許林艷 馮雨瑤
近年來AI的快速發(fā)展，離不開算力、電力的支撐。AI是目標(biāo)，算力是橋梁，電力是基石，三者構(gòu)成了一個(gè)“黃金三角”。作為這個(gè)“黃金三角”的“穩(wěn)定器”，儲能的重要性愈發(fā)凸顯，正迎來前所未有的變革。
日前，國家數(shù)據(jù)局等多部門發(fā)布的《關(guān)于促進(jìn)可再生能源綠色電力證書市場高質(zhì)量發(fā)展的意見》提出，加快提升鋼鐵、有色、建材、石化、化工等行業(yè)企業(yè)和數(shù)據(jù)中心，以及其他重點(diǎn)用能單位和行業(yè)的綠色電力消費(fèi)比例，到2030年原則上不低于全國可再生能源電力總量消納責(zé)任權(quán)重平均水平;國家樞紐節(jié)點(diǎn)新建數(shù)據(jù)中心綠色電力消費(fèi)比例在80%基礎(chǔ)上進(jìn)一步提升。
今年以來，中國企業(yè)在AI領(lǐng)域取得了一系列突破，為了更好地?fù)屨伎萍几叩兀袔椎?ldquo;必答題”亟須破解：如何建立安全、穩(wěn)定的算力基礎(chǔ)設(shè)施?如何應(yīng)對數(shù)據(jù)中心的電力需求波動(dòng)?
“儲能不僅能夠應(yīng)對電力供應(yīng)的波動(dòng)，還能通過優(yōu)化電力的使用，降低計(jì)算任務(wù)中的能源消耗。”中國化學(xué)與物理電源行業(yè)協(xié)會儲能應(yīng)用分會首席分析師馮思遙在接受《證券日報(bào)》記者采訪時(shí)表示，AI發(fā)展帶來了龐大算力需求，而儲能在保障相關(guān)領(lǐng)域電力供應(yīng)中扮演著重要的角色，不僅能提高電力的使用效率，也能保障電力的穩(wěn)定性。
AI“吃電”如何應(yīng)對?
AI的終極目標(biāo)是通過算法與數(shù)據(jù)的結(jié)合，實(shí)現(xiàn)各行業(yè)的效率躍升和智能化轉(zhuǎn)型。然而，AI的每一次突破都離不開海量數(shù)據(jù)的處理與復(fù)雜模型的訓(xùn)練，而這些過程的核心支撐是“算力”。
“算力”是AI落地的核心驅(qū)動(dòng)力。AI迅速發(fā)展，帶動(dòng)算力需求指數(shù)級增長，能源消耗問題也隨之凸顯，算力核心基礎(chǔ)設(shè)施——數(shù)據(jù)中心用電量激增。
據(jù)國際能源署預(yù)測，2025年至2027年，中國數(shù)據(jù)中心以及5G網(wǎng)絡(luò)電力消耗量快速增長，數(shù)據(jù)中心電力消耗量占比預(yù)計(jì)將從目前的3%增長到6%左右。
AI對電力的巨大消耗被形容為“吃電”。中國化學(xué)與物理電源行業(yè)協(xié)會儲能應(yīng)用分會專家委員楚攀對《證券日報(bào)》記者解釋稱，與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)中心相比，AI數(shù)據(jù)中心單個(gè)機(jī)柜的功率增加了5倍至8倍，這就導(dǎo)致了同等建筑規(guī)模的數(shù)據(jù)中心對電力的需求增加5倍至8倍。楚攀認(rèn)為，隨著DeepSeek等開源LLM大模型(大型語言模型)的普及，AI算力中心會越來越多。
國盛證券有限責(zé)任公司近期發(fā)布研報(bào)稱，從全球范圍看，海外科技巨頭均持續(xù)加碼AI算力，預(yù)計(jì)AI基建需求大幅增加，數(shù)據(jù)中心將開啟新周期。據(jù)SemiAnalysis數(shù)據(jù)預(yù)測，數(shù)據(jù)中心關(guān)鍵IT電源總需求將從2023年的49GW翻倍增長至2026的96GW，其中90%增長來自AI相關(guān)需求。
AI算力基建端的快速推進(jìn)，對數(shù)據(jù)中心的穩(wěn)定運(yùn)行也提出了更高的要求。具體而言，一方面，數(shù)據(jù)中心的電力需求呈現(xiàn)出波動(dòng)性，尤其是在計(jì)算密集型任務(wù)時(shí)，電力消耗激增;另一方面，數(shù)據(jù)中心通常需要24小時(shí)不間斷供電。由此，數(shù)據(jù)中心對電力可靠性需求不斷提升。
對此，楚攀表示，為應(yīng)對AI數(shù)據(jù)中心對電力多樣化需求，不僅需要電力系統(tǒng)提供低成本且可靠的電能，還需要電力系統(tǒng)提升電能質(zhì)量。AI芯片的單價(jià)高，不合格的電能會增加AI芯片的損壞概率，降低AI芯片的使用壽命，進(jìn)而影響數(shù)據(jù)中心的正常運(yùn)行。
在全球能源轉(zhuǎn)型的發(fā)展態(tài)勢下，數(shù)據(jù)中心也在積極探索綠色低碳高質(zhì)量發(fā)展的道路，這對電力供應(yīng)的清潔性和可持續(xù)性提出了更高要求。
算力電力如何協(xié)同?
