算电协同——数据中心的能源挑战与应对

施耐德电气商业价值研究院出品 施耐德电气商业价值研究院介绍 施耐德电气商业价值研究院成立于2021年5月。遵循严格的方法和为社会做贡献的使命，我们通过对中国经济、产业和商业进行严谨、实用和创造性的研究，为公众和商界提供融合全球智慧的专业洞见，致力于成为推动中国经济、社会和企业可持续发展的领先智库。 我们的研究团队汇集了绿色智能制造、绿色能源管理领域的一线专家、深耕前沿技术的研发工程师、参与行业政策和标准制定的专家学者，也聚集了来自业界各科研院所的学术界领袖、为企业掌舵的管理层，以及来自于通讯、信息安全、互联网、管理咨询、市场研究等领域的生态伙伴专家。 我们的研究内容涵盖行业、技术、宏观等方面，同时基于自身发展以及所提供的企业咨询服务中的积累，将深入探讨企业战略、研发管理、供应链管理、营销、财务、人力资源、品牌推广等话题，并与社会积极分享研究成果。 我们的研究方法结合定性和定量分析，通过一线调研，以数据驱动分析，实现深层价值提炼，进而帮助企业中高管理层把脉宏观，见微知著，助力企业探索可持续发展之道，把握时代机遇，加速变革转型。 目录 CONTENTS 序2 引言5 核心摘要6 调研样本分析7 序 1 人工智能（AI）正在真正地改变着人类社会，引领各行业发生深刻变革。本轮AI的迅猛发展，背后是规模法则（Scaling Law）所驱动的大规模算力基础设施投入。如果说人类社会这艘巨轮正在AI的推动下乘风破浪，那么毫无疑问，以智算为代表的新一代算力中心就是提供澎湃动力的全新引擎。之所以称之为“新”引擎，那是因为人类社会过去百年的发展，早已离不开另外一部引擎——电力能源系统。 “算力+算法+数据”一直被认为是AI发展的三个重要因素，而现在大家越来越意识到，一个新的因素——可靠的电力基础设施，已经成为一个企业甚至一个国家能够在AI竞争中立于不败之地的前提。对于美国，这一挑战主要来自如何改进其相对陈旧与薄弱的电力系统，探索新的大规模电力可靠供应方式；对于中国，这一挑战主要来自如何通过更加绿色与低廉的电力来驱动算力中心这一能耗猛兽。 任何事物都有双面。正如同过去二十年内电动汽车的快速崛起，引发了电力系统对这一新负荷的焦虑，但很快发现电动汽车的可移动储能特性，正是电力系统消纳大规模可再生能源所亟需的灵活性调节资源，由此推动了有序充电、V2G、虚拟电厂等一系列技术进步。未来算力中心负荷同样具有重要的灵活调节潜力，它能否也成为新型电力系统下一个重要的可调资源？ 算力电力协同（以下简称算电协同），正是在探索电力与算力这两部“引擎”如何有效地磨合与协作。这是一个非常典型的跨学科、跨领域交叉融合问题，回答这一问题，需要同时来自能源领域和AI领域的专家经验与创新思维。学术界和工业界都对这一问题开展了大量探索，成为目前备受关注的焦点。 我欣喜地看到，由施耐德电气推动完成的本研究报告，在算力中心领域进行了扎实的调研，展示了丰富的第一手数据结果，同时对多位专家进行了深度访谈，汇聚了很多极有价值的观点和智慧。相信对于有志于在算电协同领域探索的学者、专家和企业领袖，都能够通过本报告有所收获。期待本报告能够进一步推动算电协同领域的创新浪潮，期待电力与算力双引擎在人类未来迸发出更加和谐的轰鸣！ ——教育部“长江学者”特聘教授，IEEE Fellow，清华大学电机系长聘教授郭庆来 序 2 随着人工智能浪潮席卷全球，智算中心以惊人速度扩张，其背后隐藏的能源困局愈发凸显：电力需求呈指数级攀升，高密度散热成为技术瓶颈，碳排放压力持续加剧。与此同时，新型能源系统蓬勃发展，风电、光伏等新能源的波动性催生了对灵活性资源的迫切需求，这恰为智算中心的转型提供了破局机遇。 在此背景下，数据中心正经历从“被动能源消耗者”到“主动能源产消者”的蜕变。当绿色供电、柔性计算、智能配电与全栈制冷技术深度融合，电力与算力的协同不再是简单的资源叠加，而是通过全要素灵活调配，实现供电、配电、计算、制冷的有机联动，最终达成多主体在能量利用、经济效益与碳排放间的共赢局面。