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算力與電力的終極博弈,填上了AIDC的“電力黑洞”

Simon觀察 ? 來源:電子發(fā)燒友網(wǎng) ? 作者:黃山明 ? 2025-09-22 02:43 ? 次閱讀
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電子發(fā)燒友網(wǎng)報道(文/黃山明)AIDC即Artificial Intelligence Data Center,是為AI大模型訓練和推理量身定制的高算力基礎設施。它區(qū)別于傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心IDC),專注于提供人工智能訓練與推理所需的算力服務、數(shù)據(jù)服務和算法服務。AIDC采用異構(gòu)計算架構(gòu),結(jié)合GPU、FPGAASIC等多種AI加速芯片,形成高并發(fā)分布式系統(tǒng),以滿足大模型訓練和推理的極高算力需求。

與傳統(tǒng)IDC以CPU為核心、處理靜態(tài)負載、注重時延和帶寬不同,AIDC更注重大模型訓練效率和成本優(yōu)化,應對的是動態(tài)負載,且單機柜功率通常高達12KW至24KW甚至更高,遠高于傳統(tǒng)IDC的2-10KW水平。

AIDC與儲能的相輔相成

AIDC對電力供應的穩(wěn)定性和實時性要求極高,由于風電、光伏等可再生能源存在間歇性與波動性,加之AIDC負荷呈毫秒級快速波動,供電穩(wěn)定性面臨著不小的挑戰(zhàn)。在此情況下,儲能技術的重要性愈發(fā)凸顯。

部分儲能系統(tǒng)具備毫秒級并網(wǎng)與離網(wǎng)切換能力,可在電網(wǎng)故障或供電不穩(wěn)時維持數(shù)據(jù)中心連續(xù)運行,應對高負載用電需求。這種快速響應能力對于防止算力中斷至關重要,因為即使是秒級的電力中斷也可能導致大規(guī)模AI訓練任務失敗,造成巨大經(jīng)濟損失。

此外,借助AI能源管理系統(tǒng),儲能可實時預測負載與電價波動,自動優(yōu)化充放電策略,降低對傳統(tǒng)電網(wǎng)的依賴,進一步提升綠色電力使用占比。

同時AIDC運營中電力成本占比達50-60%,儲能系統(tǒng)可通過削峰填谷、參與需求響應、配套新能源發(fā)電等方式,經(jīng)智能調(diào)度有效提升能源使用效率,降低AIDC的能源成本。這種經(jīng)濟性優(yōu)化在電力市場價格波動大的地區(qū)尤其有價值。

簡單來說傳統(tǒng)IDC用UPS當“備胎”,電池年循環(huán)<10次;AIDC要求電池日循環(huán)2-3次、壽命>8000次,直接把儲能電池從過去的備用品當成日常項目來使用。

同時,峰谷+需量+輔助服務三重套利,使數(shù)據(jù)中心儲能度電收益可達0.6~0.9元,比新能源配儲高3倍,電池廠商首次獲得溢價定價權(quán)。這也導致過去800V高壓直流、液冷PCS、毫秒級響應、鈉-鋰混搭,這些在強配儲能里很昂貴的技術,被AIDC的高毛利一次性商業(yè)化。

面對AIDC的特殊需求,儲能企業(yè)推出了多種創(chuàng)新解決方案。海辰儲能在RE+2025展會上發(fā)布了面向AI數(shù)據(jù)中心的儲能解決方案,創(chuàng)新性融合鈉離子電池與鋰離子電池兩條技術路線:通過∞Power 6.25MWh 8h鋰電長時儲能系統(tǒng)提供持續(xù)長時能源支撐,同時依托∞Power N2.28MWh 1h鈉電儲能系統(tǒng)快速響應功率峰值波動,精準匹配毫秒級負荷變化。這種鈉鋰協(xié)同思路充分發(fā)揮了鋰電長時穩(wěn)定供電與鈉電高倍率輸出的優(yōu)勢,既保障了供電穩(wěn)定性,又兼顧了全生命周期的經(jīng)濟性。

