算力之爭在電力“綠保穩”

　　今年以來，中國AI、算力的異軍突起，推動著全球科技格局的變化。在當下的大國競爭中，AI、算力已成為無形的、至關重要的戰略資源。

　　此前《人民日報》通過專訪任正非對外釋放信號，其中也提及，AI競爭的背后，要有充足的電力、發達的信息網絡。而從全球視野看，中國有這樣的優勢。這與“AI的盡頭是算力，算力的盡頭是電力”這一行業流行語所傳達的意義也不謀而合。

　　算力“吃電”何解?

　　近年來，在國家“東數西算”工程和AI大模型技術應用的雙重驅動下，全國算力產業的用電需求呈爆發式增長。浙江作為數字經濟大省，上揚趨勢明顯。

　　據統計，浙江2024年算力產業總耗電量大約是48億千瓦時，同比增長率超過13%，明顯高于浙江去年全社會用電量的增長率9.5%，包括全社會最大負荷增長率7.5%。

　　隨著以阿里和杭州六小龍等為代表的一批人工智能產業不斷升溫，今年1至6月，浙江省算力中心用電量26.1億千瓦時，同比增長達26.3%。

　　一邊是用電量的增長，一邊是對用電高可靠性的要求。數據中心對供電的可靠性和電壓的穩定要求更高，一旦出現電力中斷或波動，將導致計算任務中斷、數據丟失，甚至設備損壞，造成巨大的經濟損失。

　　據浙江省電力負荷管理中心專家孫鋼介紹，在電力供應方面，針對數據中心，也有一些有別于其它行業的方式。目前，浙江全省各地電網企業都在探索有效的保障手段和措施，在技術層面提升配電自動化水平，提升數據中心配電網絡故障的及時預警和處置能力，在管理層面嘗試“電算協同”發展路徑，推動數據中心和電網規劃的深度結合。

　　同時，國網浙江電力也在加快推動改建一些變電站，提升杭州未來科技城、寧波北侖工業區等多個算力集群供電能力。目前，浙江110千伏及以上供電的數據中心，已全部實現雙電源接入的可靠供電。

　　降耗也成剛需

　　對數據中心而言，除了保障供應，節能降耗也是剛需。

　　浙江省能源大數據中心專家王彥波介紹，目前用于評價數據中心能源效率的核心指標是PUE(Power　Usage　Effectiveness，電能利用效率)。PUE=數據中心總能耗/IT設備能耗，其中數據中心總能耗包括IT設備能耗和制冷、配電等系統的能耗。PUE值大于1，當它越接近1時，表明IT設備耗電占比越高，制冷、供配電系統等非IT設備的耗電占比越低，能源利用效率越高。目前浙江省的數據中心平均PUE值是1.57。

　　PUE的變化受環境、技術、管理等多因素綜合影響，和與IT設備、制冷系統、供配電系統的耗電等都有關。

　　以制冷系統為例，溫濕度等氣候條件和季節變化會直接影響到數據中心的制冷需求。比如浙江的緊水灘綠色數據中心，利用水庫深層的低溫水供冷，規劃設計的PUE值可達1.13，阿里仁和數據中心采用巴拿馬電源直流供電方案，功率模塊效率達98.5%，再疊加先進的制冷方式，PUE可達1.09。

　　國網浙江電力服務數據中心綠電交易，促進碳排雙控，并實現對全省183家數據中心的電量、負荷的動態監測。基于這些動態監測數據，可為數據中心運營主體制定精準負荷調控策略，還可協同重點數據中心開展彈性用能方案制定，優化數據中心的用電模式。

　　與此同時，做好時空“平衡”也非常關鍵。如“東數西算”在西北等綠電資源豐富的地域布局更多數據中心，實現空間平衡達到降耗。通過配置光伏儲能設備等，數據中心本身也可變成一個可調節負荷的“虛擬電廠”，經由時間上的錯峰平衡，為電網用電高峰期提供柔性支撐。

　　此外，在阿里云能源行業首席架構師黃振眼里，AI不是能耗的負擔，反而是節能的引擎。“GPU是比CPU更加省電和省能的。為什么我們感到電在不斷增長，是因為還沒有徹底由CPU為主的計算模式，轉到以GPU為主的模式。當這個轉變完成之后，AI反而能帶來數據中心的節能。”

