五年翻一番，我們的電還夠AI用嗎？快訊
如何降低數據中心對電網和電力帶來的壓力呢，AI和數據中心帶來的能源需求將在2030年加倍，強調加快提升數據中心等重點用能單位和行業的綠色電力消費比例。
你經歷過頻繁停電嗎？
曾經，我國多數地區都存在電力短缺問題，及至80年代，雖然隨著電網改造等工作令情況大為改觀，但停電仍不少見。即使在90年代電力基建“狂奔”階段，很多大城市居民也有時不時停電的經歷，蠟燭也成了家中的必備品。
但在進入21世紀后，尤其是2008年首個特高壓工程投運、2011年全國電力聯網基本實現后，對于很多居民來說，停電幾乎成為歷史。近年來，即使社會用電量持續增長，供電可靠率始終保持在99%以上，雖然2020年后極端天氣頻現、波動性新能源裝機增長一度導致個別地區出現“電荒”，但更多波及的也是工業用戶，居民所受影響仍相對較少。
不過，更大的壓力正在到來。
AI用電量預計五年翻一番
根據澎湃新聞等媒體的報道，在3月23日的中國發展高層論壇2025年年會上，施耐德電氣集團董事會主席兼首席執行官趙國華（Jean-Pascal Tricoire）預測稱，AI和數據中心帶來的能源需求將在2030年加倍。
無獨有偶，在3月20日的彭博新能源財經BNEF首屆北京峰會上，彭博新能源財經智能出行分析師呂京弘也認為，我國數據中心用電負荷預計將在2030年翻倍。
實際上，AI浪潮席卷而至的兩年多以來，類似的預測已有不少，隨著相關產業勢頭愈發兇猛，對用電量增長的估計也水漲船高。鈦媒體梳理了近半年多以來的專家、機構觀點，中國的AI用電量五年翻倍是相對較主流的看法。
根據彭博新能源財經的統計分析，2024年我國數據中心用電負荷達到20GW，預計2030年翻倍至40GW后，還會繼續保持較高增長，到2035年進一步增至63GW，接近發電大省之一青海省2024年的裝機總量。屆時，數據中心用電量將達到400TWh，占當年全社會用電量3.2%。“雖然這個數字看起來不大，但考慮到其總體體量，以及數據中心用電在時空上更加緊湊、帶來的功率瞬時波動更劇烈等特征，其對電網會帶來的影響不容忽視。”呂京弘表示。
圖片來自彭博新能源財經BNEF
在上述峰會的一場圓桌討論上，中國華能集團有限公司能源研究院院長趙勇表示，有更加激進的預測認為到2035年人工智能相關產業在全社會用電量中的占比將增加到10%以上，即使其他行業增長曲線不變，這些都是新增需求，會帶來很大壓力。他還表示，目前已有專家建議，將人工智能及相關產業納入高耗能行業范疇，“這樣一來，我國的八大高耗能行業也要改稱九大高耗能行業了。”
實際上，AI用電量的增加只是一方面，隨著“雙碳”目標的推進，我國風電、光伏裝機正在快速增長，2024年中合計已超過第一大電源煤電的裝機量，發電量占比也提升到20%的水平，而新能源受時空因素限制明顯，如果儲能不到位，就會帶來明顯的波動性風險。此外，電動汽車、機器人，包括在美國等地愈發紅火的加密貨幣等新興產業、技術都在增加著電耗。與此同時，這些新增電耗也對降低碳排放、應對氣候變化形成明顯壓力。
當然，根據中國科學技術信息研究所人工智能中心副主任李修全的看法，在我國當前的供電體系下，至少短期內無需擔心“缺電”問題，但他也同時提到，未來大規模智能化時代到來后，如何解決能源需求總體上的激增是重要課題。
如何解決電力、算力協同問題？
如何降低數據中心對電網和電力帶來的壓力呢？
呂京弘認為，首先需要考慮的是數據中心的選址問題，“位置決定一切”，她表示。
目前，在“東數西算”格局下，我國八大國家算力樞紐多處于年均氣溫相對較低的西部省份，具備風冷等資源優勢，有利于緩解用電壓力，而且，當地大多風光資源較為充沛、新能源裝機可觀，綠色電力的供應也同時有益于降低碳排放。
復旦大學大數據研究院副院長、能源經濟與戰略研究中心主任吳力波也曾在一次演講中表示，在算力需求大比例增加之際，需要高度關注電力和算力的協調、地區間的平衡發展。她表示，根據國家對算力資源的部署，西部地區未來會成為新的數據中心熱點，但就目前來看，“東數西算”還面臨傳輸成本高、數據實時訓練延遲和安全保障不足等問題，而東部沿海省份算力需求增速極快，還是造成了數據中心地區間分布的不均衡，而這些AI產業集中度高的地區本身電力排放結構（新能源發電占比等）就不樂觀，未來碳排放雙控的壓力會更大。
她認為，要同時滿足AI用電需求和“雙碳”發展目標，我們就應加大綠色算力供應，除了空間布局上的調整，還可以考慮依據時間特征進行系統優化，協同算力曲線和新能源發電的電力曲線，讓二者的峰谷特征更好匹配、實時響應。
對綠色算力，呂京弘還建議，未來應加大相關產業對各類配套清潔技術的使用，同時提升數據中心的綠電采購比例。她指出，在風電、光伏等波動性新能源尚無法全面滿足數據中心對穩定、持續、可靠的電力供應的要求時，綠電采購仍是該行業最主要的減碳方式。
不過，她也同時指出，AI產業正在快速發展，AI用電的發展仍面臨很多未知數，比如GPU能效提升是否會實現突破，數據中心利用率是否會大幅提升，儲能技術、算法的進一步發展趨勢等。
趙國華即認為，相比于AI需求在能源結構中占比的增加，其對包括電力系統在內各領域帶來的約30%的效率提升更為可觀。
值得一提的是，近來我國相關政策也在持續推出。2024年7月，《數據中心綠色低碳發展專項行動計劃》出臺，強調“推動數據中心綠色低碳發展，加快節能降碳改造和用能設備更新，支撐完成‘十四五’能耗強度降低約束性指標”，并分別設定了到2025年底和2030年底，全國數據中心布局、平均電能利用效率、可再生能源利用率、平均單位算力能效和碳效等指標。
今年1月1日正式發布的《國家數據基礎設施建設指引》中亦明確提出，鼓勵綠電資源富集區域建設高能效數據中心。今年3月18日，國家發展改革委、國家能源局、工業和信息化部、商務部、國家數據局聯合印發《關于促進可再生能源綠色電力證書市場高質量發展的意見》，強調加快提升數據中心等重點用能單位和行業的綠色電力消費比例，到2030年原則上不低于全國可再生能源電力總量消納責任權重平均水平；國家樞紐節點新建數據中心綠色電力消費比例在80%基礎上進一步提升。（胡珈萌）
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