算力用电剧增 中国求解“算电”难题

  中国算力用电爆发式增长,各方均在寻求破解之道。

算力用电剧增 中国求解“算电	”难题-第1张图片

  最新数据显示 ,今年上半年 ,中国互联网数据服务业用电量同比增长高达44.0%,累计用电已接近2024年全年水平 。

  中国国家能源局预计,“十五五 ”时期全国算力用电量年均新增1000亿千瓦时以上 ,到2030年预计达8000亿千瓦时,占全社会的用电量将从当前的1.6%提升至6%左右 。

  如此大规模的用电,能否用“风吹日晒”解决?

  记者近日来到内蒙古呼和浩特和林格尔新区 ,这里风光资源富集,全国首个“点对点”数据中心集群绿电直供国家级示范项目于2024年12月并网,风光总装机规模36万千瓦。

  风光发电靠天吃饭 ,具有天然的波动性,但数据中心对供电可靠性要求极高,需要毫秒级响应。

  针对这一难题 ,内蒙古华电新能源分公司总经理李超表示,其采取了“绿电直供+电网托底 ”的双重供电保障机制,架设41千米专用输电线路直连专用变电站 ,当直供绿电出现波动或峰值负荷超出直供能力时 ,可快速切换至电网供电,实现绿电供给与算力需求的动态平衡 。

  此外,项目使用的一体化智能调控平台可高效采集风电 、光伏 、储能和算力负荷的实时运行数据 ,生成最优功率分配方案,确保指令快速下发,实现多设备毫秒级联动。

  李超介绍 ,该项目每年可为数据中心直接提供绿电7.6亿千瓦时,节约标准煤23.69万吨,减少二氧化碳排放量65.16万吨 ,数据中心绿电应用占比已经超过80%,综合用电成本下降约20%。

  按照规划,项目〖Two〗、 三期工程将于2026年全部建成 ,届时可支撑4.8万PFLOPS(指每秒千万亿次浮点运算)算力规模,足以支撑超大规模人工智能(AI)模型的训练 。

  AI大模型训练需求的爆发式增长,让算力中心单机柜功率密度来到兆瓦级时代 ,供电和冷却因此成为巨大挑战 ,也是未来算力发展的关键制约因素。

  在位于天津的中科曙光总部展厅里,芯片等关键部件正在透明液体中“泡澡冷静”。

  中科曙光数创高级副总裁张鹏对中新社记者表示,除芯片以外 ,算力中心的主要能耗大户就是冷却系统,而传统的风冷技术已经不足以冷却这些高性能服务器,相变浸没式液冷技术用液体作为冷却介质 ,通过“液进气出”的方式实现高效散热,可以节省约40%的电力,“是全球领先的解决方案 ” 。

  未来 ,中国液冷数据中心市场规模将放量增长。研究机构赛迪顾问近期发布的报告显示,2025年该市场规模已达159.8亿元(人民币,下同) ,未来三年将从2026年的232.5亿元增长至2028年的470.4亿元,实现翻倍以上增长。

  今年,“算电协同”首次写入政府工作报告 ,并被纳入“十五五”规划纲要 。根据中国国家发改委等四部门上半年印发的有关方案 ,到2027年,中国将初步构建起支撑人工智能创新发展的安全、绿色 、经济的能源保障体系,清洁能源与算力设施互动能力显著提升。

(文章来源:中国新闻网)

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