中國(guó)儲(chǔ)能網(wǎng)訊：國(guó)內(nèi)數(shù)據(jù)中心建設(shè)進(jìn)入高峰期后，來(lái)自能效提升、政策合規(guī)等方面的壓力逐漸顯現(xiàn)。
在近日召開(kāi)的低碳能源驅(qū)動(dòng)綠色數(shù)據(jù)中心研討會(huì)上，中國(guó)通信工業(yè)協(xié)會(huì)數(shù)據(jù)中心委員會(huì)技術(shù)委員、廣東省電信規(guī)劃設(shè)計(jì)院有限公司副院長(zhǎng)鐘歆表示，智算算力部署將成為算力部署主流。在“雙碳”背景下，頭部客戶基地型數(shù)據(jù)中心體量紛紛超過(guò)200MW；算力增長(zhǎng)與能耗、數(shù)據(jù)中心能源管理挑戰(zhàn)、應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)中心能源挑戰(zhàn)的措施，將成為產(chǎn)業(yè)參與方關(guān)注的重要議題。
西門(mén)子能源有限公司電網(wǎng)科技集團(tuán)總經(jīng)理王肩雷提醒，數(shù)據(jù)中心行業(yè)正面臨復(fù)雜工況下的高可靠性、波動(dòng)性低碳能源的穩(wěn)定供給、節(jié)能增效與成本優(yōu)化平衡，以及高算力密度帶來(lái)的空間挑戰(zhàn)等重要課題。未來(lái)，數(shù)據(jù)中心的競(jìng)爭(zhēng)力將取決于可靠性、安全性、經(jīng)濟(jì)性與可持續(xù)性的“四維平衡”。
算力爆炸增長(zhǎng) 數(shù)據(jù)中心向算力中心演進(jìn)
2022年ChatGPT商用掀起AIGC浪潮，頭部企業(yè)快速推進(jìn)大模型研發(fā)及應(yīng)用，帶動(dòng)中國(guó)大模型訓(xùn)練需求快速增長(zhǎng)。2025年1月，DeepSeek引發(fā)的大模型應(yīng)用快速增長(zhǎng)，推動(dòng)推理端智算算力需求猛增。數(shù)字經(jīng)濟(jì)蓬勃發(fā)展下，數(shù)字中心作為數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的核心載體，規(guī)模與需求持續(xù)提升。
2025數(shù)博會(huì)最新數(shù)據(jù)顯示，截至7月底，全國(guó)智算總規(guī)模78萬(wàn)Pfops，位居世界第二。預(yù)計(jì)今年年底，數(shù)字經(jīng)濟(jì)增加值有望達(dá)到49萬(wàn)億元左右，占GDP比重將達(dá)到35%左右。數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)增加值占GDP比重，將提前完成“十四五”規(guī)劃目標(biāo)。
“預(yù)計(jì)2025年-2027年，在智算算力部署需求拉動(dòng)下，中國(guó)智算中心需求增量將達(dá)到10.5GW，整體數(shù)據(jù)中心需求增量將達(dá)到13.8GW，數(shù)據(jù)中心將迎來(lái)新的擴(kuò)張期?！辩婌ьA(yù)測(cè)。
在其看來(lái)，生成式AI帶動(dòng)人工智能產(chǎn)業(yè)革命，正牽引智能算力呈現(xiàn)爆炸式增長(zhǎng)。算力每5個(gè)月翻一番的驚人增速，正推動(dòng)數(shù)據(jù)中心向智算化加速演進(jìn)。傳統(tǒng)IDC（即互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的算力底座，新質(zhì)生產(chǎn)力的典型代表）向智算中心AIDC（即智算中心）演進(jìn)，算力網(wǎng)絡(luò)概念逐漸清晰，通算、智算、超算呈一體化發(fā)展，數(shù)據(jù)中心向算力中心演進(jìn)。
