未盡研究-AI改變能源 智算如何引領(lǐng)新型電力系統(tǒng)-2024.08-25正式版-WN8

AI改變能源智算如何引領(lǐng)新型電力系統(tǒng)年8月目錄前言2第一：文獻(xiàn)綜述與方法論4●美國的力增長預(yù)期，分歧重點(diǎn)在市場5●中國力增長預(yù)期，不確定性主在技術(shù)5第二：測算方法與結(jié)果7●中國智能力每年增長7●樂觀情景下國產(chǎn)芯片有望突破8●2030年中國智年用電最高1.3萬億度9●智中心成為用電量增長主力10第三：中凈零碳電力算力地圖11●智中心發(fā)展初期主在綠電供給不充分的東部12●2030年潔電力發(fā)電量預(yù)測12●智用電需求的動(dòng)態(tài)匹配13●綠色力電力區(qū)位條件15第四，智算加速建立新型電力系統(tǒng)17●全天候“智”“能”調(diào)度17●綠電直供與跨區(qū)域交易18●網(wǎng)荷儲碳一體的配電網(wǎng)與微電網(wǎng)18●虛擬電廠19結(jié)論：讓智算率先實(shí)現(xiàn)凈零碳電力21附錄22關(guān)于報(bào)告23●未盡研究23●環(huán)球零碳23AI改變能源1智如何引領(lǐng)新型電力系統(tǒng)前言能與機(jī)器，自從技術(shù)命以來，從來都不可分。新能與機(jī)器學(xué)習(xí)正在走向

融合，它們符合一個(gè)共的技術(shù)和經(jīng)濟(jì)規(guī)律，效率上升，成本下降，而需求增如果能源的無限需求內(nèi)長更快，產(chǎn)生了杰文斯悖論的效應(yīng)。生于經(jīng)濟(jì)發(fā)展，唯一的杰文斯19世紀(jì)英國工業(yè)命期的一位經(jīng)濟(jì)學(xué)家。他發(fā)現(xiàn)，當(dāng)炭的使用效選擇，就使用綠色和率不斷提升時(shí)，對炭的需求不僅沒有下降，反而在炭的應(yīng)用和相關(guān)領(lǐng)域產(chǎn)生了大量的創(chuàng)新，滲透到各行各業(yè)，導(dǎo)致炭的消耗量上升。杰文斯悖論在歷次技術(shù)與工業(yè)命中持續(xù)上演，蒸汽機(jī)、內(nèi)燃機(jī)和燃?xì)廨啓C(jī)的效率不斷提升，但人類對于化石能的需求也持續(xù)增長了兩百多年。杰文斯悖論揭示了資、

技術(shù)、經(jīng)濟(jì)之的本關(guān)系。信息技術(shù)命時(shí)代的杰文斯悖論。單位積芯片上的體管數(shù)量每

18個(gè)月左右增加一倍，60年來相當(dāng)于力的成本至少下降了10億倍，推動(dòng)經(jīng)

濟(jì)與社會進(jìn)入數(shù)字時(shí)代。而在加速計(jì)金10年GPU的效率提升了千倍。

盡管如此，在整個(gè)經(jīng)濟(jì)與社會向數(shù)字化與智能化轉(zhuǎn)型的過程中，對于智能力

的需求在絕對數(shù)量和相對占比的意義上，不但沒有減少，反而在加速增長，每由于力更加密集的礎(chǔ)設(shè)施和應(yīng)用正在涌現(xiàn)。如果考慮到未來的物理AI以及元宇宙，對于力的需求幾乎無限的。電力供能地位的三次超越605040油電力30201001900天然氣煤炭1910192019301940195019601980199020002010有用能所有加工和轉(zhuǎn)換損失之后剩余的總能源來：RMI說明：1900年至2010年有用能供應(yīng)的變化趨勢：所有部門不包括非能用途。有用能的估計(jì)有所不，這里我們采用了國際

應(yīng)用系統(tǒng)分析研究所（IIASA）的數(shù)據(jù)，這我們見過的最詳細(xì)的數(shù)據(jù)。AI改變能源2智如何引領(lǐng)新型電力系統(tǒng)前言從技術(shù)上來講，爾定律和氏定律可以也必須持續(xù)下去，但它必須入更大的研發(fā)資金以及消耗更多的能，能資體現(xiàn)為更高的能量密度和力密度的礎(chǔ)設(shè)施，必須以更廣泛的創(chuàng)新和應(yīng)用實(shí)現(xiàn)回報(bào)（ROI），新的生產(chǎn)力得以形成，經(jīng)濟(jì)增長得以實(shí)現(xiàn)。這就AI時(shí)代的杰文斯悖論的業(yè)和經(jīng)濟(jì)礎(chǔ)。杰文斯悖論也說明了不可持續(xù)的：如果能的無限需求內(nèi)生于經(jīng)濟(jì)發(fā)展，唯一的選擇，就使用綠色和潔的能?？稍偕l(fā)電邊際成本趨近于零，智能力邊際成本趨近于零，這兩大趨勢合龍，將引發(fā)廣泛的應(yīng)用創(chuàng)新，滲透到經(jīng)濟(jì)與社會中，進(jìn)一步帶動(dòng)對于能和力需求的步上升。生成式AI命，與能管理方式的根本變化。力命與能潔能源供應(yīng)不足，電力礎(chǔ)設(shè)施不向新能轉(zhuǎn)型，人工智能的發(fā)展將會被“卡脖子”。計(jì)的本質(zhì)能的處理形式，計(jì)過程也能量轉(zhuǎn)換和使用的結(jié)果。AI所帶來的海量計(jì)，將與可再生能一起，推動(dòng)新一輪信息與能大模型創(chuàng)新所遵循的擴(kuò)展定律（scalinglaw），即更多的數(shù)據(jù)和更大的力推動(dòng)模型越來越大，越來越接近通用人工智能（），產(chǎn)生了大數(shù)據(jù)-大力大模型-大電力的范式。-中國在新能全球第二智能力大國。中國正在部署AI+戰(zhàn)略，成為新質(zhì)生產(chǎn)力中的一個(gè)戰(zhàn)略性前沿領(lǐng)域。目前中國正處于風(fēng)光等可再生能的“金10年”，AI所帶來的潔電力需求，需的能轉(zhuǎn)型，實(shí)現(xiàn)2030年碳達(dá)峰及2060年碳中和的目標(biāo)。本報(bào)告估出中國到2030年所需的智能尤其在中國電力增量中所占的比重。我們假設(shè)中國智中心2030年的目標(biāo)以綠色和潔凈電力為主，在各行業(yè)中率先實(shí)現(xiàn)凈零碳排放。在國家東數(shù)西以及八大樞紐和十大集群的總體布局下，我們進(jìn)一步分析各省的智能力和潔電力資的現(xiàn)狀及未來，將如何在支持國家人工智能發(fā)展大計(jì)的時(shí)，推動(dòng)本地的經(jīng)濟(jì)數(shù)字化與智能化。與此時(shí)，我們關(guān)注到智在各地發(fā)式增長給電力系統(tǒng)以及控制碳排放帶來的短期挑戰(zhàn)，以及力與電力的協(xié)調(diào)發(fā)展，對于引領(lǐng)和加快新型電力市場建設(shè)的意義。計(jì)算的本質(zhì)能源的處理形式，計(jì)算過程也能量轉(zhuǎn)換和使用的結(jié)果。AI所帶來的海量計(jì)算，將與可

