中國儲能網(wǎng)訊：美國生成式AI發(fā)展面臨的用電挑戰(zhàn)，根源在于算力需求激增與電力系統(tǒng)常規(guī)發(fā)展的不適應，美國電網(wǎng)承載力不足、電力基礎設施建設滯后、數(shù)據(jù)中心用電新特征與可再生電力的源荷“雙重波動”，是進一步加劇算力與電力矛盾的三大主因。
2022年11月以來，以美國OpenAI公司發(fā)布里程碑式產(chǎn)品ChatGPT為標志，AI大模型躋身全球科技熱點，迅速掀起技術(shù)創(chuàng)新和應用浪潮，正在重塑著千行百業(yè)。美國AI算力需求爆發(fā)式增長，驅(qū)動算力基礎設施用電量極速飆升，成為新的“吞電巨獸”沖擊電力系統(tǒng)。算力和電力的矛盾日益突出，算力資源聚集區(qū)域的電網(wǎng)不堪重負，電力系統(tǒng)承載力大幅下降，安全可靠供電風險急劇上升，迫使微軟、谷歌等IT巨頭競相跨界就近自建電源來滿足新建算力基礎設施的用電需求。我國算力也正處于提速發(fā)展階段，宜未雨綢繆、提前部署，實現(xiàn)算力-電力有機協(xié)同。
美國算力狂飆帶動電力消費激增
（一）美國生成式AI引爆算力需求
生成式AI通過學習大規(guī)模數(shù)據(jù)集生成新的內(nèi)容，與傳統(tǒng)AI相比，模型規(guī)模更龐大、場景算法更復雜，對算力的需求也快速攀升。從模型規(guī)模來看，僅能處理文字的GPT-3訓練參數(shù)為1750億，而具備文本、圖片等處理功能的GPT-4訓練參數(shù)約為1.8萬億，模型大型化、復雜化帶來算力需求急劇上升。從場景算法來看，隨著生成式AI的迭代，應用場景從單純的文本生成向視頻創(chuàng)作“升維”，帶來算力需求的再次爆發(fā)。據(jù)相關研究顯示，使用相同的文本作為輸入，生成一段視頻的算力需求是文字的1500倍。
（二）電力是支撐算力發(fā)展的關鍵要素
生成式AI對算力的海量需求推動如中央處理器、AI算力卡等計算機硬件加速升級。計算機硬件性能持續(xù)增強的同時，設備電耗水平也快速提升，對電力依賴程度不斷加深。如英偉達公司于2024年發(fā)布的新一代B200型算力卡，性能較上一代產(chǎn)品提升了5倍，但單卡功耗也從700瓦提升至1200瓦。受此影響，配備新型算力卡的服務器，單機架功耗預期達到40-60千瓦，約為常規(guī)服務器機架功耗的10倍。
（三）數(shù)據(jù)中心成為新的“吞電巨獸”
當前，生成式AI創(chuàng)新迭代活躍，美國各行業(yè)的滲透率不斷提高。據(jù)美國麥肯錫于2023年秋季的調(diào)研顯示，28%的受訪者表示在工作中經(jīng)常使用生成式AI，其中，科技領域占比高達33%，能源領域占比最低也突破14%。盡管算力卡的效率不斷提高，但生成式AI的應用場景快速拓展，將帶來算力和電力需求的急劇增加。研究顯示，僅OpenAI公司就需要近3萬個AI算力卡支持ChatGPT，每天的電力需求超過50萬千瓦時。而根據(jù)國際能源署的最新數(shù)據(jù)，美國在運數(shù)據(jù)中心超過2600家，預計到2026年，美國數(shù)據(jù)中心的電力消費量將從2022年的約2000億千瓦時上升到近2600億千瓦時，占總電力需求的6%。
美國算力與電力之間矛盾的三大表現(xiàn)
（一）現(xiàn)有電網(wǎng)承載力不足，無法支撐數(shù)據(jù)中心快速“上新”
為滿足算力激增需求，美國AI行業(yè)對新建數(shù)據(jù)中心需求愈發(fā)迫切，預計到2030年，美國數(shù)據(jù)中心總功耗，將從1700萬千瓦提高到3500萬千瓦。受此影響，靠近電源和貼近用戶終端的數(shù)據(jù)中心基地，均出現(xiàn)電網(wǎng)承載力嚴重不足的窘境，導致新建數(shù)據(jù)中心項目受阻。據(jù)調(diào)研，隨著近期大量數(shù)據(jù)中心超預期投產(chǎn)，部分新增數(shù)據(jù)中心投產(chǎn)時間已延長2至6年。世界最大的數(shù)據(jù)中心基地北弗吉尼亞州，擁有能源和網(wǎng)絡基礎設施優(yōu)勢，但可新建數(shù)據(jù)中心規(guī)模已不足預期的0.2%；硅谷、達拉斯沃思堡等靠近終端用戶的數(shù)據(jù)中心基地，可新增數(shù)據(jù)中心規(guī)模分別不足預期的0.5%、1.9%。
（二）電力基礎設施建設滯后與AI快速發(fā)展趨勢明顯錯配
