中國儲能網(wǎng)訊：人工智能(AI)的興起正在重塑美國電力市場的近期前景。未來五年，數(shù)據(jù)中心的能源需求增長將超過新能源汽車、氫和所有其他需求類別，到2035年將占美國電力需求的8.6%，高于目前的3.5%。這種轉(zhuǎn)變不僅僅意味著需求增加——新一輪AI數(shù)據(jù)中心將由少數(shù)幾家公司開發(fā)、擁有和運營，它們將對美國未來的電力產(chǎn)生巨大影響。
彭博新能源財經(jīng)預計，到2035年，美國數(shù)據(jù)中心的電力需求將增加逾一倍，總電力負荷從2024年的34.7GW增加至78.2GW。隨著數(shù)據(jù)中心利用率提高，能源消耗將更快加速增長。美國數(shù)據(jù)中心每小時平均電力需求將幾乎增長兩倍，從2024年的16.2GWh增長到2035年的49.1GWh。
數(shù)據(jù)中心因規(guī)模、運營商類型和工作負載而各不相同，所有這些因素都會影響其效率和用電量。AI數(shù)據(jù)中心主要有兩種類型：“訓練”和“推理”。AI訓練數(shù)據(jù)中心與傳統(tǒng)設施有著本質(zhì)區(qū)別。在短期內(nèi)，這些規(guī)模龐大、可能達到GW的訓練集群將主導大型數(shù)據(jù)中心的部署。與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)中心任務相比，AI訓練工作負載需要遠遠更強的計算能力。為了支持這一需求，GPU等專用芯片安裝于服務器機架——容納一排排計算設備的高大金屬框架。與非AI服務器機架相比，這些機架目前消耗多達10倍的電力。這種電力和密度的激增正在改變數(shù)據(jù)中心的設計、冷卻和供電方式。先進冷卻系統(tǒng)有助于應對這些新的熱限制，與目前使用的典型冷卻技術相比，它們成本更高，效率也更高。因此，我們預計電能利用效率(PUE)將繼續(xù)提高。PUE是行業(yè)能效標準指標，即設施總功率與用于計算、網(wǎng)絡和存儲的功率之比。到2030年，行業(yè)平均值預計將從2024年的1.4下降至1.2。
隨著AI模型變得越來越復雜，它們需要更強的計算能力，從而提高數(shù)據(jù)中心的能耗強度。GPT-4的訓練使用了約30MW的IT功率。OpenAI的Stargate項目計劃使用多GW級數(shù)據(jù)中心來支持AI工作負載。盡管如此，訓練創(chuàng)新仍能抑制不斷增長的需求。例如，DeepSeekV3的混合專家架構(gòu)僅同時激活一小部分參數(shù)，從而顯著提高了訓練效率。雖然我們預計數(shù)據(jù)中心整體能耗短期內(nèi)會上升，但數(shù)據(jù)中心設施的長期能耗強度將取決于這種效率提升的速度能否跟上不斷增長的AI工作負載需求。
直至2030年，彭博新能源財經(jīng)的預測反映了現(xiàn)實世界對數(shù)據(jù)中心基礎設施發(fā)展的限制，相對于更樂觀的行業(yè)預測，這種限制降低了近期預期。彭博新能源財經(jīng)相對保守的展望并未反映對AI作為市場力量的潛力的懷疑，而是承認擴大能源基礎設施規(guī)模面臨的部署挑戰(zhàn)。在美國，部署一個數(shù)據(jù)中心從承諾階段到全面運行完成需要七年時間，其中開建前需要4.8年，建設需要2.4年。處于“承諾階段”的數(shù)據(jù)中心是指已獲得關鍵開發(fā)要素（土地、電力或政府許可）的項目。
數(shù)據(jù)中心之所以成為美國具有獨特影響力的需求類別，不僅僅是因為其快速增長的軌跡。與新能源汽車或其他新興行業(yè)（如氫能或熱泵）不同，數(shù)據(jù)中心行業(yè)由少數(shù)幾家資金實力雄厚的綜合性公司主導。這種資本集中使數(shù)據(jù)中心能夠迅速擴張，并對能源基礎設施規(guī)劃和投資產(chǎn)生重大影響，從而使該行業(yè)成為未來十年塑造美國電力市場格局中最具決定性的單一力量。