再生能源一起，推動(dòng)新一輪信息與能源革命。而這

scaling）

產(chǎn)生了大數(shù)據(jù)-大算力-大模型-大電力的范式。AI改變能源3智如何引領(lǐng)新型電力系統(tǒng)第一章：文獻(xiàn)綜述與方法論全球數(shù)據(jù)中心用電量將在AI2023年以來，由于生成式AI的迅猛發(fā)展，美國尤其為“電力機(jī)”感到焦慮，而中國的人工智能在碳達(dá)峰目標(biāo)的約束下追趕美國，力與電力問題需重估。力效率、功耗效率、排放

效率提升的速度，這導(dǎo)致用電量會持續(xù)增長的根本因。生成式AI在內(nèi)容生

成與推理方，創(chuàng)造出越來越有價(jià)的應(yīng)用，而這些應(yīng)用的力、能耗與排放

的密集度也迅速上升。來自不行業(yè)和專業(yè)景的機(jī)構(gòu)，對智能力的電力消費(fèi)進(jìn)行了為數(shù)眾多的研

究，本邏輯大小異：先根據(jù)芯片等硬件的力與功率，估出數(shù)據(jù)中心的

用電量；再根據(jù)力增長、芯片能效（單位時(shí)內(nèi)完成的計(jì)量與消耗的電能

之的比率）提升，以及數(shù)據(jù)中心能效(PUE，數(shù)據(jù)中心總能耗與關(guān)鍵IT設(shè)備能耗的比率，數(shù)字越小越接近1，能效越高)提升的預(yù)期，來推測未來一段時(shí)間內(nèi)智能數(shù)據(jù)中心的用電量增長情況。智能力的提供者及主使用者，如科技企業(yè)、電信企業(yè)、政府、以及日益數(shù)100%使用綠色電力、實(shí)現(xiàn)碳中和的目標(biāo)和路線圖。而獲得綠電及潔電力，尤其直接接入供應(yīng)的綠色電力，并且建立起新型能

實(shí)現(xiàn)綠色智中心的關(guān)鍵。其中，無論在中國，還在美國，數(shù)據(jù)中心的能效提升確定性較強(qiáng)的部分。PUE都受到監(jiān)管機(jī)構(gòu)或ESG政策的約束，近十年來全球數(shù)據(jù)中心平均PUE僅從1.65降至了1.58，并非影響近年來數(shù)據(jù)中心用電量增長的核心因素。這些研究報(bào)告，對于人工智能技術(shù)最發(fā)達(dá)、電力市場化程度最高的美國研究比較充分，為關(guān)于中國的研究提供了準(zhǔn)性的參考，但忽視了中國所臨的芯片系統(tǒng)

技術(shù)的挑戰(zhàn)及能電力市場的差異性。這些報(bào)告對美國智能力增長和電力需求

不推理任務(wù)的用電量1012.907圖像生成摘生成文本生成對象檢測圖像分類標(biāo)記分類文本分類來：Hugging，未盡研究，環(huán)球零碳

說明：對數(shù)軸。每進(jìn)行1000次查尋，完成每種推理任務(wù)平均消耗的電能。AI改變能源4智如何引領(lǐng)新型電力系統(tǒng)文獻(xiàn)綜述與方法論美的算力增長預(yù)期，分歧重點(diǎn)在市場英偉達(dá)GPU芯片成為目前智中心的主流力硬件，占比90%左右。因此，全球范內(nèi)芯片能效提升趨勢相對明確，可預(yù)見的將來與英偉達(dá)GPU迭代周期向更低精度的擴(kuò)展，從P100到B200的8年，訓(xùn)練一個(gè)模型的能耗，理論上目前已經(jīng)降至最初的左右。在于對AI力增長的預(yù)期不一致。這既取決于力需求的增長，也取決于力供給的增長，還取決于客戶預(yù)的增長能否趕得上前兩者的增長，以及電力電網(wǎng)建設(shè)的增長趕不趕得上前三者的增長。不少年初的研究低估了去年英偉達(dá)GPU的出貨量。此外，其中力需求的增長，既包括訓(xùn)練需求的增長，也包括推理需求的增長，兩者都存在較高不確定性。因此，部分報(bào)告假定了不的AI力增長情景，也產(chǎn)生了不的用電增長估算結(jié)果。高盛認(rèn)為屆時(shí)美國AI用電占比約20%，semianalysis則認(rèn)為可能超過60%。在不AI力增速預(yù)期下，前者估到2030年，美國數(shù)據(jù)中心用電占比將從2023年的3%升至8%，后者估到2028年該占比將升至超過14%。中算力增長預(yù)期，不確定性主在技術(shù)對于中國而言，國產(chǎn)芯片的迭代速度與產(chǎn)能瓶頸，即芯片能效提升預(yù)期，以及力供給問題，才最敏感的影響因素。因此，重估中國情景下的預(yù)期，主從較不確定的芯片創(chuàng)新的角度，而非美國的較確定的力增長的角度。AI中國目前無法通過官方渠道步獲得英偉達(dá)最先進(jìn)的GPU限制芯片設(shè)計(jì)、制造與流通的多個(gè)環(huán)節(jié)，試圖將中國先進(jìn)力遏制在A100水機(jī)構(gòu)對數(shù)據(jù)中心未來用電規(guī)模的預(yù)測全球中美國30002500不場景的上下限區(qū)間2000150010005000銀河證券高盛IEA華泰證券銀河證券IEA華泰證券高盛IEAsemianalysissemianalysisEPRI來：公開信息，未盡研究，環(huán)球零碳說明：不完全列舉。部分機(jī)構(gòu)給出了單個(gè)場景的預(yù)測，為圖中藍(lán)色圓點(diǎn)；部分機(jī)構(gòu)給出了不場景的上下限，為圖中線段。IEA的預(yù)測截至2026年，其余

