2024年人工智能快速发展背景下算力电力协同发展的思考报告

暨第二届稷下电气论坛 中国·济南12月27日-28日 人工智能快速发展背景下算力电力协同发展的思考 岳昊教授级高工国网翼北电力高级专家 2024年12月 暨第二届稷下电气论坛 人工智能快速发展背景下算力的发展趋势 国网冀北电力有限公司高级专家 算力电力协同发展存在的矛盾问题 岳昊 毕业于华北电力大学，博士、教授级高级工程师。现就职于国网冀北电力有限公司经济技术研究院，五级职员、公司高级专家、华北电力大学硕士生导师，担任中国可再生能源学会可再生能源发电井网专委会、北京电机工程学会电力市场专委会委员《中国电力》青年编委。 算力电力协同发展的有关思考和探索实践 主要从事电网规划、能源经济等方面工作。曾在国家能源局能源发展战略起草组、能源形势监测分析专班工作，主持多项国家能源局能源规划研究课题，参与起草2024年国新办《中国的能源转型》白皮书。 人工智能快速发展下算力的发展趋势 党中央国务院高度重视人工智能发展 党的十八大以来党中央准确把握时代大势，紧抓科技创新的战略机遇作出一系列促进人工智能发展的重要部署。习近平总书记在十九届中央政治局第九次集体学习会上强调：加快发展新一代人工智能是我们赢得全球科技竞争主动权的重要战略抓手。 党中央国务院高度重视人工智能发展 新技术不断破新业态特续通现新应用加快拓展 2024年7月 2024年3月 2024年1月 2024年2月 政府工作报告 党的二十届三中全会 中央企业人工智能专题推进会 国务院新闻办发布会 经务统国资委强调AI赋能产业焕新“要推动中快企业在人工智能领域实现更好发质容发挥更大作用中央企要运发展人正智能放在全局工作中统筹谋划，人推进产业焕新，加快布局和发展人工智能产业 积极推进数字产业化产业数学化促进数学轻济知实体经济深度触合菜化大数据、人工智能（AI）导研发应电开展“人工智能+”行动”打造具有国乐免争力的教宇产业集群， 完善推动新一代信息技本发人工智能等战略性产业发展政策和治理体系加强绿色发展数字经济人工智能等领域的多边合作平台建设完善生成式大下智能发展和音电机制 国资委步控课划推动批置大工造进略性断兴产业营项工程建设批战喷性新兴维集群实施“人工智能AI+"等专项行动 人工智能快速发展下算力的发展趋势 人工智能正在从弱人工智能向强人工智能跨越式发展 人工智能技术发展趋势 弱人工智能 强人工智能 仅依赖于单一感官或数据类型进行处理和理解。 具备更高层次的抽象和认知能力，实现多层次跨模态信息的对齐感知和自动转换能力。生成式人工智能 可以学习输入数据的概率分布，并生成新的数据样本具备更高层次的抽象和认知能力。 学习数据中的条件概率分布再对新的场景进行判断分析和预测。简单逻辑推理 高阶认知思维 缺乏灵活性和适应性，处理问题时机械执行难以应对复杂情况，可解释性较差，易出现幻觉现象 通过使用思维链，能够将复杂问题分解为更简单的步骤，显著提升复杂逻辑推理能力。 美机理规则或数据驱动 机理一数据-知识融合驱动 存在对模型的鲁棒性和解释性要求高数据采集费时且成本高等问题。 将科学机理、知识注入模型构建，降低大数据和大算力依赖，提升模型精度和棒性。高泛化性 面向特定任务 任务单需求明确应用边界清晰、领域知识丰富建模相对简单，在局部智能水平的单项测试中可以超越人类智能 美人工智能快速发展下算力的发展趋势 算力是驱动人工智能发展的核心动力和基础设施 算力一般可划分为基于CPU芯片的基础算力基于GPU芯片的智能算力和基于超级计算机集群的超算算力。从智能驾驶智慧城市元宇审，再到以ChatGPT，Sora为代表的生成式人工智能拉动算力需求爆发式增长也促进算力基础设施向通用算力、智能算力、超算算力一体化演进。人工智能不断增加模型参数、叠加芯片的技术路线，推动智能算力需求不断提升。以ChatGPT的更新选代为例，GPT-4的主要参数和计算量是GPT-3的10倍和3倍。 