这种变革，正重塑着数据中心的发展范式，成为行业未来的核心趋势。 施耐德电气商业价值研究院推出的《算电协同——数据中心的能源挑战与应对》，为该领域提供了一份扎实的实践参考。报告以充分的调研为基石，深度剖析“能耗激增、能源困境、破局路径、能力进阶”四大维度，不仅为算电协同生态绘制了详尽的实践蓝图，更揭示了数据中心内潜藏的灵活协同要素。这些发现，将为信息与能源的协同规划、调控注入新动能，推动算电协同从理论构想迈向试点实践。 在与施耐德电气团队的多次交流碰撞中，其前瞻性的战略视野与务实的技术洞察令人印象深刻。特别是从设备供应视角切入的算电协同思考，也给本人带来诸多启发。但我们需要清醒认识到，算电协同的“双人舞”才刚启幕，如何让技术价值切实落地，惠及产业链各环节，并推动政策革新，仍是亟待攻克的命题，这一最大的挑战就是技术和商业的闭环。 这份报告不仅是知识的沉淀，更是行动的号角。期待行业上下游从业者以其为纽带，打破学科壁垒，深化跨界协作，共同开拓算电协同这片潜力无限却荆棘丛生的新蓝海，书写能源与算力融合发展的新篇章！ ——北京理工大学副教授、博导，能源与动力系动力系统工程研究所副所长，碳中和系统工程北京实验室主任助理，王永真 序 3 生成式人工智能（AGI）的爆炸式突破和应用对算力基础设施带来了重构式的发展机遇和巨大挑战，作为算力服务的载体-数据中心需要从底层技术架构到规划、建设和运营进行重大的创新变革。我们需要重新定义IDC-从重在解决链接的互联网数据中心（Internet Data Center）变成智算数据中心（In-telligent Data Compututility），其主体更多是面向人工智能大模型训练和推理应用的GPU服务器，传统的以信息和交易处理的通用CPU服务器占比越来越小，计算架构和通信网络跟过去也有非常大的不同。智能（Intelligence）和算力服务（Utility Computing）是其主要内涵。 数据中心承载内容和提供服务上的变化，对供配电架构带来了新的规模上的要求，对比传统的通算数据中心和智算数据中心，从单服务器（0.5kw-10kw以上）到单机柜（8kw-20kw-120kw，甚至更高）到单机楼（6MW-100MW）到数据中心园区（50MW-500MW，甚至GW级），用电规模都上了一个数量级；全社会宏观面上，数据中心成为整个社会用电中最大规模的单一行业。今天，能源电力成为数据中心规划、建设和运营的主要矛盾；但是，算力和电力实际上存在时间和空间上的错配。从算力侧来看，希望能源电力侧能够提供更可靠、更便宜、更绿色、更高效的电。但是，今天运营中的大量数据中心还主要部署在东部经济发达的区域，这些地方往往没有足够的风、光、水等绿色能源，电力网架主要服务于传统的工业制造业和城市公共服务，很少提前为数据中心规划建设，110kv和220kv变电站的建设往往需要24个月的时间，落后于数据中心的建设节奏；数据中心的度电成本在0.65元以上，使得电费在数据中心的运营成本中超过2/3。 为了应对这一新形势，算力基础设施和能源电力设施需要从区域节点、网络和市场层面进行更好的协同，从数据中心供配电技术架构到绿电供给保障到算电协同运营机制创新，以及到算力市场和电力市场协同交易等各个层面打通双方的能源流、数据流和资金流，让两大基础设施在智能时代更好的一体化融合。 施耐德电气牵头组织的这本算电协同报告很好的定义了当前数据中心在能源电力方面面临的挑战和问题，并通过算电协同一系列的解决方案给出了应对之道，并针对不同的数据中心规划建设运营场景提出了非常有效的落地路径。我们相信，这本报告的发布一定会给政策制定者和行业从业者带来高价值的指导，也必将推动我们国家算力基础设施更合理布局，数据中心技术架构更好协同人工智能的发展，算力服务更普惠更绿色！ 