
30%
使用回收或生物基的塑料制作塑料服务器机架组件
2 年以上
将 Amazon 硬盘的使用寿命延长

在 AWS 上实现水资源正效益

2022 年，我们宣布了在 2030 年之前实现水资源正效益的承诺。这意味着我们向社区和环境归还的水资源比我们在数据中心运营中使用的水资源还要多。截止到 2024 年底，AWS 的水资源正效益进度已完成 53%。 

我们的水资源正效益承诺由四大支柱组成：

  • 用水效率
  • 可持续来源
  • 社区的水资源再利用
  • 补水
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