一人工智能快速发展下算力的发展趋势 数据中心是规模化算力的载体 据工信部统计，截至2023年底，我国在用数据中心标准机架超过810万架，算力总规模达到230EFlops，是2020年的3倍，居全球第2位，算力总规模近5年年均增速近30%。其中，智能算力规模达到了70EFlops，占比超过30%、增速超过70%，呈现爆发性增长态势。 人智能快速发展下算力的发展趋势 数据中心布局呈由东向西转移特点京津冀算力规模全国居前列 京津冀算力纽承载力在全国比较领先，算力规模处于国内第一梯队超过全国份额的五分之河北省在用算力规模约占京津冀总量的69%。作为东数西算十大国家数据中心集群之一的张家口，目前已投运标准机柜超33万架、服务器超150万台，智能算力占比38%，约60%以上的算力支撑北京算力需求。 人工智能快速发展下算力的发展趋势 冀北地区数据中心发展历经“三大“阶段 冀北地区数据中心产业历经，三大阶段“呈现跨越式发展。2013年至2018年底为数据中心发展“探索起步期2013年第一家数据居中心落地冀北历经6年建设，累计建成数据中心17家。伴随国家新型基础设施建设战略的加快推进，数字经济不断发展壮大，2019年至2021年数据中心发展进入快速增长期”，三年内冀北地区数据中心累计新增29家。2022年2月国家正式启动“东数西算工程冀北地区数据居中心迎来“成熟发展期截至2024年三季度，累计新增数据中心45家 算力电力协同发展存在的矛盾问题 算力的高耗能特性和低用能效率的矛盾 算力的高碳排放特性和低绿电使用率的矛盾 算力对高供电可靠性的要求和新能源发电波动性的矛盾 算力区域集聚性和电力负荷达产周期长的矛盾 （一）算力的高耗能特性和低用能效率的矛盾 算力崛起催生旺盛电力需求，数据中心高能耗特性日益凸显 十四五以来，快手，抖音等视频直播生态爆发式发展，图片，视频存储等通用算力需求快速增长，推动数据中心用电量年均增速超15%。GPU服务器的能耗功率通常是CPU服务器的4～5倍，智能算力较基础算力能耗明显增加。人工智能的规模化应用推动了数据中心电力需求井喷式增长，当前全国数据中心用电量占全社会用电量比重约1.6% （）算力的高耗能特性和低用能效率的矛盾 算力崛起催生旺盛电力需求数据中心高能耗特性日益点显 张家口在“东数西算”枢纽节点建设和承接北京算力需求溢出的推动下，数据中心用电量占全社会用电量比重从2019年的6.8%增长至2023年的20.1%，廊坊数据中心用电量比重从2019年的5.9%增长至2023年的14.3%，分别替代钢铁产业、金属制品行业成为地区用电量第一大行业。从报装规模看，冀北地区数据中心用电需求逐年上升。截至2024年三季度，冀北地区数据中心报装容量同比增长38.17%，自2019年进入“快速增长期”以来已连续6年实现“双位数增长。 （一）算力的高耗能特性和低用能效率的矛盾 人智能将逐渐步入规模化应用阶段，推动数据中心用电需求持续攀升 人工智能大模型将从训练阶段步入应用推理阶段，其推理算力需求会显著高于训练算力。在A100等高性能芯片禁运背景下，我国数据中心建设面临“叠加数量换性能”处境，智能算力的用电量将会进一步提升。按照我国对于2025年中国算力总规模将超过300EFlaps、智能算力占比达到35%的发展目标，预计到2025年将达到2053亿~2412亿干瓦时，用电量年均增速约18.0%~27.9%，占全社会总用电量比重将提升至2.0%~2.3% 算力规模超过300EFLOPS计算力智能算力占比达到35%东西部草力平衡协调发展 （一）算力的高耗能特性和低用能效率的矛盾 数据中心平均电能利用效率（PUE）不断下降，但与政策要求还有差距 工信部发布《信息通信行业绿色低碳发展行动计划（2022-2025年）》要求到2025年全国新建大型超大型数据中心PUE降到1.3以下。