2030年。不結(jié)構(gòu)給出的預(yù)測對象并不一致，部分明確稱數(shù)據(jù)中心，部分稱AI數(shù)據(jù)中心，IEA的還包括加密貨幣。AI改變能源5智如何引領(lǐng)新型電力系統(tǒng)文獻(xiàn)綜述與方法論平以下。但中國在從國際市場上獲取符合美國出口禁令標(biāo)準(zhǔn)的芯片的時(shí)，國產(chǎn)芯片也在迅速補(bǔ)位，通過DUV多重曝光等技術(shù)制造的等效7nm芯片已獲行業(yè)驗(yàn)證，理論上這也適用于探索制造等效5nm芯片。接下去的問題就良率提升速度與產(chǎn)能爬坡速度，根本上取決于中國建立起一個(gè)本替代西方先進(jìn)制程芯片的產(chǎn)業(yè)鏈，解決各個(gè)環(huán)節(jié)卡脖子問題。這需時(shí)和耐心。保守來AI力長期依靠較低能效的芯片，且芯片能效無法持續(xù)提升，那么相AI領(lǐng)域的競爭力。但就總量而言，中國電力的裝機(jī)總量約為美國2.4倍，發(fā)電總量約為美國的倍，其中，可再生能發(fā)電新增裝機(jī)超過全球的一半，累計(jì)裝機(jī)規(guī)模占全球比重接近40%，綠色電力供給總量不問題。樂觀來，如果中國能夠突破封鎖，建立起比較完整的芯片產(chǎn)業(yè)鏈，芯片技術(shù)持續(xù)迭代升級，能效持續(xù)提升，那么，以中國制造“過?！钡哪芰?，決定用電量的將供給。中國三大城市群已出臺的智能力建規(guī)劃，總規(guī)模早已超過全國。大模型最大的應(yīng)用市場就在中國。各省已公布智算規(guī)模超全規(guī)劃160140120100806040200重慶山西貴州海上海廣東江蘇安徽北京甘肅河北各省加總?cè)?guī)劃來：公開資料，未盡研究，環(huán)球零碳說明：目前僅部分省份公布了智規(guī)劃規(guī)模。其他省份公布的規(guī)模，表示為“超過”“至少”等，取其下限。全國規(guī)劃指“高質(zhì)量行動(dòng)計(jì)劃”中對全國智規(guī)模的規(guī)劃。上述規(guī)劃本上截至2025年。AI改變能源6智如何引領(lǐng)新型電力系統(tǒng)第二章：測算方法與結(jié)果從2023年到2030年，中國智能力規(guī)模將以每年的復(fù)合增長率持續(xù)力的主來，技術(shù)保守情景下全部采用等效

A100，以電力換力，但更有可能以落后美國4年左右的代差持續(xù)迭代，提升

能效。至2030年，全國智中心年用電量在萬億度萬億度，約占當(dāng)

年全社會用電量的5%-10%。中智能算力每年增長去年底，中國提出了《力礎(chǔ)設(shè)施高質(zhì)量發(fā)展行動(dòng)計(jì)劃》與《深入實(shí)施“東

數(shù)西”工程，加快構(gòu)建全國一體化力網(wǎng)的實(shí)施意見》。全國各地都在摸底

建方案。部分省市規(guī)劃的智規(guī)?？偭?，超過了全國的計(jì)劃目標(biāo)。“高質(zhì)量發(fā)展行動(dòng)計(jì)

劃”明確指出，到2025年，中國數(shù)據(jù)中心的力規(guī)模超過300EFLOPS，其

中智能力占比達(dá)到35%，即105EFLOPS。而“八大力樞紐節(jié)點(diǎn)”中的京

津冀、長三角和港澳三大樞紐，規(guī)劃到2025年的智能力規(guī)模已經(jīng)接近

EFLOPS。120智規(guī)模實(shí)際部署速度，快于計(jì)劃文件的目標(biāo)。“高質(zhì)量發(fā)展行動(dòng)計(jì)劃”定至2023年底，智能力達(dá)到66EFLOPS；而按照工信部今年披露的數(shù)據(jù)，去年智規(guī)模已達(dá)EFLOPS，比增速超過了70%。智中美AI力礎(chǔ)設(shè)施”的鼓勵(lì)下，中國智能計(jì)

力規(guī)模保證的增速合理且必的。到2030年，中國智規(guī)模

將達(dá)到2886EFLOPS。中智能算力規(guī)模增長預(yù)測35003000CAGR≈70%250020001500100050002023202520262027202820292030來：未盡研究，環(huán)球零碳說明：按數(shù)據(jù)中心智能力最近三年復(fù)合增長率約為55%，最近一年約為70%。AI改變能源7智如何引領(lǐng)新型電力系統(tǒng)測算方法與結(jié)果樂觀情景下產(chǎn)芯片有望突破芯片“硅幕”為中國芯片產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新提供了外部動(dòng)力與內(nèi)部市場。國產(chǎn)GPU、FPGA與ASIC等各類AI加速芯片，將逐步成為近3000的智能算力的主來。這些芯片需在總量與結(jié)構(gòu)上滿足大模型及其AI應(yīng)用的訓(xùn)練及推理的需求。一般而言，訓(xùn)練對芯片性能的求更為苛刻。即使保守地，國內(nèi)芯片廠已經(jīng)具備了設(shè)計(jì)與制造等效英偉達(dá)A100芯片的國內(nèi)芯片產(chǎn)業(yè)以相比美國4年左右的代差迭代升級，即在2027年起全部使用更高能效的等效H100，到2029年全部使用等效B200。一旦中國建立起自主的芯片及力產(chǎn)業(yè)鏈，美國也可能在保持代差優(yōu)勢的情況下，步放寬門檻，以維持中國芯片市場份額，這客觀上可以提高國內(nèi)智能力的供給。中國智中心每年新增智能用上述當(dāng)年最先進(jìn)的芯片來滿足。即芯片數(shù)量=智規(guī)模/芯片力。國內(nèi)主流采用FP322021-2023年）》將FP32作為國內(nèi)數(shù)據(jù)中心力的計(jì)2023年）》在對包括數(shù)據(jù)中心與智能計(jì)中心的礎(chǔ)設(shè)施力進(jìn)行規(guī)模測時(shí)，統(tǒng)一折為FP32精度。按這個(gè)準(zhǔn)，參照英偉達(dá)各代GPU的性能參數(shù)，到2030年，技術(shù)保守情景約需萬張等效A100；技術(shù)樂觀情景則需累計(jì)部署等效的1700萬張A100，萬張H100，1125萬張B200。為簡化討論，暫不考慮因折舊等因素，存量力改由更高能效芯片提供等情況。中智能算力用電量增長預(yù)測160001400012000技術(shù)保守情景技術(shù)樂觀情景10000800060004000200002023202520262027202820292030來：未盡研究，環(huán)球零碳

說明：保守場景指從2023年到2030年全部使用等效A100，能效無法提升；樂觀場景指從2023年起使用等效A100，落后4年左右的代差，在

年全部使用等效H100，在2029年全部使用等效B200。2027AI改變能源8智如何引領(lǐng)新型電力系統(tǒng)測算方法與結(jié)果2030年中智算年用電最高1.3萬億度智中心完成訓(xùn)練與推理任務(wù)，所需關(guān)鍵IT設(shè)備不僅包括AI芯片，還包括驅(qū)動(dòng)這些AI芯片正常運(yùn)行的其他必組件，即服務(wù)器上的CPU、網(wǎng)卡、供電單元等，以及服務(wù)器的存儲服務(wù)器、網(wǎng)絡(luò)交換機(jī)、CPU節(jié)點(diǎn)、光纖收發(fā)器和許多其他設(shè)備。因此，在智中心驅(qū)動(dòng)一張GPU芯片，實(shí)際需額外消耗近1倍的電力。根據(jù)英偉達(dá)提供的數(shù)據(jù)中心解決方案，在典型配置的智集群中，每運(yùn)行一個(gè)H100需1389W的EAP（預(yù)期平均功率），而H100的TDP（熱設(shè)計(jì)功率）為700W。智中心為這些關(guān)鍵IT設(shè)備提供的冷卻與照明樣需消耗電力。中國求新

