选址极其重要！
现实中，有许多因素影响企业数据中心的选址。从战略的角度来看，一个行业的重点可能会每隔3至5年发生改变；而每隔7至10年，需要转换或更新采用新的技术。
影响数据中心的选择的有地理位置、电力能源供应、通讯基础设施、税率、建筑因素、交通运输、生活成本等。而这些因素中，如果从碳达峰的角度来考量，则重点是看“地理位置”。
康宁光通信数据中心，欧洲、中东和非洲地区市场营销经理Cindy Ryborz明确指出这点：“明智的选址也有助于减少碳排放，许多公司将厂址设在可再生能源丰富的地区，如气温恒定且有冷水供应的矿山。”
Cindy Ryborz表示，其客户Green Mountain公司就将数据中心建在挪威一个偏远的峡湾内一座岛屿上的山里。该数据中心占地21000平方米，设有六个大厅和几个专用客户机房，完全采用可再生水力发电并利用邻近峡湾实现高效冷却，电源使用效率（PUE）不到1．2——远低于1．67的行业平均水平。
在其他地方，例如在更为极端的气候条件下，Facebook位于北极吕勒奥的数据中心利用该地区的零下气温和海水温度，PUE仅为1．07。
与之形成对照的是，一些运营商甚至在沙漠中建立了数据中心，比如eBay在凤凰城的数据中心。设计巧妙的冷却系统与干燥的沙漠气候使得这些区域在能效方面取得了意想不到的效果，并且不受洪水等任何潜在自然灾害的影响。
采用智能的技术
随着经济建设步入工业4．0时代，互联性的增加、“物联网”、智能工业的迅速扩张，新的需求正不可阻挡地推动人们走向数据的更深远之端。而与此同时，由所有数据的安全储存所带来的对于能量的需求也将继续以惊人的速度增长。
根据全球可持续信息产业联盟（GeSI，Global e－Sustainable Initiative）的调研数据显示，数据中心业界已经消耗了全球总耗电量的3％。
其中，TechUK的数据显示，电力开销是企业数据中心最大的单项运营成本，占到了数据中心总成本的25－60％。
在当下这样一个超大规模设施的时代，一般企业每年将消耗大约 30 GWh的电力资源，年度电费账单至少高达300万英镑。任何效率方面的缺陷都会迅速增加不必要的能源浪费和成本开销。
而业界如果不果断的采取相应的应对措施，所带来的经济和环境后果或将会是灾难性的。
一些大型数据中心正在部署人工智能，更准确地说是机器学习技术，旨在提高数据中心的能效。值得注意的是，谷歌在数据中心应用了DeepMind机器学习技术，仅降温一项就减少了高达40％的能耗。
图：康宁
在谷歌数据中心运营商的监督下，从提出人工技术实施建议逐步发展，最终实施能够直接控制冷却的人工智能系统。在几年后的2019年，谷歌在全球范围内的数据中心的年度电源使用效率为1．10，创历史新低。
值得欣慰的是，尽管能效提升似乎是由数据中心市场中最大参与者完成的，但有迹象表明，整个行业正在朝着正确的方向迈进。