智能算力是一種靈活的負荷，可以尋找到在空間上和時間上合適的綠電。這就要求全國建立起新型電力系統，包括對電力市場、電力系統、源網荷儲碳一體化的配電網，微電網系統的創新與部署。

　　人工智能(AI)技術席卷全球，AI背后的基石是算力，算力背后則是巨量的能源消耗。生成式AI革命，正與能源革命耦合在一起。

　　能耗的急劇上升，又讓碳排放問題日漸嚴重，威脅氣候目標的實現。智能算力的提供者及主要使用者，包括谷歌、微軟、亞馬遜等，都提出了100%使用綠色電力、實現碳中和的目標和路線圖。

　　如果清潔能源供應不足，電力基礎設施不向新能源轉型，人工智能的發展也會被“卡脖子”。

　　中國是全球第二智能算力大國，正在部署 AI+ 戰略。中國面臨建設算力經濟與清潔電力的統一大市場的歷史機遇，相關頂層設計正在陸續出臺。

　　8月6日，國家發改委、國家能源局、國家數據局聯合發文加快新型電力系統建設，算力與電力協同正是重點項目之一。

　　7月23日，國家發改委等四部門印發《數據中心綠色低碳發展專項行動計劃》，明確提出，到2025年底，國家樞紐節點新建數據中心綠電占比超過 80%;到 2030 年底，全國數據中心平均電能利用效率、單位算力能效和碳效達到國際先進水平。

　　在此約束下，數據中心如何迎接“綠色大考”?中國智能算力到底需要多少清潔電力?綠色算力與綠色電力區位條件如何?有哪些先進案例和經驗值得學習借鑒?

　　圍繞這些問題，環球零碳研究中心與未盡研究8月7日聯合發布《AI 改變能源——智算如何引領新型電力系統》報告，其中指出，中國的人工智能要在碳達峰目標的約束下追趕美國，算力與電力問題需要重估。

　　報告估算出，從2023年到2030年，中國智能算力規模將以每年70%的復合增長率持續攀升。至2030 年，全國智算中心年用電量在0.6萬億度-1.3萬億度，約占當年全社會用電量的5%-10%。

　　報告還介紹了遠景科技集團利用新型能源管理系統，應用于中國多個綠色智算中心的示范項目，以及谷歌對全球所有智算中心和園區將實現24/7無碳能源運營的嘗試。

　　中國智能算力規模增長預測：70%的增速是合理且必要的

　　報告認為，美國的算力增長預期，分歧重點在市場;中國算力增長預期，不確定性主要在技術。

　　對于中國而言，國產芯片的迭代速度與產能瓶頸，即芯片能效提升預期，以及算力增長預期中的算力供給問題，是影響中國智算用電量的關鍵因素。

　　報告認為，在樂觀情況下，如果中國能夠突破封鎖，建立起比較完整的芯片產業鏈，芯片技術持續迭代升級，能效持續提升，那么，以中國制造“過剩”的能力，決定用電量的將是算力需求而不是供給。

　　中國智能算力規模正在爆發式增長。在國家政策、市場競爭的推動下，中國各地規劃的智算規模總量，已經超過了全國的計劃目標;智算規模實際部署速度，也要快于計劃文件的目標。

　　在國家“適度超前建設算力基礎設施”的鼓勵下，報告認為，中國智能計算中心算力規模保證70%的增速是合理且必要的。到2030年，中國智算規模將達到 2886 EFLOPS。

　　得出這個結論的依據是，工信部《新型數據中心發展三年行動計劃(2021-2023年)》將 FP32 作為國內數據中心算力的計算基準;工信部旗下信通院《中國算力發展指數白皮書(2023 年)》在對包括數據中心與智能計算中心的基礎設施算力進行規模測算時，統一折算為 FP32 精度。

　　按這個基準，參照英偉達各代 GPU 的性能參數，到 2030 年，技術保守情景約需要 14700 萬張等效 A100;技術樂觀情景則需要累計部署等效的 1700 萬張A100，970 萬張 H100，1125 萬張 B200。

　　2030年中國智算年用電最高1.3萬億度

　　算力增長情況確定后，那么驅動算力運行的能耗又是多少呢?

　　智算中心要完成訓練與推理任務，所需關鍵 IT 設備不僅包括 AI 芯片，還包括驅動這些 AI 芯片正常運行的其他必要組件，即服務器上的 CPU、網卡、供電單元等，以及服務器間的存儲服務器、網絡交換機、CPU 節點、光纖收發器和許多其他設備。

　　因此，要在智算中心驅動一張 GPU 芯片，實際需要額外消耗近1倍的電力。

　　報告得出結論認為，至2030年，智算中心的總裝機容量將達到 70GW-150GW(如果考慮到風光可再生能源的容量因數，實際需要的總裝機容量將達到 300GW-600GW);一年 365 天，每天 24 小時，智算中心的年用電量在 0.6 萬億度 -1.3萬億度左右(600TWh-1300TWh)。

　　如果中國全社會用電量繼續按近十年的趨勢增長，那么，到 2030 年，中國智能計算中心年用電量將占該年全社會用電量 5%-10%，成為新的重點用能行業。智算中心新增用電量占當年全國全社會新增用電量的 27%-77%。智算中心成為中國用電量增長主力，智算經濟帶來的電力消費增量，是影響新型電力系統的最大變量之一。