目前，Amazon Web Services(AWS)、谷歌、Meta和微軟四家公司控制著美國數(shù)據(jù)中心43%的容量，對基礎設施規(guī)劃和區(qū)域發(fā)展趨勢有著重大影響。僅AWS就計劃新增近12GW的容量，是其目前在運容量的四倍。AWS的儲備項目代表著對多個地區(qū)的重大投資和影響力。
從地區(qū)來看，彭博新能源財經(jīng)預計，到2035年，PJM地區(qū)的項目將占美國數(shù)據(jù)中心總?cè)萘康?9%。該地區(qū)包括弗吉尼亞州（“數(shù)據(jù)中心巷”所在地）和俄亥俄州（新興增長樞紐）等數(shù)據(jù)中心大州。截至2024年，PJM占美國容量的37%。然而，這兩個州激增的需求開始暴露基礎設施和監(jiān)管方面的緊張，其中俄亥俄州公用事業(yè)公司正在推動長期使用承諾，以跟上步伐。第二大市場德克薩斯州電力可靠性委員會(Ercot)是加密貨幣挖礦的故鄉(xiāng)。這個孤星州(Lone Star State)已嘗試共址和遠程數(shù)據(jù)中心等非常規(guī)商業(yè)模式。由于有利的激勵措施和勞動力供應充足，東南部成為重要的增長地區(qū)。加利福尼亞州等市場則因成本較高而增長放緩。
雖然數(shù)據(jù)中心的選址取決于數(shù)據(jù)中心類型，但一些基本因素對于所有數(shù)據(jù)中心的發(fā)展普遍至關重要。在選址時，電力是最重要的因素：清潔電力的供應、成本和獲取。然而，僅有電力往往是不夠的。勞動力供應、資本支出成本、稅收激勵和網(wǎng)絡鄰近性等因素都會影響最終決策。擁有現(xiàn)成數(shù)據(jù)中心的市場會吸引更多的開發(fā)項目（即數(shù)據(jù)中心集群），并形成一個由熟練勞動力、網(wǎng)絡基礎設施和公用事業(yè)專業(yè)知識組成的增強生態(tài)系統(tǒng)。這種動態(tài)有助于保持弗吉尼亞州等市場的吸引力，即使單純從電力角度來看，該市場的吸引力已經(jīng)降低。生態(tài)系統(tǒng)的優(yōu)勢可以抵消新出現(xiàn)的制約因素。
AI領域的贏家通吃模式正在從根本上重塑公司建設數(shù)據(jù)中心的位置。對于訓練前沿模型的公司而言，快速確保容量至關重要——如果不能擴展規(guī)模，就有落后于競爭對手的風險。行業(yè)訪談證實，部署的速度和規(guī)模已成為高計算發(fā)展的首要任務。為了滿足這一需求，各公司正在積極建設，而且往往先于收入可預見性。因此，選址變得越來越具有投機性。在美國，開發(fā)商優(yōu)先考慮電網(wǎng)容量、快速互聯(lián)時間表、稅收激勵和土地供應等一系列因素均可行的地點。這開始將一些開發(fā)項目從弗吉尼亞州、俄勒岡州、德克薩斯州和俄亥俄州等成熟中心轉(zhuǎn)移出去。
一些開發(fā)商正在探索將數(shù)據(jù)中心建設在發(fā)電廠或擱淺的可再生資源附近，以確保低成本、直接獲取能源。另一些開發(fā)商則轉(zhuǎn)向采用分階段互聯(lián)和臨時橋接技術的遠程園區(qū)，因為分布式發(fā)電資產(chǎn)能夠更快地提供電力。這些方法反映出，人們越來越愿意用靠近光纖和用戶來換取電力供應和許可速度。盡管進行了各種嘗試，數(shù)據(jù)中心的地理位置仍然基本保持不變。雖然規(guī)劃項目開始向城市以外轉(zhuǎn)移——城市地點從占在運設施的63%下降至占規(guī)劃設施的39%，但大多數(shù)仍建在城市30英里范圍內(nèi)的郊區(qū)。邊緣和農(nóng)村數(shù)據(jù)中心仍然很少見，分別占規(guī)劃數(shù)據(jù)中心的16%和2%。
