2024年人工智能发展促算力电力协同新思考报告发布
时间：2025-01-05 12:20
小编：小世评选
在2024年，人工智能领域的发展呈现出快速而广泛的趋势，随之而来的是对算力和电力的共同需求不断加大，促使人们对算力与电力的协同发展进行深入探讨。今日，我们将分享一份关于这一主题的思考报告，本报告总计46页，系统分析了算力与电力协同发展的重要性及其面临的主要挑战，并提出了切实可行的应对策略。
1. 算力发展趋势分析
随着国家对人工智能发展的重视程度不断加深，AI技术在各行各业的应用逐渐普及。这一趋势推动了算力需求的爆发式增长，进而引发了算力基础设施的演进。尤其是在数据中心作为算力核心载体方面，我国的算力规模增长迅速，区域布局呈现出“由东向西”的转移特征。例如，冀北地区的数据中心发展经历了初期基础设施建设、快速增长阶段、到面对能耗及环保压力的成熟阶段。
算力的增长并不平衡，如何高效地利用电力资源以满足算力需求成为关键问题。以数据中心为例，虽然其发展极为迅速，但如何在保证算力的同时，实现可持续发展，仍然是亟待解决的挑战。
2. 矛盾问题探讨
在算力与电力的协同发展过程中，我们面临着几个关键矛盾问题：
高耗能与低用能效率：尽管数据中心的建造更加注重能耗管理，但其电能利用效率仍然未达到政策要求，并存在明显的季节性波动，导致高耗能的窘境。
高碳排放与低绿电使用率：当前数据中心的碳排放水平较高，虽然国家政策已经开始推进节能减排，企业也相继制定了相关目标，但绿电的消费比例依然偏低，交易机制亟需完善。
区域集聚与电力负荷达产周期长：随着数据中心向某些特定区域的集中，各地电力资源的接入趋于紧张，同时大多数供电设备的利用率较低，使得电力负荷的周期性特征愈加明显。
高供电可靠性与新能源发电波动性：智能算力数据中心对电力供应稳定性的要求较高，而新能源发电本身的波动性给这一需求带来了挑战。
3. 协同发展策略与实践
针对上述矛盾问题，本报告提出了多项协同发展策略与实践建议：
规划协同：在政策层面，要加强电力与算力的规划衔接，进行负荷的精准识别与监测，制定符合发展需要的供电方案。同时，应协同规划电力通信网与算力网络，统筹开展数据中心的综合能源开发与建设。
建设协同：推动可再生能源与算力资源的深度融合，构建综合能源体，发展储能技术，以提高电力使用的高效性和灵活性。
调度协同：借助数据中心的时空灵活性，实现算力负荷在跨空间、跨时间的调度，增强辅助设备的响应能力，提高电能使用效率。
市场协同：应完善绿电市场机制，开展绿电的溯源工作，逐渐推进“碳-电”市场的协同发展，以实现更高的经济效益与生态效益。
汇总上述思考，我们可以得出：在人工智能快速发展的背景下，算力与电力的协同发展已成为新时代的必然选择。只有通过精准规划、协同建设、灵活调度、市场创新等多方面的努力，才能在保证算力供应的同时，促进可再生能源的使用，提升能效，最终实现可持续发展。未来5年，随着技术的进步和政策的引导，我们期待在这一领域能够有更多创新实践与成果落地。