建大型及以上數(shù)據(jù)中心全部能耗相對關(guān)鍵IT設(shè)備能耗的比例（即PUE）降低到1.3以下，考慮到市場占比較高的領(lǐng)先云巨頭的PUE已經(jīng)做到比這更低，將其視為一段時(shí)內(nèi)的全行業(yè)力的供需情況，國內(nèi)智中心使用率可以設(shè)定為長期以100%的滿負(fù)載運(yùn)行。智中心當(dāng)年的用電規(guī)模的計(jì)公式可以表示為：芯片數(shù)量*芯片熱設(shè)計(jì)功率

*2*PUE*使用率*365天小時(shí)。因此，至2030年，智中心的總裝機(jī)容量將達(dá)到（如果

考慮到風(fēng)光可再生能的容量因數(shù)，實(shí)際需的總裝機(jī)容量將達(dá)到

600GW年365中心的年用電量在萬億度

萬億度左右（600TWh-1300TWh）。新增智能算力用電擠占全社會新增用電量80006000■全社會用電量■技術(shù)保守情景智用電■技術(shù)樂觀情景智用電77%4000200027%0202520262027202820292030來：未盡研究，環(huán)球零碳說明：堆積圖。假定全國全社會新增用電量按近十年的復(fù)合增速增長；樂觀場景下部分年份新增用電量下降，主芯片。AI改變能源9智如何引領(lǐng)新型電力系統(tǒng)測算方法與結(jié)果智算中心成為用電量增長主力如果中國全社會用電量繼續(xù)按近十年的趨勢增長，那么，到2030年，中國智能計(jì)中心年用電量將占該年全社會用電量5%-10%點(diǎn)用能行業(yè)。智中心新增用電量占當(dāng)年全國全社會新增用電量的27%-77%。相比美國，中國電力總量上可以更充分地滿足智需求；在現(xiàn)實(shí)中，智用電增量占比的上升趨勢也會相當(dāng)平穩(wěn)。智用電增量需求明確，將拉動(dòng)電力電網(wǎng)建設(shè)持續(xù)較高速增長；時(shí)也將推動(dòng)電力電子技術(shù)的創(chuàng)新。盡管視頻生成等多模態(tài)任務(wù)（力需求高于文本任務(wù)等）在推理中的占比提升，進(jìn)一步推高對智的需求，但推理占比在智需求中的整體提升，將充分釋放當(dāng)前主流AI芯片低數(shù)據(jù)精度能效提升更快的點(diǎn)，新的推理友好的ASIC（專用AI）芯片也將因此獲得規(guī)模部署，結(jié)合較小模型加速落地以及法與架構(gòu)不斷優(yōu)化改進(jìn)的趨勢，未來智中心將以更少的電力完成更多的任務(wù)。此外，隨時(shí)推移，早先建設(shè)的數(shù)據(jù)中心折舊（一般約5年）完畢，這些存量力需求會改用更高能效的AI芯片來滿足。相比美，中電力總量上可以更充分地滿足智算需求；在現(xiàn)實(shí)中，智算用電增量占比的上升趨勢也會相當(dāng)平穩(wěn)。智算用電增量需求明確，將拉動(dòng)電力電網(wǎng)建設(shè)持續(xù)較高速增長；時(shí)也將推動(dòng)電力電子

技術(shù)的創(chuàng)新。AI改變能源10智如何引領(lǐng)新型電力系統(tǒng)第三章：中國凈零碳電力算力地圖智能力目前在中國呈現(xiàn)出發(fā)態(tài)勢，將消耗大量的電力。按照規(guī)劃，到2025年底，國家樞紐節(jié)點(diǎn)新建數(shù)據(jù)中心綠電占比超過80%。目前全國新增的智中

心，絕大多數(shù)位于綠電資相對匱乏的東部，按照目前的全國綠電資的分布，

以及各省的碳因子水平，在2025年底之前“搶建”的智中心，將顯著增加

碳排放。實(shí)際上，在綠電資最激進(jìn)的谷歌，盡管其有最先進(jìn)的數(shù)據(jù)中心技術(shù)，最大量的綠電采購，以及最先進(jìn)的TPU芯片，在最新發(fā)布的環(huán)境報(bào)告中，其碳排放2023年比2022年增加了13%，過去的5年，碳排放增加了48%。智中心的高速發(fā)展，求必須把能消耗盡快轉(zhuǎn)向綠色和潔的電力。目前，中國潔電力裝機(jī)占比已過半，超過了火電，達(dá)到52%。到2030年，中國省級電網(wǎng)碳排因子將大幅下降，即使不包括核電，綠電年發(fā)電量規(guī)模將達(dá)到5.5萬億度。中國豐富的綠電供給潛力，可以滿足中國智的電力需求，并幫助中國緩解力“卡脖子”問題。全國智中心用電量，時(shí)也等于各省智中心用電總量，包括因?yàn)闀r(shí)延等要

求下必須在當(dāng)?shù)赝瓿傻耐评硇枨?，也包括由綠電豐富地區(qū)額外承擔(dān)跨省訓(xùn)練與非本地推理的需求。因此，當(dāng)前臨的突出問題如何解決東部地區(qū)本地推理

的區(qū)域性綠電缺口，以及如何提高跨區(qū)域的綠電消納能力。與其他負(fù)荷相比，計(jì)具有獨(dú)的靈活性，能夠?qū)⑵淠芟倪w移到遠(yuǎn)距離。

計(jì)還可以利用多種于軟件的容錯(cuò)技術(shù)。因此，計(jì)的多個(gè)維度的靈活性，

讓它可能去“尋找”到穩(wěn)定和中省級電力碳排因子下降預(yù)測2021年2035年0內(nèi)山寧蒙古江來：生態(tài)環(huán)境部及其環(huán)境規(guī)劃院，未盡研究，環(huán)球零碳說明：2035年各省碳因子強(qiáng)度為預(yù)測值A(chǔ)I改變能源11智如何引領(lǐng)新型電力系統(tǒng)智算中心發(fā)展初期主在綠電供給不充分的東部中凈零碳電力算力地圖從2023年以來，中國的智中心數(shù)量激增，其中多數(shù)都建在綠電資相對匱