同時(shí)，節(jié)能技術(shù)手段不斷突破，中小型算力中心大幅增加。未來(lái)2年—3年后，大型基建項(xiàng)目投資放緩，中小規(guī)模算力中心大幅增加。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心的智算化改造加速，建成的數(shù)據(jù)中心智算化改造是當(dāng)前不少用戶的痛點(diǎn)。
“數(shù)據(jù)中心能耗巨大。未來(lái)，政策上將從能耗總量和強(qiáng)度雙控，向碳排放轉(zhuǎn)變。特別是在樞紐節(jié)點(diǎn)，‘源-網(wǎng)-荷-儲(chǔ)’項(xiàng)目的整體統(tǒng)籌規(guī)劃，綠色數(shù)據(jù)中心，零碳園區(qū)的新技術(shù)應(yīng)用將不斷演進(jìn)。”鐘歆分析道。
鐘歆表示，新技術(shù)應(yīng)用上，正實(shí)現(xiàn)從風(fēng)冷到液冷的演進(jìn)。超算之后，隨著智算中心的普及，單機(jī)柜功率繼續(xù)不斷提升，促進(jìn)了近年來(lái)液冷技術(shù)應(yīng)用的興起。與此同時(shí)，氫燃料電池、燃?xì)廨啓C(jī)等的耦合加速應(yīng)用。在數(shù)據(jù)中心電力系統(tǒng)面臨高可靠性、綠色低碳轉(zhuǎn)型和供能穩(wěn)定性三重挑戰(zhàn)的背景下，燃?xì)廨啓C(jī)展現(xiàn)出獨(dú)特的解決方案價(jià)值。氫能、綠色染料和碳捕集技術(shù)的耦合，有望進(jìn)一步支撐數(shù)據(jù)中心的深度脫碳轉(zhuǎn)型。
競(jìng)爭(zhēng)格局生變 電力設(shè)施升級(jí)成關(guān)鍵瓶頸
全球范圍內(nèi)，人工智能正在重塑經(jīng)濟(jì)與產(chǎn)業(yè)格局，成為推動(dòng)全球數(shù)據(jù)中心擴(kuò)張的核心動(dòng)力。而數(shù)據(jù)中心電力需求增速正迅速趕超傳統(tǒng)工業(yè)，成為能源系統(tǒng)轉(zhuǎn)型不可忽視的關(guān)鍵變量。
“中國(guó)數(shù)據(jù)中心行業(yè)在能源轉(zhuǎn)型方面，主要面臨四大重點(diǎn)課題?！蓖跫缋紫蛑袊?guó)工業(yè)報(bào)記者分析。
第一，電力基礎(chǔ)設(shè)施升級(jí)成為關(guān)鍵環(huán)節(jié)。國(guó)際能源署提出，若未能及時(shí)升級(jí)現(xiàn)有的電力基礎(chǔ)設(shè)施，約20%的數(shù)據(jù)中心規(guī)劃項(xiàng)目或?qū)⒃庥鼋ㄔO(shè)延期。因此，我們一直積極參與中國(guó)電網(wǎng)建設(shè)，包括高壓直流（HVDC）等關(guān)鍵技術(shù)的應(yīng)用與合作，助力提升跨區(qū)域輸電能力和系統(tǒng)韌性。
第二，綠電獲取難度高。盡管“東數(shù)西算”國(guó)家戰(zhàn)略推動(dòng)了算力向西部可再生能源富集區(qū)布局，但區(qū)域綠電分布不均衡、局部電網(wǎng)調(diào)峰能力有限，數(shù)據(jù)中心的綠電使用率不高。提升跨區(qū)域輸送能力是解決這一問(wèn)題的關(guān)鍵。
第三，能效提升也是一個(gè)重要課題，涉及了高算力密度帶來(lái)的空間壓力，也面臨穩(wěn)定低碳能源供給不足的情況。隨著人工智能算力任務(wù)對(duì)計(jì)算密度、持續(xù)運(yùn)行時(shí)間和電力消耗提出更高要求，算力基礎(chǔ)設(shè)施的升級(jí)需要空間-電力-散熱管理的一體化設(shè)計(jì)，推動(dòng)供電設(shè)備向小型化、高能效、模塊化方向發(fā)展。此外，數(shù)據(jù)中心長(zhǎng)期處于高負(fù)載運(yùn)行狀態(tài)，對(duì)電力穩(wěn)定性和連續(xù)性有著極高的要求，同時(shí)還需要兼顧不斷提高的綠電，因此，負(fù)荷側(cè)必須部署大規(guī)模電池儲(chǔ)能系統(tǒng)來(lái)承擔(dān)削峰填谷、穩(wěn)定電壓和應(yīng)急保障等功能，這將進(jìn)一步增加整體系統(tǒng)的復(fù)雜性。