据测算，2023年我国数据中心平均电能利用效率（PUE）为1.48，其中，东北华北等北部地区充分利用自然风冷等自然资源优势，平均PUE分别为140与1.39，远低于华南、华中等南部地区平均PUE1.53与1.54 （一）算力的高耗能特性和低用能效率的矛盾 电能利用效率呈季节性波动 通过调研冀北地区31家典型数据中心发现，接近4成调研数据中心PUE不及设计值。是否能够较快达产，直接影响能耗利用效率 PUE最高值集中在8月份，占比69%，PUE最低值集中在12月份，占比55%。PUE受环境影响较为明显，冬季电能利用效率优于夏季。 （二）算力的高碳排放特性和低绿电使用率的矛盾 数据中心高能耗带来高碳排放 当前我国发电量结构仍以煤为主（占比66%）2023年数据中心的间接碳排放达1446万吨 除，同电网采购电力所带来的间接碳排放赚外数据中心运行过程中的温室气体排放来源还包活备用柴油发电、制冷剂溢散等环节 （）算力的高碳排放特性和低绿电使用率的矛盾 国家将数据中心纳入推进节能降碳的重点领域重点行业 高能耗用能特性下算行业的快速发展带节来碳排放量增长压龙国家层面品经将数教据中心与钢铁电解铝水泥等儿大传统高耗能高污染行业同纳人重点推进节能降碳的领域。增加绿电使用是解决算力高能耗需求下兼顾节能减排菲的重要手段 （二）算力的高碳排放特性和低绿电使用率的矛盾 知名互联网数据中心企业积极制定碳减排三标 数据中心企业制定碳减排自标。以谷歌，微软为代表的全球互联网公司提出碳中和时间表中国数据中心企业中已有至少12家提出了碳中和目标驰其中腾讯和阿里巴巴云计算业务率先宜布将不晚于2030年实现自身运营及价值链碳中和。 PPA是满足数据中心绿电需求的重要形式。2023年全球共有200多家企业与150多家项目开发商签署宜布购买了PPA总量达到创纪录的46GW其中亚马逊居首在16个不同市场宜布了74笔单独的PPA总购电量达至到8.8GW超过0%的交易为购买光伏发电。 国内外互联网数据中心企业碳排放承诺 ）算力的高碳排放特性和低绿电使用率的矛盾 当前数据中心绿电消费占比不高 北京电力交易中心调研468家数据中心2023年绿电消费情况其中318家已入市，共有105家参与绿电交易，合计36.38亿千瓦时，36家购买绿色证书，合计15.34万张（折合1.5亿干瓦时），数据中心绿色用能合计37.88亿干瓦时占其总用电量的11%。冀北张家口，廊坊积极推动绿电支撑算力可持续发展，截至2024年三季度两地数据中心绿电使用率分别达29.43%、15.88%。 （二）算力的高碳排放特性和低绿电使用率的矛盾 数据中心参与绿电绿证交易存在的问题 当前我国仍处于绿电交易市场建设初期，不同省份的绿电交易规则和标准存在差异，跨省区绿电交易不顺畅，东部地区数据中心绿电供供给不足。我国电力市场、碳市场建设相对独立，协同机制尚未完全建立，数据中心消费绿电的节能减排效益没有获得认可。绿电溢价仍然偏高部分数据中心建成时间早，规模小，技术水平相对落后，采购绿电的成本相对较高。 三）算力区域集聚性和电力负荷达产周期长的矛盾 数据中心呈现区域集聚化发展态势 当前“东数西算”儿大枢纽节点算力规模占比约715%，新建数据中心90%是大型及以上规模，冀北地区 10万干伏安以上的大容量数据中心规模不断增长，2023年上半年占比提升14.97个百分点，数据中心规模化区域集聚化趋势明显。随着“东数西算工程建设，预计东部数据中心用电量比重逐步下降，中西部数据中心增速将高于东部。 冀北地区数据中心用电需求逐年上升 （三）算力区域集聚性和电力负荷达产周期长的矛盾 数据中心项目密集井网和规模化聚合电网接入资源紧张 提前预留线路走廊，变电站间隔资源。随着数据中心的密集并网和规模化聚合将导致电网接入资源紧张接入电压等级有抬升趋势，属地电网的规划难度进一步增加 腾讯长三角人工智能智算中心，长三角最大全国前三的人工智能超算纽，规划机柜总数3.6万个，可接入超过100家