中國儲能網(wǎng)訊：互聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能等新一代信息通信技術已成為人類生產(chǎn)生活的一部分。為了儲存和運算處理由此所產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)中心的機架數(shù)量和算力規(guī)模不斷擴大，耗電量隨之快速增長。尤其是2022年11月美國Open AI公司發(fā)布里程碑式產(chǎn)品Chat GPT以來，AI大模型掀起技術創(chuàng)新和應用浪潮，正在重塑千行百業(yè)，AI算力需求爆發(fā)式增長，驅動數(shù)據(jù)中心用電量飆升。
數(shù)據(jù)中心迅速增長的用電量和用電負荷，對電力系統(tǒng)，既是機遇，也是挑戰(zhàn)。隨著智能算力在負荷中的占比不斷提高，數(shù)據(jù)中心用電負荷的波動性將增大，更加依賴支撐性電源。2025年1月，特朗普再次就職美國總統(tǒng)，預計美國將新建火電以滿足算力飆漲的用電需求。
算力規(guī)模和用電量
算力的基本概念和增速情況
2020年11月，國家信息中心發(fā)布了《智能計算中心規(guī)劃建設指南》，對智能計算中心進行定義：基于最新人工智能理論，采用領先的人工智能計算架構，提供人工智能應用所需算力服務、數(shù)據(jù)服務和算法服務的公共算力新型基礎設施，通過算力的生產(chǎn)、聚合、調度和釋放，高效支撐數(shù)據(jù)開放共享、智能生態(tài)建設、產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新聚集，有力促進AI產(chǎn)業(yè)化、產(chǎn)業(yè)AI化及政府治理智能化。
綜合算力是集算力、存力、運力于一體的新質生產(chǎn)力。算力是數(shù)據(jù)的處理能力，存力是數(shù)據(jù)的存儲能力，運力是數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡傳輸能力。
算力分為基礎算力、智能算力和超算算力，分別提供基礎通用計算、人工智能計算和科學工程計算。其中，通用算力是基于CPU芯片的服務器所提供的計算能力；智能算力是基于AI芯片（如GPU、MLU）的加速計算平臺提供人工智能訓練和推理的計算能力；超算算力是基于超級計算機等高性能計算集群所提供的計算能力。
截至2023年底，我國算力總規(guī)模近5年年均增速近30%，我國在用數(shù)據(jù)中心機架總規(guī)模超過810萬標準機架，算力總規(guī)模230EFLOPS（每秒230百億億次浮點運算），居全球第二位；其中，智能算力占比25%。根據(jù)《算力基礎設施高質量發(fā)展行動計劃》（工信部聯(lián)通信〔2023〕180號），2025年，我國算力規(guī)模將超過300EFLOPS，智能算力占比達到35％。2024~2025年，算力年均增速大于14.2%。
數(shù)據(jù)中心耗電量
目前，筆者搜索資料，主要用“月之暗面”的Kimi大模型，替代傳統(tǒng)的搜索引擎。根據(jù)國際能源署的估算，谷歌單次搜索耗電0.3瓦時/次，大模型ChatGPT單次應用耗電約2.9瓦時/次。AI替代傳統(tǒng)技術的存量應用，以及因AI生成等技術帶來的增量應用，驅動用電量劇增。
據(jù)估算，2019年，我國數(shù)據(jù)中心用電量600~700 億千瓦時，用電量占比0.8%~1%；中國算力平臺測算，2023年，中國數(shù)據(jù)中心用電量約1500億千瓦時，占全社會用電量1.6%；年均增速約21%。（經(jīng)咨詢中電聯(lián)，數(shù)據(jù)中心用電量為估算，尚未分類統(tǒng)計）因為芯片性能的提高、電能利用效（Power Usage Effectiveness，PUE=數(shù)據(jù)中心總能耗/IT設備總能耗）的優(yōu)化，2019~2023年數(shù)據(jù)中心用電量年增速21%，低于算力規(guī)模年均增速30%，高于同期全社會用電量年均增速6.1%。據(jù)中國信通院預測，在高、中、低三種方案下，2030年，我國數(shù)據(jù)中心用電量將超7000億、4000億和3000億千瓦時。
2008年以來，美國的用電量在4.4萬億千瓦時上下浮動，無明顯增長。據(jù)國際能源署估算，2022年美國數(shù)據(jù)中心用電量約2000億千瓦時，約占美國用電量的4.5%，2026年將增至2600億千瓦時，占比提高至約6%，2023~2026年的年均增速為6.8%。