4——粤港澳大湾区大数据研究院副院长兼算电协同创新中心主任侯金刚 引言 "Otherwise the mathematics—if you just assume that computers neverget any faster—you might come to the conclusion we need 14 differentplanets and three different galaxies and, you know, four more Suns to fuel allthis." 否则，如果你假设计算机不会变得更快，你可能会得出一个结论——我们需要14个不同的星球、3个不同的星系和4个太阳来为这一切提供能量。 ——英伟达CEO黄仁勋(Jensen Huang)World Government Summit 2024 "We do need way more energy in the world than I think we thought weneeded before. My whole model of the world is that the two important curren-cies of the future are compute—so intelligence—and energy. [...] We stilldon’t appreciate the energy needs of this technology." 我们确实需要比以前预想的多得多的能源。我对世界的整体认知是：未来最重要的两种‘货币’是算力（也就是智能）和能源。……我们至今仍未真正认识到这项技术所需的能源规模。 ——OpenAI CEO萨姆·奥尔特曼(Sam Altman)World Economic Forum, Davos 2024 "So I think next year you will see the electricity—that they just can’t findenough electricity to run all the chips." 所以我认为明年你会看到电力将成为问题——他们根本找不到足够的电力来运行所有的芯片。 ——特斯拉CEO埃隆·马斯克(Elon Musk)Bosch Connected World 2024 核心摘要 算力与电力的深度协同已成为智能时代的关键命题。在人工智能与大数据蓬勃兴起的时代，数据中心作为数字经济的基石，正面临着前所未有的能源挑战。随着智算需求的指数级增长，数据中心的用电量急剧攀升，能源管理的复杂性与多样性日益凸显。 在此背景下，施耐德电气商业价值研究院的这份洞察报告结合对当前技术层面的扫描，并辅以企业调研，剖析了数据中心在能耗增长和能源管理方面的现状与挑战，提出了破解能源挑战的应对之法——基于算电协同理念的三层结构，并且呼吁为支撑算电协同落地，数据中心行业生态中的相关企业亟需从电力侧、算力侧和供配电系统三个方面夯实基础。 一、能耗猛增：智算发展驱动数据中心用电量激增 宏观预测显示，2030年我国数据中心在用电量高情景下或突破7000亿千瓦时，占全国总用电量5.3%。微观层面，69%的调研企业预计未来三年年均用电量增速超15%，这也与此次调研结果——61%的调研企业计划新建/扩充智算中心的趋势形成强关联。随着AI技术进步和算力需求场景的爆发，数据中心规模和数量的持续上升将导致更为紧迫的能源需求挑战。 二、能源挑战：数据中心能源管理面临三重挑战 企业调研揭示，数据中心在解决不断增长的能源需求情况下，其能源管理痛点呈现“金字塔结构”： ◆挑战一（生存层）：93%的企业认为供电稳定性是关键痛点，源于智算中心本身负载及可再生能源接入的波动性，以及柴发备电挑战。◆挑战二（经营层）：电费占数据中心运营成本达57%，控制能源成本、降本增效成为数据中心行业管理者的关切所在。◆挑战三（发展层）：政策法规和企业ESG目标达成压力之下，77%的