乏的東部地區(qū)，而且本不受綠電占比求的約束。短期內(nèi)將產(chǎn)生大量的碳排

豐富的西部，

智中心的發(fā)展相對遲緩。根據(jù)中國生態(tài)環(huán)境部和生態(tài)環(huán)境部環(huán)境規(guī)劃院發(fā)布的數(shù)據(jù)，中國省級電力碳排因子將在十五五、十六五時(shí)期大幅下降。綠電比例的上升與電力碳排因子（生產(chǎn)單位電力過程中平均排放的二化碳量）的大幅下降，中國建立綠色力

網(wǎng)絡(luò)的本前提。從區(qū)域碳排因子的分布上，中國西部地區(qū)水電、光伏及風(fēng)力發(fā)電等資豐富，

具備發(fā)展綠色智中心、承接?xùn)|部力需求的潛力。智中心的建設(shè)，應(yīng)當(dāng)充

分利用不區(qū)位的潔電力。國家的東數(shù)西項(xiàng)目提出了八大樞紐與十大集群

建設(shè)規(guī)劃，其中八大樞紐分別為西部的內(nèi)古樞紐、寧樞紐、甘肅樞紐、成

港澳樞紐。2030年潔電力發(fā)電量預(yù)測如果中國綠色電力（不包括核電）按2013-2021年的年復(fù)合增長率繼續(xù)增長，

至2030年，年發(fā)電量規(guī)模將達(dá)到5.50萬億度，其中水電、風(fēng)電、太陽能年發(fā)

電分別為1.87萬億度、2.36萬億度和1.27萬億度。核電應(yīng)被視為潔能，作為綠電的補(bǔ)充，它的樣潛力巨大。至2030年，

萬億度。這額外的2.3萬億度穩(wěn)定供應(yīng)的潔電力，主來自核電，對東部沿海地區(qū)格外重。2030中12000100008000綠電核電等6000400020000內(nèi)廣西上海古江來：未盡研究，環(huán)球零碳AI改變能源12智如何引領(lǐng)新型電力系統(tǒng)中凈零碳電力算力地圖盡管水電與核電受當(dāng)?shù)乜砷_發(fā)容量的約束，但它的增長未觸及瓶頸。據(jù)《綠

色經(jīng)濟(jì)視角下中國區(qū)域可再生能發(fā)展路徑研究》測，中國大水力資技

術(shù)可開發(fā)裝機(jī)容量為54164樣如此。2030預(yù)估綠電規(guī)模前五名省份為：四川（5381新疆（4412億度）、內(nèi)古（4053億度）與河北（2812億度）。2030預(yù)估潔電力規(guī)模（包括核電）前五名省份為：廣東（11208億度）、四

646253814548智算用電需求的動(dòng)態(tài)匹配的數(shù)據(jù)中心和力集群之進(jìn)行調(diào)度，

通常以分布式計(jì)和云計(jì)技術(shù)實(shí)現(xiàn)。這種調(diào)度實(shí)際上數(shù)據(jù)、應(yīng)用與業(yè)務(wù)的

傳輸，由于其成本低于能運(yùn)輸和電力輸送的成本，數(shù)據(jù)可以高通量傳輸?shù)骄G色電力資豐富的地區(qū)進(jìn)行多點(diǎn)處理，在中國主就把東部的力需求調(diào)到

西部來計(jì)。東數(shù)西將主對智能力進(jìn)行任務(wù)調(diào)度和統(tǒng)籌。2030中智能算力用電量預(yù)測(技術(shù)樂觀情景)江蘇363北京貴州山東26948古甘肅409寧四川349重慶304上海天389284河北津安徽105廣西21955寧新疆南29南江西10055100龍?jiān)颇?03福建144西陜西湖北江95海南14485

261海西藏碳因子>0.6>0.5>0.413<0.4<0.3<0.2無數(shù)據(jù)來：未盡研究，環(huán)球零碳AI改變能源13智如何引領(lǐng)新型電力系統(tǒng)中凈零碳電力算力地圖一般來說，隨AI應(yīng)用的展開，推理將占智能力的主部分，而時(shí)延敏感的

任務(wù)將占推理的主部分。智中心完成的任務(wù)，可分為延遲敏感、延遲寬容

和延遲容忍。在東數(shù)西的總體布局下，延遲敏感任務(wù)仍然必須由部署在本地

的力完成。隨大模型應(yīng)用的規(guī)?；归_，智能力的需求將逐步向延遲敏

感的推理傾斜。英偉達(dá)估當(dāng)前AI芯片推理需求占40%預(yù)計(jì)未來推理需求將達(dá)

到90%2030中心用于推理的力的占比也將達(dá)到90%游戲、智駕、工業(yè)等應(yīng)用場景，往往對應(yīng)時(shí)延敏感性的推理任務(wù)；新的時(shí)延敏感性的應(yīng)用場景將隨人工智能發(fā)展而誕生。在推進(jìn)力樞紐時(shí)延降低的同

時(shí)，為保證用戶體驗(yàn)，提升服務(wù)競爭力，企業(yè)會盡可能地把這些智任務(wù)留在

本地。預(yù)計(jì)到2030年本地推理需求在所有推理需求中占比達(dá)到80%。那么，屆時(shí)必須部署在本地的智用電需求，在技術(shù)樂觀情景下達(dá)到了約4500億度，技術(shù)保守情景下達(dá)到了約9600億度。這些必須部署在當(dāng)?shù)氐闹悄芰?，將按照各地力供給意愿與能力，以及當(dāng)?shù)?/p>

應(yīng)用與產(chǎn)業(yè)實(shí)際需求來部署。中國信通院《中國力發(fā)展指數(shù)白皮書2023》曾

評估了截至2022年中國各省份力規(guī)模指數(shù)與力應(yīng)用指數(shù)，正對應(yīng)上述

兩大因素，一定程度上可以代表2030年本地推理在各省市的分布占比。如果東數(shù)西能及時(shí)推進(jìn)，訓(xùn)練需求與其他不需在本地完成的推理需求，將

大體平均分配至綠電資較豐富的中西部地區(qū)，主古、貴州、甘肅、

寧力需求。

在承接來自其他地區(qū)的部分力任務(wù)之后，西部省份用電量明顯增加，緩解了

東部省份。其中，按技術(shù)樂觀情景，廣東到2030年用電量最高，達(dá)503億度，其次分別億度）、內(nèi)古（448億度）、北京（億度）、甘肅（409億度）。在技術(shù)保守情景下，智中心的用電量幾乎翻倍，廣東與貴州都超千