　　新型電力系統：綠色電力如何匹配算力

　　此外，在國家東數西算以及八大樞紐和十大集群的總體布局下，報告進一步分析了各省的智算能力和清潔電力資源的現狀及未來，將如何在支持國家人工智能發展大計的同時，推動本地的經濟數字化與智能化。

　　報告認為，就全國總量而言，中國豐富的綠電供給潛力，可以滿足智算用電需求。到2030年，中國省級電網碳排因子將大幅下降，即使不包括核電，綠電年發電量規模將達到5.5萬億度;包括核電則有望達到7.80萬億度。

　　但受各地數字經濟、產業與風光資源等限制，目前各地的智算用電規模與綠電發電規模存在時空錯配。一方面，受當地數字經濟、人才與技術等因素影響，智算中心發展初期主要在綠電供給不充分的東部;即使在東數西算的總體布局下，延遲敏感任務仍然必須由部署在本地的算力完成。另一方面，新能源存在晝夜、季節等波動，難以直接滿足智算中心對電力系統“7×24”不間斷穩定供應的要求。

　　到2030年，長三角和京津冀的智算綠電壓力仍然不小，它們也是電動汽車與數字化工業對綠電需求迅速攀升的地區，需要積極探索在當地挖掘包括海上風電或核電等的清潔電力資源，完善跨省綠電交易機制;綠電優勢明顯的省份，既可以積極響應東部地區的綠電或智算調度，還可以分別面向中亞、東南亞等地，建設綠色智能經濟的“一帶一路”。

　　從火電時代到綠電時代，源隨荷變需要轉變為源荷互動。在可再生能源為主的電力系統中，計算是一種靈活的負荷，可以尋找到在空間上和時間上合適的綠電。這就要求全國建立起新型電力系統，包括對電力市場、電力系統、源網荷儲碳一體化的配電網，微電網系統的創新與部署。

　　同時，不僅要讓算力參與需求響應，發揮出類似儲能的調節功能，也要讓基于智能系統之上的能源服務(EaaS)，成為新型電力系統商業模式，為消納問題和負電價問題提供創新的解決方向。

　　算力革命將成為能源革命的一部分。新型電力系統與智能算力系統，互相創造了需求，互為最要的應用情景之一。那些引領 AI 的科技巨頭和數字經濟企業，在算力基礎設施領域的投資、應用與創新，將延伸到新型能源系統領域，它們將為AI的大規模應用支付“綠色溢價”。讓智算率先實現凈零碳電力，為工業、建筑、交通運輸等更多的部門提供關鍵的實踐和成功的先例。

　　求解智算中心面臨電力需求的“不可能三角”

　　智算中心面臨電力需求的“不可能三角”：穩定電力供應，控制電力成本，減少碳足跡。

　　報告指出，可以通過 AI 模型，以及基于大模型的智能體來優化和解決。比如源網荷儲碳一體的配電網，以及基于數字化和物聯網技術的微電網，都是實現 24/7 全天候無碳能源的重要技術路徑。

　　全球范圍內，一些新能源系統企業和網絡科技巨頭，都在進行這方面的探索。

　　比如遠景科技集團，通過其所設計的能源管理系統，已經應用于中國的多個綠色智算中心示范項目。

　　遠景通過AI算法與氣候大模型等技術，實現天氣、發電功率、負荷能力的精準預測，為烏蘭察布國家級綠色數據中心示范項目提供了關鍵解決方案。

　　遠景還基于智能物聯操作系統EnOS，以高精度預測、多目標及多時間尺度優化策略，打通微網協同調度系統全鏈路，覆蓋源網荷儲，提供基于云計算和邊緣計算一體的基礎數據接入和高階應用產品套件

　　遠景解決方案還應用于張家口集算力集群，這是中國最大的“源網荷儲”一體化項目，率先探索實現綠色算力體系，項目同時啟動風電、光伏與大數據產業基地的建設，可再生能源使用比例可達100%，實現“投產即零碳”效應。

　　谷歌也進行了這方面的嘗試。谷歌承諾到 2030 年，其全球所有智算中心和園區將實現 24/7 無碳能源運營，并通過這幾項主要舉措來實現：購買無碳能源、優化能源數據和使用，開發下一代能源技術以及微電網。

　　為了跟蹤清潔能源數據，2023 年，谷歌參與發起了“粒度證書交易聯盟”，致力于建立一個小時證書市場，以每小時能源匹配的方式，主張在時間和地點上將其數據中心電力消費與清潔能源發電量相匹配。谷歌的碳智能計算平臺可以根據當地的無碳能源可用性，優化計算任務的時間和位置，進而將智算中心的部分計算任務轉移到當地太陽能和風能最充足的時間段。

　　報告最后認為，中國已經具備了規模與技術領先的能力，把豐富的風光資源轉變為清潔電力;只有在新型電力系統的基礎上實現整個經濟的綠色“換血”，才有可能讓無限 供應的清潔能源，通過應用創新轉變為新的生產力。人工智能既是其中最大的應用創新領域，也是其他所有應用創新領域的賦能器、放大器和加速器。

　　來源：環球零碳 撰文 | Yinyin