据推算，2024年中国数据中心用电负荷相当于同期海南省全省发电装机容量总和；到2035年，用电负荷将达63吉瓦（GW），接近青海省2024年总发电总装机容量。

生成式人工智能的浪潮正在席卷全球。和十年前的机器学习相比，AI在这一波能取得巨大飞跃，很大程度上靠的是模型背后的庞大参数和数据训练集支撑。

“大约每八个月，用于模型训练的数据集就会翻倍。”彭博新能源财经（BNEF）智能出行分析师吕京弘指出，但AI训练芯片的能效却提升缓慢，过去十年仅提升了12倍，“也因此，目前较为流行的一些大模型训练会消耗巨大能量”。

例如，GPT-4单次训练功耗超过22兆瓦（MW）；Meta的Llama 3.1和Google的Gemini 1.0 Ultra的单次训练功耗分别为25.3MW和24.2MW；埃隆·马斯克的X AI公司旗下的Grok-3，单次训练功耗甚至达到154MW，平均3-4个月的单次训练用电量约3.7亿千瓦时，相当于34000个美国家庭一年的用电量。

“AI发展非常迅速且不可逆。”吕京弘认为，如此大的训练用电量，对电力系统带来的影响将是颠覆性的，也对数据中心基础设施提出新要求。

数据中心要用多少电

据吕京弘推算，2024年，中国数据中心20GW的用电负荷相当于同年海南省全省发电装机容量总和；到2030年用电负荷将翻倍增长；到2035年，国内数据中心用电负荷将达63吉瓦（GW），接近青海省2024年总发电总装机容量。

用电量需求增长更快。吕京弘预计，到2035年，中国数据中心用电量将增至4000亿千瓦时，大概是2024年用电需求的四倍，届时将占全社会用电量的3.2%。该用电量相当于2024年四川省全社会用电量。

“数字看上去不是很大，且中国高速发展的新能源汽车用电量增长要远超数据中心，但新能源汽车用电需求在时空上较为分散，数据中心却更为集中，因此对电网的瞬时冲击会非常大，影响不容忽视。”吕京弘表示。

过去几年，中国数据中心市场迅速发展。截至2024年，中国数据中心在用标准机架数量超过900万架，算力达281flops，二者在过去五年的年复合增长率超过20%。据此推算，未来在由AI驱动的对数据中心的需求下，数据中心平均的IT设备负载将达50MW，甚至百兆瓦，因为需要大规模的万卡集群支撑AI训练。

目前，多家科技巨头已重金投向新型AI数据中心的基础设施建设。例如，亚马逊计划未来15年在数据中心上投资1500亿美元；微软则宣布在2025财年对AI数据中心扩大投资，总额达800亿美元；Meta此前也计划在基础设施和数据中心方面投资370亿美元。

怎样降低对电力需求的影响

除了服务器等IT设备耗能外，数据中心用能结构中，给机房降温的制冷环节是另一个重要能耗部分，约占总用能的27%。

优化数据中心位置，是降低对电网和电力需求影响的方式之一，“东数西算”为此提供了实践路径。2022年，国务院在《“十四五”数字经济规划》提出，加快实施“东数西算”工程，在京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝、内蒙古、贵州、甘肃、宁夏等八地启动建设国家算力枢纽节点。此举就是试图利用西部地理优势和区域资源优势提供解决路径。

吕京弘介绍，在“西算”枢纽中，甘肃、宁夏、内蒙古都是年均气温较低的几个省，风冷资源较好。这些省份也有丰富的风光资源，可以降低数据中心制冷能耗，并就近消纳新能源。

同时，国内很多数据中心也开始把风光储技术引入园区。比如腾讯在河北怀来落地的风电+光伏+大型储能一体化数据中心微电网项目，已正式并网发电。该项目安装了11MW的光伏、0.15MW的风电和1.25MW储能，年发电量达1400万度，绿电已占年度用电量的71%。

再如2024年12月新开工的柴达木绿色微电网算力中心示范项目，同样匹配了大规模的光伏和储能设施，满足算力中心绿电自发、自储、自用需求。

“不过，有些数据中心可能受制于用地资源限制，在场上建设的风电、光伏容量相对于数据中心本身的用电负荷来说，通常比较有限。”吕京弘指出，所以当前数据中心提高可再生能源使用比例的主流方式，仍是采购绿电。