億度電。在各省電網(wǎng)碳因子持續(xù)下降的趨勢下，2030年，全國智用電將排放約5.89億噸碳當(dāng)量，相當(dāng)于中國2023年126億噸碳排放（IEA統(tǒng)計(jì)口徑下）的2%-5%中心將成為新增碳排放的重來，亟需用綠色和潔電力來滿足智中心的能需求。中國已強(qiáng)化了對新建數(shù)據(jù)中心梯次有序布局“東數(shù)西”的剛性約束，求國家樞紐節(jié)點(diǎn)新建數(shù)據(jù)中心綠電占比超過80%，并對新上項(xiàng)目能效提升、存量項(xiàng)目降碳改造、資節(jié)約集約利用、高效制冷散熱技術(shù)推廣做了具體規(guī)定。AI改變能源14智如何引領(lǐng)新型電力系統(tǒng)綠色算力電力區(qū)位條件中凈零碳電力算力地圖受當(dāng)?shù)財(cái)?shù)字經(jīng)濟(jì)、產(chǎn)業(yè)與風(fēng)光資等限制，各地的智用電規(guī)模與綠電發(fā)電規(guī)

模存在錯(cuò)配。力、電力、零碳，這三個(gè)目標(biāo)協(xié)調(diào)發(fā)展，需盡可能地向本

地推理直接提供潔電力，將訓(xùn)練與時(shí)延不敏感的推理需求，放到綠電豐富的

地區(qū)。盡管如此，部分省份仍然存在智津冀的綠電用電需求壓力不小，在技術(shù)保守情景下，長三角智用電量幾乎占

去綠電發(fā)電量的一半，京津冀占到三分之一。這也電動(dòng)汽車與數(shù)字化工業(yè)對

綠電需求迅速升的地區(qū)。而云南、新疆、海綠電規(guī)模預(yù)計(jì)在2030年將大

幅提升，但目前暫無承擔(dān)力樞紐核心任務(wù)的規(guī)劃。到2030年，中國至少有9個(gè)省市，處于潔電力資與智能力經(jīng)濟(jì)相對匹

配的狀態(tài)（右上，第一象限）。其中，內(nèi)古、寧、貴州、甘肅等中西部算

力樞紐，盡管本地推理需求較低，但承擔(dān)了較重的“東數(shù)西”的任務(wù)；四川

屬于成充當(dāng)國家力戰(zhàn)略腹地，也銜接“東數(shù)西”其他

時(shí)潔電力資豐富（核

電及海上風(fēng)電），有相對理想的智能碳三位一體的區(qū)位條件。智能碳區(qū)位條件高10000綠電︵億度︶1000西藏100四川云南新疆內(nèi)蒙古河北山東廣西湖北江蘇寧廣東山西河南江西甘肅貴州湖南天津安徽福建陜西遼寧浙江上海北京重慶海南低10101000100低高來：未盡研究，環(huán)球零碳說明：對數(shù)軸。橫軸為2030年智用電量；縱軸為2030年綠電發(fā)電量（不含核電）。AI改變能源15智如何引領(lǐng)新型電力系統(tǒng)中凈零碳電力算力地圖綠電優(yōu)勢明顯的省份（左上，第二象限），部分位于中部地區(qū)，有機(jī)會向高智向東部地區(qū)供應(yīng)

綠電，或在當(dāng)?shù)亟ㄔO(shè)智中心，還可以分別向中亞、東南亞等地，建設(shè)智能

碳的“一帶一路”。新疆當(dāng)前正在高速步推進(jìn)新能與智能力布局，籌建

融合力中心；海提出綠色力產(chǎn)業(yè)發(fā)展措施，實(shí)行雙（多）回路供電與綠

電溯服務(wù)，實(shí)現(xiàn)力產(chǎn)業(yè)80%以上綠電用能保障。智與綠電均處于“發(fā)展中狀態(tài)”的省份（左下，第三象限），受限于地理、人口與歷史等因素，往往社會經(jīng)濟(jì)總量欠發(fā)展的省份。它們應(yīng)該抓住這一次大模型與經(jīng)濟(jì)的機(jī)會，向高智或高綠電的象限遷移。浙江、上海、北京與重慶等智優(yōu)勢明顯的省市，智用電量大但綠電發(fā)電量

低（右下，第四象限）。它們需積極探索在當(dāng)?shù)赝诰蚓G電資，完跨省綠

電交易機(jī)制。在東部力樞紐覆蓋區(qū)域推進(jìn)核能與海上風(fēng)電的綠電直供現(xiàn)實(shí)

可行的方案。中國目前在建的核電機(jī)組數(shù)量排名世界第一，如果核電能夠被認(rèn)中心綠電供不應(yīng)求的局中國海域積遼闊海5-50米水深范技術(shù)開發(fā)量約5億千瓦，

深遠(yuǎn)海風(fēng)能資可開發(fā)量近海的3-4倍。中國需就智結(jié)構(gòu)和用電政策等做統(tǒng)籌規(guī)劃，

也兼顧智中心這一新型重點(diǎn)用能行業(yè)的用電征，積極探索提升風(fēng)光等新

能消納比例，跨區(qū)跨省綠電交易機(jī)制，局部輸配電設(shè)施建設(shè)，以及增強(qiáng)電網(wǎng)

敏捷調(diào)度能力。與此中國搭建出力一體化平臺，可以實(shí)現(xiàn)計(jì)任務(wù)的跨樞紐調(diào)度，

將地理位置分散的力有效地聚合在一起，有效利用不地區(qū)的氣候、環(huán)境

差異，提高可再生能消納率和數(shù)據(jù)處理服務(wù)的質(zhì)量。為此，中國還需就數(shù)

據(jù)中心跨區(qū)域“運(yùn)力”的速度、質(zhì)量、資費(fèi)做統(tǒng)籌規(guī)劃，以及就部分?jǐn)?shù)據(jù)中心集群城市直連網(wǎng)絡(luò)做個(gè)性化部署。遠(yuǎn)景的“源網(wǎng)荷儲一體化”實(shí)踐遠(yuǎn)景科技集團(tuán)一家新型能系統(tǒng)技術(shù)提供，它所設(shè)烏蘭察布市與遠(yuǎn)景共建的荷互動(dòng)平臺，融合市級碳管

計(jì)的能管理系統(tǒng)，已經(jīng)應(yīng)用于中國的綠色智中心示理、電力現(xiàn)貨及中長期交易終端，結(jié)合園區(qū)可視化多場

范項(xiàng)目。景展示等功能，最終實(shí)現(xiàn)荷協(xié)調(diào)管理友好互動(dòng)，并提

供端到端的“綠色能+綠色運(yùn)營”解決方案，支撐零遠(yuǎn)景為烏蘭察布國家級綠色數(shù)據(jù)中心示范項(xiàng)目提供了關(guān)

碳數(shù)據(jù)中心落地與綠色金融創(chuàng)新。鍵解決方案。通過AI法與氣候大模型，實(shí)現(xiàn)天氣、發(fā)遠(yuǎn)景解決方案還應(yīng)用于張家口力集群，這中國最大

電功率、負(fù)荷能力的精準(zhǔn)預(yù)測。中長期來，能計(jì)儲力體系，

能的充放電計(jì)劃、風(fēng)光的削減計(jì)劃以及整體的風(fēng)光儲聚項(xiàng)目時(shí)啟動(dòng)風(fēng)電、光伏與大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)地的建設(shè)。遠(yuǎn)

