两个体系，双向奔赴：算电协同还有三大挑战待破

两个体系，双向奔赴：算电协同还有三大挑战待破

随着AI大模型训练的规模不断扩大，算力需求急剧增加，电力作为支撑这一需求的基础资源，其重要性愈发凸显。在全球范围内算力与电力的协同发展成为必然趋势。

算力赋能电力，电力保障算力。

随着AI大模型训练的规模不断扩大，算力需求急剧增加，电力作为支撑这一需求的基础资源，其重要性愈发凸显。在全球范围内算力与电力的协同发展成为必然趋势。算力与电力双向协同的核心是，算力赋能电力，电力保障算力，共同推动能源数字经济发展。“算力中心与电力网的协同规划与运行，不仅可以优化算力中心的用能成本，还可以通过提供辅助服务等方式，为电力系统提供新的调节能力。”清华大学教授郭庆来表示。
但算力与电力的双向协同目前处于起步阶段。电力与算力作为两个独立的产业体系，需要在规划、调度、市场和产业等方面的协同。国网经济技术研究院有限公司教授级高工韩柳在“2024开放数据中心大会”演讲中表示，算力与电力在多方面协同不足，需要各方探索政策机制、协同技术和运营模式等。

AI的尽头是电力

数字经济时代，算力已成为新质生产力发展的强劲引擎，人工智能的高耗能属性决定了“AI的尽头是电力”。据中国算力平台统计测算，2023年中国数据中心用电量约1500亿度，占全社会用电量1.6%。中国算力市场规模平均增速达到30%，数据中心中心用电年增速约15%，全社会用电年均增长6%以上，如此规模的市场带动下，算力对于电力的需求增长将更加迅猛。

人工智能背景下，算力呈现井喷增长。统计显示，GPU服务器的能耗功率是CPU服务器的4~5倍。数据中心PUE为1.1的情况下，ChatGPT-3一次训练的耗电量为128.7万千瓦时，ChatGPT-4能耗增加40倍以上。据中国信通院预测，2030年我国算力中心用电量在高、中、低三种方案下，分别或超过7000亿千瓦时、4000亿千瓦时和3000亿千瓦时。

中国信息通信研究院云计算与大数据研究所副所长李洁表示，伴随政策和市场需求引导，中国呈现集约化、大规模发展算力的态势。据中国算力平台统计，目前八大枢纽节点数据中心的机架规模占全国超70%，预计到2025年，新增算力枢纽节点将占据未来全国新增算力的60%左右，在人工智能加速发展下，局部地区面临的电力需求压力会更大。

关于《深入实施“东数西算”工程 加快构建全国一体化算力网的实施意见》提出，到2025年底，算力电力双向协同机制初步形成，国家枢纽节点新建数据中心绿电占比超过80%。成本、社会责任和“双碳”目标压力下，数据中心的绿电需求也将越来越大。

三大挑战

目前算电协同面临资源分配不均、技术兼容以及市场机制不完善等挑战。

首先，算力电力协同发展的过程中，资源分配不均是一个亟待解决的问题。不同地区、不同规模的数据中心在电力资源和算力资源上存在差异，导致部分数据中心面临电力供应不足或算力资源闲置的问题。例如东部地区数据中心绿电获取成本高。

其次，随着算力和电力技术的不断发展，不同技术之间的兼容性问题日益凸显。例如，光伏和风电等绿色电源具有随机性、间歇性、波动性特征，其供电稳定性较差，难以满足数据中心连续、稳定的电力需求。同时，不同数据中心的硬件和软件平台之间存在差异，影响了算力资源的共享和调度。

最后，全国统一算力市场、电力市场尚不完善，基于统一机制，覆盖全领域、全范围的算力市场尚未建立。电力与算力协同经济激励不足,信息互联互通及负荷差异调度机制亟待建立,灵活互动商业模式和政策机制有待探索。

如何协同？

算力电力协同发展，需要在规划、调度、市场和产业等方面的协同。韩柳在解读《电力与算力协同发展蓝皮书》时，提出了五条具体的实施路径，以推动电力与算力协同发展迈向新台阶。

在协同规划方面，在电力与算力设施的规划阶段，就要充分考虑两者的协同发展需求，实现电力与算力设施的协同布局和资源共享。这要求政府和企业加强沟通协作，共同制定科学合理的规划方案，确保电力与算力设施的建设能够相互促进、协调发展。

在协同调度方面，通过优化电力调度策略，将算力设施纳入电力调度体系，实现算力参与电力灵活调节。这不仅可以提高电力系统的稳定性和安全性，还可以降低算力设施的运营成本。例如，在电力需求低谷时段，可以引导数据中心增加算力负荷，提高电力系统的负荷率；在电力需求高峰时段，则可以减少算力负荷，为电力系统腾出更多的发电空间。

在完善电力算力协同市场机制方面，探索建立电力与算力协同的市场机制。通过推动数据中心参与电力市场交易，可以充分发挥数据中心自身调节能力，降低用能成本、提高用能效率。同时，还可以促进绿电绿证市场的发展，为数据中心提供更多绿色用能选择这要求电力市场体系不断完善，形成更加精细和多元的价格信号体系。

此外，发挥算力在新型电力系统建设中的重要作用。通过引入先进的计算技术和算法模型，可以实现对电力系统的精准预测和优化调度，提高电力系统的智能化水平和运行效率。同时，还可以利用算力资源对电力系统进行大数据分析和挖掘，发现潜在的安全隐患和故障模式，为电力系统的安全稳定运行提供有力保障。

加强电力对算力绿色转型的支撑作用。通过推广高效节能的数据中心建设模式、优化电力供应结构、提高可再生能源发电比重等措施，可以降低算力设施的能耗和碳排放水平。还可以加强电力与算力在绿色技术创新方面的合作，共同研发更高效的能源管理和数据冷却技术，推动算力设施向绿色化、低碳化方向转型。

此外，建立电力与算力绿色转型的激励机制和政策体系，鼓励企业加大绿色算力设施的投资和运营，形成可持续发展的绿色算力生态。