光電源則成立了AIDC事業(yè)部,重點瞄準海外市場,計劃在直流微電網(wǎng)領域推出包括高壓側(cè)、低壓側(cè)及柜內(nèi)電源等在內(nèi)的多項解決方案。公司強調(diào)其在電源端和電子電力轉(zhuǎn)換技術方面與AIDC電源存在技術協(xié)同,并具備提供綠電整體解決方案的能力。這種技術協(xié)同效應使得光伏逆變器和儲能系統(tǒng)龍頭企業(yè)能夠快速切入AIDC賽道。

AIDC與儲能融合發(fā)展趨勢

國內(nèi)AIDC市場格局相對分散,尚未形成絕對主導的寡頭局面。2022年和2023年,萬國數(shù)據(jù)、世紀互聯(lián)、秦淮數(shù)據(jù)、寶信軟件和潤澤科技等頭部廠商合計市場份額均未超過50%,其余企業(yè)合計占據(jù)約一半市場空間,其中其他廠商占比接近半數(shù)。

不過如萬國數(shù)據(jù)、世紀互聯(lián)、秦淮數(shù)據(jù)等傳統(tǒng)IDC龍頭企業(yè),正加速向AIDC轉(zhuǎn)型,利用GPU服務器升級現(xiàn)有設施,優(yōu)化能源管理,采用更高效的計算架構(gòu)以滿足AI模型的高算力需求。

而從技術角度來看,尤其是AIDC與儲能的協(xié)同發(fā)展上,將朝著更加智能化、綠色化和高效化方向發(fā)展。

例如通過通過智能小母線+彈性方艙實現(xiàn)供電資源彈性適配,預留風冷+液冷接口,靈活調(diào)度冷量,優(yōu)化氣流組織,提升數(shù)據(jù)中心靈活性和適應性。

并且AIDC還將朝著采用更高性能的計算芯片方向發(fā)展,如新一代的GPU、ASIC芯片等,不斷提升芯片的計算速度、降低功耗。引入人工智能和機器學習技術,通過對AIDC運行數(shù)據(jù)的實時監(jiān)測和分析,利用智能算法預測設備故障、優(yōu)化資源配置、調(diào)整系統(tǒng)運行參數(shù),實現(xiàn)AIDC的自我診斷、自我修復和自我優(yōu)化。

具體來看,AIDC未來將呈現(xiàn)出直流化特點,從800V到1500V全直流母線,減少一級AC/DC,讓系統(tǒng)效率再提1.5%,電池壽命延長10%。

鈉離子電池使用范圍將更廣,鈉離子電池-40℃快充、不起火、成本0.35元/Wh,專門針對AIDC高循環(huán)、高安全場景,預測2026年滲透率將超30%。同時把訓練任務隊列與電力價格曲線同構(gòu)建模,毫秒級遷移負載,實現(xiàn)算力即儲能。

并且AIDC可以與VPP結(jié)合,例如在50MW園區(qū)可在100ms內(nèi)遷移訓練任務,等同為電網(wǎng)瞬間削峰50MW,相當于5萬戶家庭同時關燈。

而GPU任務可時空遷移,把西北綠電+就地儲能作為能量池,無需額外建電池就能最低成本完成4-8小時長時消納。

HVDC母線自帶電池,可直接參與一次/二次調(diào)頻,2024年河北試點顯示,AIDC提供調(diào)頻的公里收益達到8元/MW,是傳統(tǒng)工業(yè)VPP的2.6倍。

因此AIDC每MWh綠電可生成2張國際REC+1張國內(nèi)綠證,疊加VPP輔助服務,綜合收益再增8-10%。

不過要注意到,AI芯片尤其是高性能GPU的產(chǎn)能已成為制約AIDC建設的關鍵因素之一,英偉達等領先廠商的芯片供應緊張直接影響全球算力建設進度。這需要通過國產(chǎn)芯片替代、多元化供應商策略等方式緩解。

此外,AIDC具有高密度、高功耗的特點,其電力需求巨大,Gartner預測2027年將達到500TWh,這對電力基礎設施和能源成本構(gòu)成嚴峻挑戰(zhàn)。反過來說,這對于儲能的需求也更高了。

總結(jié)

AIDC不是簡單的高級機房,而是把AI算力、新型儲能與虛擬電廠擰成一股繩的新質(zhì)生產(chǎn)力。誰能在800V直流、鈉電循環(huán)、算力調(diào)度、VPP聚合四個維度率先產(chǎn)業(yè)化,誰就能握住下一輪AI+能源雙萬億市場的鑰匙。
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