　　算力“含綠量”在上升

　　目前，浙江算力產業用電量占全社會用電量的比重約為1.2%，還較低。但業內專家認為，未來幾年，隨著數字經濟的持續發展，浙江算力需求將呈現“量級躍升、密度倍增”的趨勢。

　　以大模型為例，訓練單次所需的算力相當于傳統AI任務的數百倍。這背后帶來的電力需求，也會有同步增長趨勢，這將對電力供應的穩定性和綠色化提出更高要求。

　　王彥波表示，在“雙碳”目標推動下，未來算力需求將呈現“總量增長但結構優化”的趨勢。碳排雙控也會倒逼行業變革，促使企業轉向低碳技術。數據中心的發展必然朝著綠色化、低碳化發展，單位算力的“含綠量”會明顯增加。

　　去年，國家發展改革委、工業和信息化部、國家能源局、國家數據局聯合印發《數據中心綠色低碳發展專項行動計劃》，明確到2025年底，全國數據中心整體上架率不低于60%，平均電能利用效率降至1.5以下，可再生能源利用率年均增長10%等一系列目標。

　　今年，國家能源局還提出了國家樞紐節點新建數據中心綠電占比達到80%的目標。

　　孫鋼也認為，在能源結構方面，應用綠電是數據中心用能的長遠方向，通過風光新能源建設滿足數據中心的綠色電力需求，通過抽水蓄能電站解決風光等新能源的波動性和間歇性，保障數據中心的綠電需求。

　　當前，浙江正在全力促進能源綠色低碳轉型，除了光伏、陸地風電、抽蓄等，海上風電建設也在加速進行。隨著中遠期深遠海風電場址研究的開展，華東深遠海風電母港的加快建設，未來千億級海上風電產業的集群也將推動能源轉型再上新臺階。

　　從企業實踐看，“算力-綠電”結合也兼具經濟性和降碳效益。“我們在青海西寧投入機房，因為當地本身綠電占比達95%，從運營成本、投資產品來說，就降了20%至30%，縮短了大概兩到三年的投資回報率。”黃振在采訪中說道。

　　他山之石可攻玉

　　當前，國外在算力與電力協同發展方面已有諸多可借鑒的經驗。如歐盟通過“行業耦合”模式整合儲能、虛擬電廠等技術，提升電網靈活性;美國科技巨頭采用自建電源、綠電直供等方式降低電網壓力;德國建立“平衡結算單元”機制，將算力負荷動態納入電力調度體系。

　　微軟都柏林數據中心的不間斷電源(UPS)通過技術改造，可實現與電網的實時交互，深度感知市電供電的質量。一旦頻率或者電壓出現波動，超出預置范圍時，就能夠啟動開關臨時進行充放電，保證供電連續性和質量。

　　不論是“算電協同”，還是綠電的加持，算力與電力的“綁定”關系，已然愈加清晰。

　　朝著安全、綠色與經濟的方向，未來，國網浙江電力也將繼續加快實施能源綠色低碳發展和保供穩價工程，加強協同布局，針對當前在建大型數據中心做好區域電網、變電站等配套電力設施補強，中遠期加強算力基礎設施與核電、海上風電、光伏等綠色能源協同布局，加強算電一體開發，優化用電成本。

　　在黃振看來，從長遠的競爭格局而言，電力算力息息相關，算力最終的邊際成本就是電力。“從眼下看，美國在這方面也有一定優勢，因為它的綜合能源成本要比我們低，但從更長遠來看，中國的制造業突出，把光伏風電都做到世界第一，規模化會帶來成本下降。”

　　黃振認為，算力的真正優勢，就在于現有的新能源制造業規模化，帶來更低的成本，最終達到超越像美國這些傳統靠資源稟賦得到能源低價的國家，從而形成中國自身獨特的算力優勢。

　　也可見，浙江正在推進的“綠保穩”工程，非省與省競爭的一域之策，更非迎峰度夏、度冬的一時之計，而是破解能源“不可能三角”的探索之道，更是關系國際競爭成本優勢和算力優勢的國家戰略性政策。