第四，隨著國(guó)家將數(shù)據(jù)中心列為節(jié)能降碳重點(diǎn)領(lǐng)域，并提出明確的階段性目標(biāo)，運(yùn)營(yíng)商正加快推進(jìn)技術(shù)升級(jí)和運(yùn)營(yíng)模式轉(zhuǎn)型，以更好應(yīng)對(duì)政策要求。例如2025年新建數(shù)據(jù)中心綠電占比超80%、能源利用效率PUE降至1.25以內(nèi)。
低碳能源的快速發(fā)展，有望重塑數(shù)據(jù)中心行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)格局。對(duì)此，王肩雷表示，這主要體現(xiàn)在技術(shù)門(mén)檻提升、區(qū)域分化加劇、商業(yè)模式創(chuàng)新3個(gè)方面。
低碳能源驅(qū)動(dòng)要求數(shù)據(jù)中心具備綠電供應(yīng)、多能互補(bǔ)、零碳供電設(shè)備、智能調(diào)度和碳管理能力，傳統(tǒng)單一供電模式將逐步被淘汰，具備全生命周期能源解決方案能力的企業(yè)將符合發(fā)展趨勢(shì)。
西部可再生能源富集區(qū)（如寧夏、內(nèi)蒙古）憑借綠電成本優(yōu)勢(shì)，可以吸引高耗能數(shù)據(jù)中心集聚；東部地區(qū)則通過(guò)微電網(wǎng)、儲(chǔ)能等技術(shù)提升供電可靠性，形成差異化競(jìng)爭(zhēng)。
數(shù)據(jù)中心從“能耗中心”向“產(chǎn)消者”轉(zhuǎn)型，通過(guò)余熱利用、綠電交易、碳資產(chǎn)開(kāi)發(fā)等增值服務(wù)，創(chuàng)造新收入來(lái)源，實(shí)現(xiàn)商業(yè)模式的創(chuàng)新。
“中國(guó)數(shù)據(jù)中心行業(yè)面臨全新發(fā)展機(jī)遇，主要體現(xiàn)在快速增長(zhǎng)的市場(chǎng)前景、技術(shù)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)能效升級(jí)、綠電交易市場(chǎng)擴(kuò)容等方面。西門(mén)子能源將聯(lián)合綠電供應(yīng)商、碳交易機(jī)構(gòu)等產(chǎn)業(yè)鏈上下游，打造低碳數(shù)據(jù)中心生態(tài)圈，參與制定國(guó)家綠色數(shù)據(jù)中心標(biāo)準(zhǔn)，推動(dòng)行業(yè)規(guī)范化發(fā)展。”王肩雷說(shuō)。
北美地區(qū)領(lǐng)先 合規(guī)壓力成本上漲仍掣肘
相較中國(guó)，北美在數(shù)據(jù)中心容量和收入方面領(lǐng)先，占全球市場(chǎng)份額超過(guò)四成。
普華永道預(yù)測(cè)，全球數(shù)據(jù)中心行業(yè)正呈現(xiàn)指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，預(yù)計(jì)到2027年投資規(guī)模將達(dá)到1萬(wàn)億美元，AI、大模型訓(xùn)練、邊緣計(jì)算和綠色能源轉(zhuǎn)型是主要驅(qū)動(dòng)力。這一趨勢(shì)在北美尤為明顯。
