1. AI發展推動電力消耗翻倍增長
人工智能（AI）是一種具有高度顛覆性的通用技術，隨著AI的發展，全球算力需求預計將在未來幾年繼續以指數級速度增長，我們正處于電力需求激增的初期階段。參考互聯網的發展，現階段AI發展和1995年的互聯網、1980年的個人電腦以及1900年的電力發展軌跡類似。用于訓練AI模型所需的計算能力呈指數增長，以OpenAI的GPT-4（于2023年3月發布）為例，其訓練所需的計算資源估計是前一版本GPT（2020年6月）的100倍。
訓練基礎性AI模型需要大量的計算資源，因此，也需要大量的電力。與此同時，推理過程同樣電力消耗巨大，且呈現出愈加明顯的增長趨勢。根據SemiAnalysis的數據，一次傳統的谷歌搜索大約需要0.3Wh的電力，而與之相當的ChatGPT請求則需要2.9Wh，增加了約十倍之多。如果每一次谷歌搜索都使用大型語言模型，每天將額外消耗80 GWh的電力，年消費量則高達29.2TWh。盡管這代表著驚人的電力需求，但僅僅是未來狀況的冰山一角。未來AI的使用案例將越來越強調計算密集型功能，如圖像、視頻及聲音生成，這些應用的能耗將更高。
2. 數據中心擴張拉高全球電力需求
根據公開數據統計，2020年至2022年間，微軟、谷歌、亞馬遜和Meta四大科技公司的年電力需求增長了58%，達到了90TWh（相當于能夠供630萬個家庭年用電需求）。這種增長主要是由數據中心的擴建所推動，微軟目前大約每三天建立一個新的數據中心。數據中心作為大量電力的消耗主體，預計在未來十年內整體電力需求將增加三倍。
根據國際能源署（IEA）統計，目前全球有超過8000個數據中心，其中約33%位于美國，16%位于歐洲，10%位于中國。以美國為例，在2023年，其數據中心建設增長率達到25%，預計數據中心市場規模將保持兩位數的增長率。隨著數據中心的不斷增多及其計算需求的加劇，電力需求將迅速增長，特別是超大規模云服務提供商（如微軟、谷歌、亞馬遜和Facebook）將向電網施加數千兆瓦的額外需求。根據EPRI統計，現階段美國的數據中心目前年電力消耗約為100 TWh，預計到2030年將增加300TWh-510TWh。同時，到2030年，數據中心電力消耗將占美國總電力發電量的7.0%-9.1%，而目前這一比例為4.0%。
3. 數據中心+可再生能源+儲能配建成為解決方案
在碳中和的背景下，面對數據中心建設的高速增長，以新能源+鋰電池儲能技術為核心的能源供應解決方案正在逐漸被越來越多的數據中心建設及運營商所采納。以國內為例，儲能與數據中心的結合正在逐步展開探索，尤其是在政策的推動下，綠色電力直供和源網荷儲的應用日益增多。
綠色電力直供是利用太陽能、風能等可再生能源直接發電，從而實現電力供應的綠色轉型。例如“全國一體化算力網絡”項目及林格爾數據中心集群的綠點直供示范項目。該項目規劃了300MW風電+60MW光伏+259.2MWh儲能系統。預計到2025年，該項目將在為中國移動、中國電信、中數云科及并行科技等四家數據中心提供綠色電力直供服務的同時，年均減少二氧化碳排放約63.5萬噸。
源網荷儲是一種新型的電力運行模式，涵蓋電源、電網、負荷和儲能的整體規劃。與數據中心結合時，形成以算力節點為基礎的源網荷儲一體化管理體系，統一規劃源、網、荷和儲的運行鏈條，確保數據中心安全、低成本地獲取電力。在政策的推動下，數據中心與源網荷儲的融合日益加深。例如，張家口合盈數據（懷來）科技產業園基于“源網荷儲”一體化的選址策略，在張家口張北縣、蔚縣、沽源縣三地同步建設了300MW光伏+240MW風電+懷來官廳水庫500kV及200kV微電網儲能，在張家口的可再生能源發電項目中獲取穩定綠色電力，2025年項目全部建成后，總IT容量可超過1000MW，承載京津冀算力網絡樞紐節點實時性算力需求。
