你经历过频繁停电吗？
我国多数地区曾经存在电力短缺问题。到了 80 年代，尽管电网改造等工作使情况有了很大改善，但停电现象仍较为常见。即使在 90 年代电力基建快速发展阶段，很多大城市居民也有不时停电的经历，蜡烛也成为家中的必备品。
进入 21 世纪后，特别是 2008 年首个特高压工程投运，以及 2011 年全国电力联网基本实现后。对很多居民而言，停电几乎已成为过去的事情。近年来，社会用电量持续增长。供电可靠率始终保持在 99%以上。2020 年后，极端天气频繁出现，波动性新能源装机增长，这一度导致个别地区出现“电荒”。不过，更多受波及的是工业用户，居民所受影响相对较少。
不过，更大的压力正在到来。
AI用电量预计五年翻一番
澎湃新闻等媒体报道，3 月 23 日的中国发展高层论坛 2025 年年会上，施耐德电气集团董事会主席兼首席执行官赵国华（Jean-Pascal Tricoire）作出预测，他称 AI 和数据中心带来的能源需求在 2030 年将会加倍。
在 3 月 20 日的彭博新能源财经 BNEF 首届北京峰会上，彭博新能源财经的智能出行分析师吕京弘认为，我国数据中心的用电负荷到 2030 年将会翻倍。
实际上，在 AI 浪潮席卷而来的两年多时间里，已经有不少类似的预测。随着相关产业的势头越来越凶猛，对用电量增长的估计也在不断提高。钛媒体梳理了近半年来的专家和机构观点，中国的 AI 用电量在五年内翻倍是相对较为主流的看法。
彭博新能源财经统计分析显示，2024 年我国数据中心用电负荷为 20GW。预计到 2030 年，该负荷翻倍至 40GW 后仍会持续保持较高增长。到 2035 年，数据中心用电负荷进一步增至 63GW，接近发电大省之一青海省 2024 年的装机总量。届时，数据中心用电量将达到 400TWh，占当年全社会用电量的 3.2%。这个数字看起来不大，然而考虑到其总体体量，还有数据中心用电在时空上更加紧凑，以及会带来功率瞬时波动更剧烈等特征，所以其对电网会带来的影响不容忽视。吕京弘表示。
图片来自彭博新能源财经BNEF
在上述峰会的一场圆桌讨论中，中国华能集团有限公司能源研究院院长赵勇作出表示。有这样的预测，更为激进，此预测认为到 2035 年，人工智能相关产业在全社会用电量中的占比将会提升至 10%以上。即便其他行业的增长曲线保持不变，这些需求也是新增的，会给社会带来很大压力。他表示，目前有专家给出建议，把人工智能及相关产业归入高耗能行业范畴。如此一来，我国原本的八大高耗能行业就得改称为九大高耗能行业了。
实际上，AI 用电量在增加。与此同时，随着“双碳”目标的推进，我国的风电装机和光伏装机正在快速增长。到 2024 年中，两者合计已超过第一大电源煤电的装机量。并且，新能源的发电量占比提升到了 20%的水平。然而，新能源受时空因素限制较为明显。如果储能不到位，就会带来明显的波动性风险。此外，电动汽车在增加电耗。机器人也在增加电耗。在美国等地愈发红火的加密货币等新兴产业在增加电耗。这些新兴技术也在增加电耗。与此同时，这些新增的电耗对降低碳排放形成了明显压力。与此同时，这些新增的电耗对应对气候变化形成了明显压力。
中国科学技术信息研究所人工智能中心副主任李修全认为，在我国当前的供电体系中，至少在短期内不用担忧“缺电”问题。不过他也提到，未来大规模智能化时代到来时，如何应对能源需求总体上的急剧增长是一个重要课题。
如何解决电力、算力协同问题？
如何降低数据中心对电网和电力带来的压力呢？
吕京弘认为，首先要考虑的事情是数据中心的选址。她表示“位置决定一切”。
目前，在“东数西算”的格局当中。我国的八大国家算力枢纽，大多处在年均气温相对比较低的西部省份。这些西部省份具备风冷等方面的资源优势。这种资源优势有利于缓解用电方面的压力。并且，当地大多风光资源是比较充沛的。当地的新能源装机也是比较可观的。绿色电力的供应，也有益于降低碳排放。
复旦大学大数据研究院有一位副院长名叫吴力波，他同时还是能源经济与战略研究中心的主任。他曾在某一次演讲里表明，在算力需求大幅度提升的时候，必须要对电力和算力的协调以及地区之间的平衡发展予以高度重视。她称，依据国家对算力资源的安排，西部地区往后会成为新的数据中心热点。然而，就当下而言，“东数西算”存在传输成本高、数据实时训练延迟以及安全保障不足等状况。同时，东部沿海省份的算力需求增速极为迅速，这导致了数据中心地区间分布的不均衡。而那些 AI 产业集中度高的地区，其自身的电力排放结构（新能源发电占比等）并不乐观，未来在碳排放双控方面所面临的压力会更大。
她认为，要同时满足 AI 用电需求与“双碳”发展目标，我们需要加大绿色算力供应。一方面要进行空间布局上的调整，另一方面可以依据时间特征进行系统优化，让算力曲线与新能源发电的电力曲线相互协同，使二者的峰谷特征能够更好地匹配，并且能够实时响应。
吕京弘建议，未来要加大相关产业对各类配套清洁技术的运用。她还指出，在风电、光伏等波动性新能源无法全面满足数据中心对稳定、持续、可靠电力供应的要求之际，绿电采购是该行业最主要的减碳方式，同时应提升数据中心的绿电采购比例。
她指出，AI 产业在快速发展。AI 用电的发展存在很多未知数，例如 GPU 能效提升能否实现突破，数据中心利用率能否大幅提升，以及储能技术、算法的进一步发展趋势等。
赵国华认为，AI 需求在能源结构中占比增加这一情况，与它给包括电力系统在内各领域带来的约 30%的效率提升相比，后者更为可观。
值得一提的是，近来我国相关政策也在持续推出。2024 年 7 月，《数据中心绿色低碳发展专项行动计划》得以出台。此计划强调要推动数据中心实现绿色低碳发展，加快进行节能降碳改造以及用能设备的更新，以此来支撑完成“十四五”能耗强度降低的约束性指标。并且分别设定了在 2025 年底和 2030 年底时，全国数据中心的布局情况、平均电能利用效率、可再生能源利用率、平均单位算力能效以及碳效等各项指标。今年 1 月 1 日正式发布的《国家数据基础设施建设指引》明确提出，要鼓励绿电资源富集的区域去建设高能效的数据中心。今年 3 月 18 日，国家发展改革委等五个部门联合印发了《关于促进可再生能源绿色电力证书市场高质量发展的意见》。此意见强调要加快提升数据中心等重点用能单位和行业的绿色电力消费比例，到 2030 年原则上要达到不低于全国可再生能源电力总量消纳责任权重的平均水平。同时，国家枢纽节点新建数据中心的绿色电力消费比例要在 80%的基础上进一步提升。（本文首发于钛媒体APP，作者｜胡珈萌，编辑｜刘洋雪）
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