AI驅(qū)動(dòng)下，以美國(guó)、加拿大、墨西哥為主的北美地區(qū)算力快速增長(zhǎng)。與此同時(shí)，電力需求猛增。2023年，美國(guó)數(shù)據(jù)中心的電力消耗占全國(guó)總發(fā)電量的4.4%，有望在2028年增至8%。未來(lái)五年內(nèi)，美國(guó)數(shù)據(jù)中心的電力需求預(yù)計(jì)將增長(zhǎng)50%至150%。同時(shí)，加拿大的數(shù)據(jù)中心電力需求預(yù)計(jì)到2029年將從750MW增長(zhǎng)到1160MW。
北美數(shù)據(jù)中心市場(chǎng)由微軟、谷歌、Meta三家超大規(guī)模運(yùn)營(yíng)商主導(dǎo)，占據(jù)北美AI算力采購(gòu)量的78%。
有行業(yè)分析預(yù)測(cè)，到2035年，美國(guó)數(shù)據(jù)中心總電力負(fù)荷將從2024年的約34.7GW增至78.2GW，占全美電力需求的8.6%，AI數(shù)據(jù)中心將成為電力需求增長(zhǎng)的主要驅(qū)動(dòng)力。
記者獲悉，北美數(shù)據(jù)中心在主要區(qū)域分布上，主要呈現(xiàn)“PJM地區(qū)集中度占49%，西部新興市場(chǎng)崛起，加拿大極地布局加速，墨西哥邊境樞紐化”等特點(diǎn)。
美國(guó)東北部PJM電網(wǎng)覆蓋區(qū)域（包括弗吉尼亞州“數(shù)據(jù)中心走廊”）承載了近半數(shù)據(jù)中心容量，這受益于該地區(qū)穩(wěn)定電力供應(yīng)和政策支持。
西部市場(chǎng)中，俄勒岡州、內(nèi)華達(dá)州因可再生能源豐富，吸引了超大規(guī)模項(xiàng)目，特斯拉Dojo超算已部署至全美充電網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)了邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)覆蓋。
加拿大魁北克省利用水電資源建設(shè)綠色數(shù)據(jù)中心，微軟在北極圈內(nèi)部署了模塊化數(shù)據(jù)中心以降低冷卻能耗。
墨西哥邊境呈現(xiàn)樞紐化趨勢(shì)。墨西哥北部城市憑借土地成本優(yōu)勢(shì)，成為跨國(guó)企業(yè)的備份數(shù)據(jù)中心選址熱點(diǎn)。
談及北美地區(qū)數(shù)據(jù)中心技術(shù)應(yīng)用現(xiàn)狀，有專家表示，主要呈現(xiàn)三大特點(diǎn)：
第一，GPU集群異構(gòu)架構(gòu)上，亞馬遜已部署基于NVIDIA H100的超級(jí)計(jì)算集群，單集群包含20000顆GPU，支持千億參數(shù)大模型分布式訓(xùn)練，時(shí)延優(yōu)化至微妙級(jí)。
第二，邊緣AI推理節(jié)點(diǎn)上，微軟Azure Stack Edge在北美部署超800個(gè)邊緣站點(diǎn)，將AI推理能力下沉至離數(shù)據(jù)源5公里范圍內(nèi)，自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)處理延遲從200ms降至15ms。
第三，云原生AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)上，谷歌Vertex AI集成超300個(gè)預(yù)訓(xùn)練模型，支持自動(dòng)ML管線編排，使企業(yè)AI應(yīng)用開(kāi)發(fā)周期從6個(gè)月壓縮至兩周，北美金融客戶采用率達(dá)73%。
盡管北美數(shù)據(jù)中心行業(yè)發(fā)展迅速，但能源消耗、可持續(xù)性、合規(guī)監(jiān)管以及成本控制仍是長(zhǎng)期課題，行業(yè)需要在技術(shù)創(chuàng)新與綠色轉(zhuǎn)型中尋找平衡。