數(shù)據(jù)中心的負荷特性
我國數(shù)據(jù)中心的用電負荷特性
分析傳統(tǒng)風冷數(shù)據(jù)中心的運營成本，其中電費占比高達60%~70%；在用電量中，IT設備自身耗電約占45%，制冷耗電約占43%；其PUE（數(shù)據(jù)中心總能耗/IT設備總能耗約）約為2。數(shù)據(jù)中心通過在氣溫較低區(qū)域布局、采用液冷技術等方式，降低制冷用電量。目前全國數(shù)據(jù)中心平均PUE為1.46。根據(jù)《新型數(shù)據(jù)中心發(fā)展三年行動計劃（2021~2023年）》（工信部通信〔2021〕76號），到2023年底，新建大型及以上數(shù)據(jù)中心PUE降低到1.3以下，嚴寒和寒冷地區(qū)力爭降低到1.25以下。
目前，我國數(shù)據(jù)中心的日負荷特性為日內負荷波動較小，基本不受節(jié)假日影響。年負荷特性主要受制冷負荷影響，呈現(xiàn)季節(jié)特性，最大用電負荷出現(xiàn)在夏季，分別較春秋季、冬季高10%、15%左右，對夏峰保供提出了挑戰(zhàn)。
隨著PUE的降低，未來新建大型數(shù)據(jù)中心的用電，以IT設備自身耗電為主，空調用電量約為IT設備自身耗電量的25%~30%。未來數(shù)據(jù)中心的負荷特性首先受IT設備自身耗電量影響，其次受季節(jié)氣溫變化影響。
智算中心的布局和負荷特性
目前，智算中心占算力的25%，2025年占比將提高至35%。隨著人工智能的發(fā)展，智算中心算力占比將繼續(xù)提高。例如，上海《臨港新片區(qū)加快構建算力產(chǎn)業(yè)生態(tài)行動方案（2023~2025年）》（滬自貿(mào)臨管委〔2023〕94號）提出，2025年智能算力占比達到 80%。
智能算力在實際應用中包含兩個環(huán)節(jié)：訓練(Training)和推理(Inference)，亦即智算中心IT設備自身耗電量的用途。訓練是AI大模型學習如何執(zhí)行特定任務的過程。模型會接收大量的數(shù)據(jù)（稱為訓練數(shù)據(jù)集），訓練目的是使模型能夠對新的、未見過的數(shù)據(jù)作出準確的預測或決策。推理是AI大模型訓練完成后，使用訓練中學到的知識來處理新數(shù)據(jù)。模型接收新的輸入數(shù)據(jù)，并使用訓練好的邏輯判斷和參數(shù)來生成預測或決策。以人生階段類比，訓練類似于學生時代，推理類似于參加工作。
訓練和推理的布局和響應：訓練階段需配套大規(guī)模的、最高端的芯片，是一次性的，應集中布局，訓練地點可優(yōu)選成本最低的區(qū)域，無需靠近用戶；訓練必須持續(xù)進行，一旦開始無法中止。推理，可梯級利用從訓練中退役的芯片，是用戶利用AI的長期過程?？紤]到數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡傳輸能力是有限的（類似特高壓輸電線路的輸電通道和容量是有限的），智算中心布局在接近用戶和降低運營成本之間進行平衡，響應時長要求較低的、輸入輸出數(shù)據(jù)量較小的推理需求，可疏散到運營成本較低的區(qū)域（東數(shù)西算）；運行時點需跟隨用戶需求。
推理的耗電量高于訓練。以Chat GPT-3為例，其訓練過程耗電約128.7萬千瓦時；推理階段，Chat GPT每天響應約1.95億個需求，每個請求耗電約2.9瓦時，一天耗電約56萬千瓦時。GPT-3在訓練階段消耗的電量，僅能支撐Chat GPT推理2.5天。
數(shù)據(jù)中心用電負荷的波動性將增大。智能算力的占比將逐漸提高，甚至成為主體。智算中心的用電量以推理耗電為主，用電負荷特性以推理的負荷特性為主。訓練過程必須持續(xù)進行，無法中斷。推理過程需實時響應，負荷特性和使用者作息規(guī)律的相關性增大，將趨同于第三產(chǎn)業(yè)、生活用電的負荷規(guī)律，波動性增大。未來，我國數(shù)據(jù)中心用電負荷將呈現(xiàn)出更強的波動性。
據(jù)調研，部分智算中心已呈現(xiàn)出用電峰谷差較大的特點，負荷調節(jié)難度較大。
數(shù)據(jù)中心用電依賴支撐性電源
數(shù)據(jù)中心對供電可靠性的要求較高，例如，A級數(shù)據(jù)中心，要求雙重電源供電，配套蓄電池（備用時間不低于15分鐘）、UPS和柴油發(fā)電機，以保證數(shù)據(jù)中心平穩(wěn)、不間斷的供電。