合出力曲線。景方案推進(jìn)了“網(wǎng)荷儲”一體化模式在數(shù)據(jù)中心場景

遠(yuǎn)景運(yùn)用智能物聯(lián)操作系統(tǒng)EnOS，以高精度預(yù)測、多下的應(yīng)用，開發(fā)的新能資產(chǎn)完全并網(wǎng)后，通過電力市

目標(biāo)及多時(shí)尺度優(yōu)化策略，打通微網(wǎng)協(xié)調(diào)度系統(tǒng)全場化交易打通網(wǎng)荷儲的落地路徑，確保電量與綠色環(huán)

網(wǎng)荷儲，于云邊一體實(shí)現(xiàn)礎(chǔ)數(shù)據(jù)接入，使用比例可達(dá)100%提供高階應(yīng)用產(chǎn)套件。產(chǎn)即零碳”效應(yīng)。AI改變能源16智如何引領(lǐng)新型電力系統(tǒng)第四章：智算加速建立新型電力系統(tǒng)智能力對于能電力系統(tǒng)的影響，不僅表現(xiàn)在它帶來的供應(yīng)總量及地理分布的影響，更為深遠(yuǎn)的，它將帶來使用能方式的影響，即它將推動(dòng)和引領(lǐng)建

立一個(gè)新型的智能化的能電力系統(tǒng)，讓力命成為能中國智能力與綠色電力之的供需矛盾，既空分布不平衡的矛盾，也是

時(shí)分布不平衡的矛盾。但力的任務(wù)具備靈活性，可以在不的數(shù)據(jù)中心和

進(jìn)行調(diào)度，跨越不時(shí)區(qū)，也意味抹平了綠色電力在時(shí)分布

上的峰谷起伏。從火電時(shí)代到綠電時(shí)代，隨荷變需轉(zhuǎn)變?yōu)楹苫?dòng)。波動(dòng)的調(diào)度智能力與潔能體系。除了在一些綠電稟賦較好的地區(qū)先行之外，全國來還需建立起新型

的電力系統(tǒng)，包括對電力市場、電力系統(tǒng)、網(wǎng)荷儲碳一體化的配電網(wǎng)，微電

網(wǎng)系統(tǒng)的創(chuàng)新與部署。這樣來，帶來了能挑戰(zhàn)的人工智能技術(shù)，時(shí)也是

解決這些挑戰(zhàn)的技術(shù)。智中心實(shí)現(xiàn)碳中和，正在與時(shí)俱進(jìn)，從先過分依賴各種“抵消”手段，到

更加直接消費(fèi)綠電。繞智中心全天候無碳能的技術(shù)創(chuàng)新與礎(chǔ)設(shè)施

部署，這一關(guān)鍵實(shí)踐，將為工業(yè)、交通、運(yùn)輸?shù)阮I(lǐng)域的脫碳轉(zhuǎn)型提供先例。全天候“智”“能”調(diào)度全天候無碳能(CFE，產(chǎn)生能量的過程中沒有碳子的參與)智中

心綠色化發(fā)展的終極目標(biāo)。但由于光伏、風(fēng)電等新能存在晝夜、季節(jié)等波動(dòng)，

與智中心對電力系統(tǒng)“7×分布不平衡的矛盾。

因此，它求將一天中每個(gè)小時(shí)的能消耗與無碳能進(jìn)行匹配。這包括對無

碳能等的調(diào)度，也包括對智能力等荷的調(diào)度。對的調(diào)度，首先實(shí)現(xiàn)綠色電力的直供與跨區(qū)域交易。綠電直供繞過了傳統(tǒng)

電網(wǎng)的混合供電，它的碳因子還取決于電網(wǎng)上其他能的碳排放；經(jīng)由傳統(tǒng)電

網(wǎng)的綠電交易，則可以彌補(bǔ)當(dāng)?shù)鼐G電歇性的波谷。這還需儲能、配電網(wǎng)、

微電網(wǎng)的配套體系。智中心的荷，具備可靈活調(diào)度的性。相比工業(yè)與交通等其他綠色電力的新

興負(fù)荷部門，它甚至具備在物理空上長距離調(diào)度的唯一性。這種長距離調(diào)度

或電力的調(diào)度。AI改變能源17智如何引領(lǐng)新型電力系統(tǒng)智算加速建立新型電力系統(tǒng)綠電供與跨區(qū)域交易零碳電力市場正在從購買綠證向綠電交易轉(zhuǎn)型。通過購買綠證(REC)這種可交易的能市場憑證，聲稱使用了等量電力消耗的綠電，越來越被視為一種初級的減排方式，在管理不。而智供應(yīng)直接達(dá)成購電協(xié)議，意在規(guī)定期限內(nèi)，以確定的價(jià)格直接從新能場站購買綠電，不僅保證了綠電的實(shí)際使用，還能穩(wěn)定電價(jià)。科技巨頭已經(jīng)全球最大的綠電采購方。在中國，阿里巴巴集團(tuán)2023年簽署的綠電購買量達(dá)到了億度，位居榜首。年，騰訊簽約綠電采購量將超過13億度，2023年的兩倍；目前綠電占騰訊自有數(shù)據(jù)中心年度用電量的54％。長期購電協(xié)議將綠電交易的趨勢。它有助于鎖定長期綠電供應(yīng)，減少綠電交易價(jià)格波動(dòng)的影響。目前，中國企業(yè)用戶主通過年度交易、月度交易的方式向新能企業(yè)購買電力。中國部分地區(qū)也已經(jīng)開展了一定程度的可再生能市場化交易的試點(diǎn)，在促進(jìn)本地消納的時(shí)，降低了用戶采購電力的成本。然而，中國可再生能分布不均衡，綠電供應(yīng)與消納不匹配問題凸顯，跨省電力交易將東部力樞紐解決綠電缺口的重一環(huán)。目前，受制于電網(wǎng)輸送通道、輸送能力和交易流程等因素，中國綠電交易采用“省與省內(nèi)強(qiáng)耦合、批發(fā)與零緊連接”的交易模式，跨省電力交易臨壁壘。據(jù)中電聯(lián)統(tǒng)計(jì)，目前中國綠電省內(nèi)交易量（億千瓦）占全國電力市場交易總電量（5.67萬億千瓦時(shí)）不足1%，中國的市場亟待建立。源網(wǎng)荷儲碳一體的配電網(wǎng)與微電網(wǎng)智中心的運(yùn)行通常持續(xù)且集中，造成電網(wǎng)負(fù)荷的尖峰，需更精細(xì)的負(fù)荷管理和調(diào)度策略以平衡供需。智中心建筑積大，為建設(shè)分布式光伏提供條件，太陽能+儲能成為網(wǎng)荷儲一體化的最優(yōu)解。在智中心安裝分布式可再生能發(fā)電。實(shí)現(xiàn)全天候無碳能的另一重發(fā)配電系統(tǒng)。在應(yīng)用于智中心時(shí)，微電網(wǎng)能夠整合冷熱電聯(lián)產(chǎn)、新能、燃料時(shí)，中心供電，最大化的消納新能。在加大中心通過微電網(wǎng)完全依靠水力發(fā)電。中國張北云計(jì)中心也計(jì)劃建立2個(gè)微電網(wǎng)。此外，積極開發(fā)下一代能技術(shù)，也能彌補(bǔ)風(fēng)光等當(dāng)前主流綠電來的不足。地?zé)崮?、長時(shí)儲能、小型模塊化核反應(yīng)堆以及核聚變，都科技巨頭正在加速領(lǐng)域。與數(shù)據(jù)中心熱聯(lián)動(dòng)也對減排有益的補(bǔ)充。AI改變能源18智如何引領(lǐng)新型電力系統(tǒng)智算加速建立新型電力系統(tǒng)谷歌努力實(shí)現(xiàn)