海外市場中，以美國科技公司為主的企業已成為投資和部署儲能的主導力量。根據SEIA統計，截止2024年，谷歌已經成為美國第一大儲能投資企業，其投資的儲能項目主要用于數據中心的儲能電池改造，以及以可再生源為主要電源的數據中心電力供應配建。與此同時，谷歌還宣布了一項高達200億美元的投資計劃，包含了風電+光伏+儲能的數據中心綠色能源解決方案，該解決方案計劃每100MW數據中心將會配置同等規模的可再生能源發電機組以及2h-4h的儲能系統解決方案。
然而，在實際中，數據中心與大型儲能系統的結合仍然面臨多重挑戰。數據中心耗能巨大，并且需要24小時不間斷運營，對供電可靠性和電能質量有極高要求。與傳統柴油發電機提供備用電源服務相比，主要基于鋰電技術的儲能系統短期內尚難以實現長時間持續供電，而其他長時儲能技術在大型項目中的經濟性也不理想。同時，安全問題同樣是數據中心配備儲能時必須考慮的重要因素。近年來，因儲能電池引發的火災和安全事故屢見不鮮，這不僅對儲能行業的發展造成了影響，也對數據中心的運營和發展構成了直接風險。
現階段，數據中心配建儲能系統的方案更多是通過新型電力系統或微電網，以“綠電直供”或“源網荷儲”的形式，增強對不穩定可再生能源的利用，從而推動數據中心的用能穩定以及低碳發展。這種策略不僅優化了能源使用的方式，還為數據中心提供了一種解決自身供電可靠性和電能質量需求的有效途徑。
4. 新興市場發展迅速
新興市場發展迅速，近年來，以馬來西亞、泰國為主的東南亞地區已成為數據中心增長的熱土。根據公開數據顯示，從2021年至2023年，馬來西亞的數據中心行業批準投資額迅速增長，達到1147億林吉特（約1858億元人民幣）。僅2024年，美國的大型云服務公司對東南亞地區的云及數據中心基礎設施的投資承諾已達到數十億美元。
馬來西亞能在數據中心建設上取得顯著成就，得益于豐富的可再生能源、快速發展的數字經濟生態系統，以及良好的基礎設施。馬來西亞擁有22條海底電纜和14個登陸站，能夠有效連接東亞、南亞和大洋洲。這一優勢使得在馬來西亞建設數據中心可以顯著縮短數據傳輸距離，降低延遲，確保高效的數據交互，滿足周邊地區的數據服務需求。此外，馬來西亞國家能源公司還于去年推出了“綠色通道路徑”計劃，為數據中心運營商提供便捷的、環保的解決方案。該計劃大幅簡化了數據中心入駐流程，將項目交付時間由36至48個月縮短至僅12個月，從而推動了投資者的積極參與。與此同時，馬來西亞在土地成本方面具有顯著優勢，目前馬來西亞的數據中心建設也主要集中在吉隆坡、賽城和柔佛州。吉隆坡和柔佛州的土地成本僅為美國北弗吉尼亞州的1/4，整體數據中心建設平均成本約為$8.40/W。
海外科技巨頭也紛紛加碼東南亞。例如：亞馬遜云（AWS）在馬來西亞啟動云基礎設施建設，并計劃到2038年投資超62億美元，泰國也將迎來50億美元投資；微軟宣布在馬來西亞和泰國建設新數據中心；谷歌宣布在泰國投資10億美元、在馬來西亞投資20億美元，以建設新數據中心并擴展其云基礎設施。根據Omdia的預測顯示，未來三年東南亞將在全球新建數據中心容量中排名第三，僅次于北美和西歐。
隨著技術的不斷進步，人工智能的發展或將演變成一場能源之間的較量，而儲能作為可再生能源的優化器，有望展現出更多潛力，推動數據中心在能源利用上的可持續發展。
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