數(shù)據(jù)中心用電負荷目前呈現(xiàn)出類似二產(chǎn)的平穩(wěn)特性，未來隨著智算產(chǎn)業(yè)占比的提高，其用電負荷將趨向于三產(chǎn)和生活用電的波動特性。風光發(fā)電具備波動性、間歇性、隨機性，甚至極熱無風、極寒凝凍、晚峰無光，越是負荷峰值時期，越難以保證出力；水電有豐枯年、豐枯季，徑流式水電發(fā)電沒有調節(jié)能力；儲能、抽蓄僅具備日內調節(jié)能力。
因此，僅憑風光儲，無法保障數(shù)據(jù)中心的供電，需要煤電、氣電、核電、有調節(jié)能力的水電等支撐性電源，以保障數(shù)據(jù)中心的平穩(wěn)用電。
美國或將新建火電以滿足數(shù)據(jù)中心用電需求
近年來，美國曾多地發(fā)生缺電、停電事件，例如：加利福尼亞州、得克薩斯州、弗吉尼亞州、緬因州、新罕布什爾州、俄克拉荷馬州、路易斯安那州、弗吉尼亞州；其中，弗吉尼亞州、加利福尼亞州、得克薩斯州等地是數(shù)據(jù)中心重鎮(zhèn)。
美國公用事業(yè)公司迫切需要新建電源、強化電網(wǎng)。部分地區(qū)推遲了煤電退役、擬新建氣電項目。亞馬遜、谷歌、微軟、甲骨文等大型科技公司將視線轉向低碳、穩(wěn)定發(fā)電的核電。2024年10月，亞馬遜簽署了多項核能供電的相關協(xié)議：與公用事業(yè)企業(yè)Dominion Energy簽署協(xié)議，將投資超過5億美元開發(fā)小型模塊化核反應堆（SMR），為云計算平臺AWS供能；與公用事業(yè)公司Energy Northwest達成協(xié)議，參與開發(fā)投資SMR。谷歌與核能初創(chuàng)公司Kairos Power簽署協(xié)議，擬合作建造7座SMR。微軟與能源公司Constellation達成了類似的購買協(xié)議并重啟了位于賓夕法尼亞州三哩島核電站的部分設備。比爾·蓋茨投資初創(chuàng)公司TerraPower，該公司正與公用事業(yè)公司PacifiCorp合作開發(fā)小型反應堆。Open AI創(chuàng)始人奧特曼投資了一家核能初創(chuàng)公司Oklo。
但是，核電開發(fā)周期長，即便以我國“基建狂魔”的速度來看，核電從選址到投產(chǎn)也需要10年時間（廠址論證5年，建設5年），何況美國科技巨頭參與的多是研發(fā)項目，考慮堆型選擇和機選優(yōu)化所需時間，核電項目需要5~15年時間才能投產(chǎn)發(fā)電，遠水難解近渴。
在特朗普的上一個總統(tǒng)任期（2017~2020年）內，美國取消了對煤炭、電力、石油和天然氣行業(yè)的多項環(huán)保限制，并退出《巴黎氣候協(xié)定》。2021年1月20日，拜登就任美國總統(tǒng)當日，宣布美國將重新加入《巴黎協(xié)定》；次月正式重新加入。2025年1月20日，特朗普再次就職美國總統(tǒng)，并宣布：再次退出《巴黎氣候協(xié)定》；鼓勵開采本土石油、天然氣并出口，降低能源價格，控制通脹；結束綠色新政（Green New Deal），撤銷電動汽車的強制購買令。根據(jù)特朗普參選美國總統(tǒng)的施政綱領，美國可能退出《巴黎協(xié)定》的母公約——《聯(lián)合國氣候變化框架公約》（UNFCCC）。一旦美國退出UNFCCC，想再次加入，需要參議院2/3多數(shù)的支持，以美國現(xiàn)在的黨派分歧程度，退出后重回UNFCCC是非常困難的。
特朗普再次上任后，可以預見化石能源和火電（尤其是氣電）將在美國迎來新發(fā)展。氣電項目建設周期比水電、核電短，是支撐美國數(shù)據(jù)中心用電的最優(yōu)選。
算力是未來的公用事業(yè)
是電力的下游
算力基礎設施是新型信息基礎設施的重要組成部分，對于助推產(chǎn)業(yè)轉型升級、賦能科技創(chuàng)新進步、滿足人民美好生活需要和實現(xiàn)社會高效能治理具有重要意義。未來，隨著AI手機、AI電腦等硬件的推廣，各種大模型等軟件的滲透率提高，算力將像電力、自來水和互聯(lián)網(wǎng)一樣，成為日常生活中不可或缺的一項公用事業(yè)服務。
將算力和電力產(chǎn)業(yè)鏈進行對比，芯片、平臺等軟硬件供應商，類似于電力裝備制造商；數(shù)據(jù)中心類似電廠，為公眾提供算力、存力等服務；科研院所、政府機構、大公司（騰訊、阿里、美團、抖音等）等大型用戶有能力自建數(shù)據(jù)中心（類似自備電廠），中小型用戶和個人用戶，需要使用公共數(shù)據(jù)中心提供的算力服務。
電費是數(shù)據(jù)中心重要的運營成本，算力是電力的下游產(chǎn)業(yè)。發(fā)電企業(yè)多有構建上下游一體化產(chǎn)業(yè)鏈等戰(zhàn)略布局，例如：煤炭、電力一體化，鈾礦、電力一體化，今后或可考慮資源入股算力行業(yè)，進一步延伸產(chǎn)業(yè)鏈。
