作为AI算力的核心基础设施乾盘配资，数据中心电力消耗持续攀升。加快推进算力与电力两大系统的协同优化，已成为数据中心行业可持续发展的当务之急。
7月26日，施耐德电气在2025世界人工智能大会（WAIC 2025）期间发布《算电协同——数据中心的能源挑战与应对》洞察报告（简称“报告”）。报告基于对117位数据中心管理者与专家的深度调研，剖析当前行业面临的稳定性、成本、绿色三大能源挑战，提出“算电协同”三层架构及系统化解决方案，赋能AI产业与数字经济的高质量可持续发展。
施耐德电气高级副总裁、战略与业务发展中国区负责人熊宜表示：“在AI产业高速发展与新型电力系统建设的双重背景下，以算电协同重塑能源范式，才能为AI浪潮提供坚实可靠的基础底座。”
智算中心引发用电量激增
AI浪潮下乾盘配资，智算中心规模化增长，用电需求同步飙升。报告预计，2030年我国数据中心在用电量高情景下或突破7000亿千瓦时，占全国总用电量5.3%，同时，近七成受访企业预计其未来三年用电量年均增速将超过15%，61%的受访企业计划未来三年新建或者扩充智算中心。
北京理工大学副教授、博导、能源与动力系动力系统工程研究所副所长王永真指出，智算中心的快速扩张使数据中心能源管理困局凸显：一方面，电力需求呈指数级攀升，高密度散热成为技术瓶颈，碳排放压力持续加剧；另一方面，新型电力系统建设下，风电、光伏等可再生能源的间歇性特征，反向对数据中心的灵活用能提出更高要求。
通过数据中心算电融合调研，报告指出，数据中心能源管理将面临供电稳定性、成本控制和碳排放管理三重挑战。一是93%的受访企业将供电稳定性列为首要痛点，主要受智算中心负载波动、可再生能源接入不稳定、柴发备电环评限制等叠加因素影响；二是85%的受访企业坦言具有成本压力，其中电费占据运营成本近六成，降本增效为重要议题；三是77%的受访企业面临碳排放管理挑战。这些挑战已形成从“生存”到“经营”再到“发展”的递进式压力体系。
三层架构破解数据中心能源困局
面对三大挑战，传统的能源使用方式——即主要依赖刚性的电力供应模式、较少考虑算力与电力之间动态协同的管理模式，已难以满足现代数据中心对高效、绿色、可靠运行的需求。只有贯通供电、配电、计算、制冷等全链路，实现全要素灵活调配，才能推动电力系统与算力系统的深度协同，在能源利用、经济效益与碳排之间实现共赢。
为此，施耐德电气商业价值研究院在报告中提出“算电协同”三层架构，自下而上打通电力供给、算力负荷与协同机制，以推进算力资源与电力资源深度融合。其中：底层-电力供给基础设施主要针对智算负载突增突减的电能质量治理和多种能源（风光等）的接入、应用和管理，为数据中心提供稳定的电力基础；中层-算力负荷挖掘IT负载的灵活性调节空间，并以IT负载的变化确定非IT负载，去匹配用电信号；上层-算电协同机制建立算电双向调节的决策框架，通过数据、算法和激励机制的整合，构建电力-算力联合优化模型，实现能源与算力的高效协同优化。
算电协同要求上层、中层和底层各个要素之间达到完美协调。然而，现实条件下，由于技术、经济和资源等多方面限制，实现真正的算电协同仍面临诸多挑战。
报告指出，目前“算电协同”基本上是从能源侧和算力侧展开。一方面乾盘配资，重构电力供给侧是基础，新能源是大势所趋。受访企业中，56%的数据中心已在使用新能源，通过在电力供给侧引入光伏、风电、储能、核能等新型能源形式，在保障用电稳定性的前提下，尽可能消纳绿电，降低用能成本，并减少碳排放。另一方面，充分挖掘算力需求侧的负载灵活性，通过预测算力需求及功耗，挖掘IT负载灵活性、并对非IT负载开展节能优化，使算力资源高效利用，且主动参与电力供需平衡。
广瑞网提示：文章来自网络，不代表本站观点。