無碳能源谷歌承諾到2030年，其全球所有智中心和園區(qū)將實(shí)現(xiàn)無碳能運(yùn)

營，并通過這幾項(xiàng)主舉措來實(shí)現(xiàn)：購買無碳能、優(yōu)化能數(shù)據(jù)和使用，

開發(fā)下一代能技術(shù)以及微電網(wǎng)。2010年，谷歌簽署了第一份企業(yè)購電協(xié)議，直接從愛荷華州購買了114兆瓦的風(fēng)電。2023年，谷歌購買了4吉瓦潔電力，比任何一年都多，

累計(jì)達(dá)到了14吉瓦，實(shí)現(xiàn)了所有數(shù)據(jù)中心（包括由第三方運(yùn)營的）約64%的全天候無碳能。為了跟蹤潔能數(shù)據(jù)，2023年，谷歌參與發(fā)起了“粒度證書交易聯(lián)盟”

（GranularCerti?cateAlliance），致力于建立一個(gè)小時(shí)證書市場，以每小時(shí)能匹配的方式，主張?jiān)跁r(shí)和地點(diǎn)上將其數(shù)據(jù)中心電力消費(fèi)

與潔能發(fā)電量相匹配。谷歌的碳智能計(jì)平臺可以根據(jù)當(dāng)?shù)氐臒o碳能源

可用性，優(yōu)化計(jì)任務(wù)的時(shí)和位置，進(jìn)而將智中心的部分計(jì)任務(wù)轉(zhuǎn)移

到當(dāng)?shù)靥柲芎惋L(fēng)能最充足的時(shí)段。即使如此，谷歌去年的數(shù)據(jù)中心的碳排放量仍然比增加了13%。這主是

它在采購潔能方存在重大的區(qū)域性挑戰(zhàn)。這也進(jìn)一步說明綠色智需

虛擬電廠在可再生能為主的電力系統(tǒng)中，計(jì)上和時(shí)上合適的綠電，“荷互動(dòng)”，讓力參與需求響應(yīng)，發(fā)揮出類似儲

能的調(diào)節(jié)功能。服務(wù)器、CPU、GPU、硬盤等硬件資都具備不程度的響應(yīng)

潛力。鑒于數(shù)據(jù)中心運(yùn)營成本的六成以上在電費(fèi)，在適當(dāng)價(jià)格機(jī)制的驅(qū)動(dòng)下，數(shù)據(jù)中心將有動(dòng)力進(jìn)行計(jì)在這樣的一個(gè)機(jī)制上，可以設(shè)計(jì)出智與綠電的業(yè)模式，就能提出以市場為

導(dǎo)向的激勵(lì)機(jī)制，其中包含本地激勵(lì)機(jī)制、全局激勵(lì)機(jī)制和服務(wù)器共激勵(lì)機(jī)

制等，鼓勵(lì)用戶釋放資參與可再生能的消納。這樣對于綠電來說降低了

系統(tǒng)成本，而對于數(shù)據(jù)中心來說，可以通過參與服務(wù)減低綠電成本。網(wǎng)荷儲碳的協(xié)優(yōu)化，而電力的業(yè)模式將建立在智能系統(tǒng)之上的能服務(wù)（EaaS）。AI將日益集成到新型電力系統(tǒng)中，在功率預(yù)測、電網(wǎng)管理、效率優(yōu)化、現(xiàn)貨市場交易中發(fā)

揮核心作用。AI改變能源19智如何引領(lǐng)新型電力系統(tǒng)智算加速建立新型電力系統(tǒng)電力系統(tǒng)中的智能體中心臨電力需求的“不可能三角”：穩(wěn)定電力供應(yīng)，控制電力成本，減少碳足跡，可以通過AI模型，以及于大模型的智能體來優(yōu)化和解決?；輰?shí)驗(yàn)室的研究人員，提出了一個(gè)建立在多智能體的強(qiáng)化學(xué)習(xí)（MARL）框架之上數(shù)據(jù)中心減碳模型（DC-CFR）。他們把問題部分解耦為子問題，每個(gè)子問題使用一個(gè)獨(dú)立的馬爾可夫決策過程（MDP）進(jìn)行求解，這強(qiáng)三個(gè)智能體，儲能優(yōu)化。這三個(gè)智能體接入OpenAI的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)法，集成了數(shù)據(jù)中心的模擬環(huán)境與強(qiáng)化學(xué)習(xí)，可以進(jìn)行訓(xùn)練和優(yōu)化。該解決方案激勵(lì)智能體降低能消耗、碳足跡和能成本。在協(xié)作多智能體設(shè)定隔為15分鐘的實(shí)時(shí)操作，實(shí)現(xiàn)了對系統(tǒng)的精確控制，并快速響應(yīng)數(shù)據(jù)中心環(huán)境的變化。三個(gè)不地點(diǎn)的天氣和碳強(qiáng)度數(shù)據(jù)：亞利桑那、紐約和華盛頓，對應(yīng)了不同的氣候成本隨小時(shí)變化的因素。研究人員用這個(gè)模型評估了一年，DC-CFR顯著優(yōu)于行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的ASHRAE控制器，減少了14.5%的碳排放、14.4%的能耗和13.7%的能成本。破解數(shù)據(jù)中心“不可能三角”天氣強(qiáng)度）冷卻電網(wǎng)碳強(qiáng)度IT負(fù)荷轉(zhuǎn)移儲能節(jié)省電網(wǎng)碳強(qiáng)度來：惠實(shí)驗(yàn)室，未盡研究，環(huán)球零碳AI改變能源20智如何引領(lǐng)新型電力系統(tǒng)結(jié)論：讓智算率先實(shí)現(xiàn)凈零碳電力計(jì)和能效率的提升，以及與力和電力需求的增長，兩者并存一個(gè)長期趨勢，也將數(shù)字與智能經(jīng)濟(jì)的一個(gè)本征。智能，將會加快新型電力系統(tǒng)的建立。應(yīng)對“無限增長”的力需求和電力需求，長期只能以依靠“無限供應(yīng)”的可再生能及其他潔電力技術(shù)。這樣一個(gè)綠電比重日益增長直至占據(jù)主導(dǎo)地位的