儲能可以在提高供電穩(wěn)定性、降低能耗等方面助力破解數(shù)據(jù)中心的用電痛點(diǎn)。
馮思遙向記者介紹，隨著AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展以及數(shù)據(jù)中心的興起，我國在多個(gè)重要的數(shù)據(jù)中心和智算中心配備了儲能系統(tǒng)，尤其是在一些風(fēng)光資源豐富的地區(qū)，風(fēng)能和光伏發(fā)電結(jié)合儲能系統(tǒng)已經(jīng)成為常見的配置。
為保證數(shù)據(jù)中心可再生能源使用比例，數(shù)據(jù)中心與儲能、綠電直供、源網(wǎng)荷儲等結(jié)合的創(chuàng)新機(jī)制及政策也在不斷落地。日前，工業(yè)和信息化部等八部門印發(fā)的《新型儲能制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展行動(dòng)方案》提出，面向數(shù)據(jù)中心、智算中心、通信基站、工業(yè)園區(qū)、工商業(yè)企業(yè)、公路服務(wù)區(qū)等對供電可靠性、電能質(zhì)量要求高和用電量大的用戶，推動(dòng)配置新型儲能。
目前，已有不少公司將光伏、儲能等綠色能源解決方案與數(shù)據(jù)中心規(guī)劃建設(shè)相結(jié)合，降低智算中心用電成本，提升能源利用效率，打造綠色算力新引擎。
楚攀對記者解釋稱：“傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)中心應(yīng)對非計(jì)劃停電的方案還是采用‘UPS(不間斷電源)+柴發(fā)’的方式，UPS一般只需要配置半小時(shí)，剩下的需求由傳統(tǒng)的柴油發(fā)電系統(tǒng)提供，這依然是成本最低的保供電方案。”
業(yè)內(nèi)普遍認(rèn)為，AI數(shù)據(jù)中心的需求越來越多，與之相對應(yīng)的能耗也將越來越大。企業(yè)可以給AI數(shù)據(jù)中心配置一定比例的儲能系統(tǒng)，用于替代傳統(tǒng)的UPS。
“比如中國電信安徽的智算中心就配置了25MW/200MWh(8小時(shí))的儲能系統(tǒng)。”楚攀表示，AI數(shù)據(jù)中心的功耗比較穩(wěn)定，利用小時(shí)數(shù)高(一般在6000小時(shí)以上)，若“新能源+儲能”的綜合供電成本低于傳統(tǒng)的供電方式，AI數(shù)據(jù)中心大規(guī)模配儲將成為趨勢。
AI驅(qū)動(dòng)儲能產(chǎn)業(yè)變革
儲能為數(shù)據(jù)中心提供了綠色新引擎，AI也在驅(qū)動(dòng)儲能產(chǎn)業(yè)開展新一輪變革。AI數(shù)據(jù)中心對儲能技術(shù)的需求有兩個(gè)核心點(diǎn)：一是大容量存儲;二是安全，儲能企業(yè)正在朝著這兩個(gè)方向努力。
長時(shí)儲能(4小時(shí)以上的儲能技術(shù))近幾年受到廣泛關(guān)注，引發(fā)研究和投資熱潮。近期，安徽中電鑫龍科技股份有限公司回復(fù)投資者時(shí)表示，公司新能源技術(shù)團(tuán)隊(duì)目前已在開展長時(shí)儲能技術(shù)攻關(guān)及相關(guān)產(chǎn)品研發(fā)。
“風(fēng)光發(fā)電由于其間歇性特點(diǎn)，不能始終提供穩(wěn)定電力，因此長時(shí)儲能技術(shù)變得尤為重要。”馮思遙對記者表示，長時(shí)儲能技術(shù)不僅能夠保障數(shù)據(jù)中心的電力供應(yīng)穩(wěn)定，還能促進(jìn)綠色電力的消納，支持AI行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。
此外，在AI變革的驅(qū)動(dòng)下，儲能系統(tǒng)正在經(jīng)歷從技術(shù)架構(gòu)到運(yùn)營模式的全方位革新。據(jù)了解，作為最早一批投身儲能領(lǐng)域的企業(yè)，北京海博思創(chuàng)科技股份有限公司率先布局儲能系統(tǒng)的全生命周期數(shù)智化賦能，是首批將AI與大數(shù)據(jù)應(yīng)用于儲能領(lǐng)域的廠商。
“通過智能化管理，儲能系統(tǒng)能實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的電力調(diào)度與監(jiān)控，提高運(yùn)行效率，降低能耗。”馮思遙說。
盡管儲能領(lǐng)域的變革正在不斷推進(jìn)，但儲能系統(tǒng)的建設(shè)和運(yùn)營成本仍然較高，尤其是在大規(guī)模部署的情況下，儲能設(shè)備本身的采購、安裝以及后期的運(yùn)維成本，可能成為算力配儲項(xiàng)目的主要瓶頸。
“AI產(chǎn)業(yè)的算力需求持續(xù)增長，如何在保障電力供應(yīng)的同時(shí)，降低儲能系統(tǒng)的建設(shè)成本，是當(dāng)前需要思考的主要問題。”馮思遙表示，當(dāng)前儲能系統(tǒng)建設(shè)還面臨著一定的技術(shù)瓶頸。對于算力密集型應(yīng)用來說，現(xiàn)有的儲能技術(shù)可能無法完全滿足高強(qiáng)度、高頻次的需求。因此，繼續(xù)攻關(guān)大規(guī)模長時(shí)儲能、高效能儲能系統(tǒng)的開發(fā)與應(yīng)用尤為重要。