美國區(qū)域間電力互濟能力長期偏弱，生成式AI引發(fā)用電超預期增長，遠超美國電力基礎設施更新和新建規(guī)劃目標，進一步加劇電力供需矛盾。電力基礎設施方面，美國電力基礎設施迭代升級較慢，導致全國70%的輸電線路和變壓器運行年限超過25年，60%的斷路器運行年限超過30年。2023年，算力需求激化電力供需矛盾，美國能源部首次撥款近35億美元支持擴大輸電容量、增強電網(wǎng)韌性。電力規(guī)劃方面，北弗吉尼亞州的龍頭電力企業(yè)Dominion Energy針對數(shù)據(jù)中心快速新增而電力規(guī)劃嚴重滯后的情況，將經(jīng)營區(qū)內(nèi)新增數(shù)據(jù)中心項目工程進度納入未來電力規(guī)劃重點考慮。區(qū)域互濟方面，為應對數(shù)據(jù)中心激增用電需求，PJM市場運營機構(gòu)一改此前主要依賴區(qū)域內(nèi)新建電源的常規(guī)路徑，提出規(guī)劃新增多條500千伏跨區(qū)特高壓線路以提升區(qū)域電力互濟能力。
（三）數(shù)據(jù)中心負荷新特性加劇電力安全可靠供應難度
數(shù)據(jù)中心用電剛性強、可靠性要求高，隨著生成式AI應用的普及，當前美國數(shù)據(jù)中心用電還呈現(xiàn)用電量激增、負荷波動大的新特點。據(jù)調(diào)研，美國數(shù)據(jù)中心進行模型推理的用電峰谷差已高達4倍，用電峰谷時段與美國經(jīng)濟活動高度匹配，負荷調(diào)節(jié)難度較大。由于美國數(shù)據(jù)中心大多要求高比例可再生電力供應，數(shù)據(jù)中心的用電新特性與可再生發(fā)電的波動隨機性將構(gòu)成源荷的“雙重波動”，為保證數(shù)據(jù)中心供電可靠性的難度不斷加大。
啟示與建議
美國生成式AI發(fā)展面臨的用電挑戰(zhàn)，根源在于算力需求激增與電力系統(tǒng)常規(guī)發(fā)展的不適應，美國電網(wǎng)承載力不足、電力基礎設施建設滯后、數(shù)據(jù)中心用電新特征與可再生電力的源荷“雙重波動”，是進一步加劇算力與電力矛盾的三大主因。
當前，我國AI大模型等人工智能產(chǎn)業(yè)迅速發(fā)展，在多行業(yè)領域應用日趨廣泛，算力需求加速攀高。為此，我國正積極構(gòu)建全國一體化算力網(wǎng)，到2023年底，算力總規(guī)模達到230百億億次/秒，位居全球第2位，預期未來算力規(guī)模將以20%左右增速持續(xù)增長。同時，我國具有全球規(guī)模最大的電力系統(tǒng)，電網(wǎng)跨省跨區(qū)資源配置能力和互濟調(diào)節(jié)能力不斷加強。在此基礎上，我國堅持全國一盤棋，統(tǒng)籌能源資源與算力空間布局，通過“東數(shù)西算”工程，推動東部地區(qū)中高時延算力需求向西部能源富集地區(qū)有序轉(zhuǎn)移，可有效應對生成式AI引發(fā)的電力需求激增形勢。
下一步，應充分借鑒美國電力制約算力發(fā)展的經(jīng)驗教訓，從以下方面推動算力-電力協(xié)同發(fā)展。
（一）超前謀劃算力與電力的空間布局
數(shù)據(jù)中心分布與人口密度、經(jīng)濟水平、商業(yè)需求等呈正相關，美國數(shù)據(jù)中心主要集中在首都（華盛頓）、金融中心（紐約、芝加哥）和科技中心（舊金山、西雅圖）等地，為解決數(shù)據(jù)中心用電激增的矛盾，迫使相關主管部門和企業(yè)采取臨時應對措施。我國應統(tǒng)籌算力-電力時空布局，在科學布局“東數(shù)東算”、“西數(shù)西算”與“東數(shù)西算”三類場景的同時，對潛在電力需求增長和電網(wǎng)承載力進行前瞻性評估，按照“適度超前、留有裕度”的原則推動電力基礎設施建設，做好算力高速發(fā)展的基礎支撐。
（二）全面提升電網(wǎng)優(yōu)化運行能力
近年來，受極端天氣頻發(fā)、新型負荷廣泛接入等因素影響，全球電力負荷波動加劇，用電需求預測難度與日俱增，而美國生成式AI算力需求激增進一步加劇了區(qū)域電網(wǎng)負荷峰谷差。面對新形勢下的負荷特性加速演化，我國應結(jié)合新型電力系統(tǒng)建設進程，加強數(shù)據(jù)中心、電動汽車、新型儲能、氫能等新型負荷預測，研判電力需求變化趨勢，及時調(diào)整電力供應，優(yōu)化電網(wǎng)資源配置和調(diào)度運行，提升電網(wǎng)安全穩(wěn)定運行水平。
（三）加強數(shù)據(jù)中心電力負荷管理
當前算力基礎設施的供配電系統(tǒng)普遍采取冗余運行策略，節(jié)電降耗潛力較大。建議進一步完善各類型數(shù)據(jù)中心的實時用電監(jiān)測，強化數(shù)據(jù)中心供能系統(tǒng)與數(shù)據(jù)業(yè)務的協(xié)同調(diào)控，實施用能用電精細化管理，實現(xiàn)能效、成本、算力等整體優(yōu)化運行。
