中國儲(chǔ)能網(wǎng)訊：2025年7月27日， 2025 世界人工智能大會(huì) “AI 與綠色低碳發(fā)展” 論壇在上海舉行，論壇聚焦人工智能爆發(fā)式增長帶來的巨大算力能耗挑戰(zhàn)，深入探討構(gòu)建“算力與電力共生”的可持續(xù)發(fā)展模式。
工業(yè)和信息化部節(jié)能和綜合利用司副司長丁志軍，上海市經(jīng)濟(jì)和信息化委員會(huì)副主任葛東波，徐匯區(qū)副區(qū)長鄧大偉出席論壇并致辭，共同將國家發(fā)展藍(lán)圖，轉(zhuǎn)化為上海及關(guān)鍵產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域的具體行動(dòng)綱領(lǐng)。中國工程院院士、清華大學(xué)碳中和研究院院長賀克斌教授，中國工程院院士、上海交通大學(xué)碳中和發(fā)展研究院院長黃震教授在會(huì)上發(fā)表主旨演講。從宏觀經(jīng)濟(jì)與能源系統(tǒng)的根本性變革出發(fā)，為理解AI與綠色的雙重挑戰(zhàn)與歷史機(jī)遇，框定了清晰的戰(zhàn)略坐標(biāo)。
緯景儲(chǔ)能聯(lián)合創(chuàng)始人、董事長葛群受邀在論壇發(fā)表題為 “重構(gòu) AI 成本模型” 的專題報(bào)告，深入剖析了當(dāng)前 AI 算力發(fā)展中電力帶來的成本痛點(diǎn)，并提出突破性的算力與電力融合框架以破解困局。
“AI 算力的隱形成本正成為制約技術(shù)發(fā)展的關(guān)鍵，而‘智慧的芯片’與‘強(qiáng)大的儲(chǔ)能’重構(gòu)下的 AI 算力中心，能夠在同等投入下實(shí)現(xiàn)更高的有效算力產(chǎn)出?！?/span>
——緯景儲(chǔ)能聯(lián)合創(chuàng)始人、董事長葛群
AI 算力的隱形成本：被忽視的 70%制約力
算力規(guī)模擴(kuò)大成為必然趨勢，算力的盡頭是電力，但電力相關(guān)成本在算力中心全生命周期中占據(jù)顯著比重且易被低估。葛群在報(bào)告中指出，當(dāng)前，算力中心的成本控制思維多聚焦于 “可見硬件 + 常規(guī)運(yùn)維”：從初始建設(shè)看，“芯片” 類硬件成本占比可達(dá) 60%-80%；但從全生命周期維度審視，芯片、服務(wù)器、網(wǎng)絡(luò)存儲(chǔ)設(shè)備、軟件，以及制冷散熱能耗、UPS 和柴油發(fā)電等顯性成本，合計(jì)占30%左右。剩余 70% 則是易被忽視的隱性支出，包括時(shí)間機(jī)會(huì)成本、電網(wǎng)容量成本、電力保障成本、電價(jià)波動(dòng)成本、綠電溢價(jià)成本及安全風(fēng)險(xiǎn)成本等 —— 其中，電力相關(guān)成本在周期內(nèi)產(chǎn)生的復(fù)利效應(yīng)，更是成本控制中亟待關(guān)注的 “盲區(qū)”。
“半個(gè)世紀(jì)前，阿波羅計(jì)劃中核心的制導(dǎo)計(jì)算機(jī)重達(dá) 32 公斤，而如今一部手機(jī)的算力已是其百萬倍?！?回顧歷史，算力的躍遷長期依賴于在更小芯片面積上集成海量晶體管。當(dāng)前，全球 AI 競爭已從單芯片算力競賽轉(zhuǎn)向系統(tǒng)架構(gòu)競爭，中國企業(yè)推出的 “超節(jié)點(diǎn)技術(shù)”，通過高密度、模塊化服務(wù)器架構(gòu)設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)了芯片協(xié)同效率的提升。但葛群強(qiáng)調(diào)：“僅靠硬件層面的優(yōu)化遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，破解成本困局需要更系統(tǒng)的思維?！?/span>
AI算力中心的成本新模式：儲(chǔ)能打造 AI 算力的 “電力底座”
葛群指出，算力中心對電力的要求極為靈敏，而當(dāng)前的供電體系對算力中心而言卻略顯 “顛簸”。他以形象比喻點(diǎn)出算力與電力之間的矛盾：大規(guī)模 GPU 集群瞬時(shí)啟動(dòng)會(huì)對電網(wǎng)形成沖擊，芯片可接受的電壓波動(dòng)遠(yuǎn)低于電網(wǎng)常態(tài)，傳統(tǒng) UPS 難以滿足算力側(cè)的連續(xù)性與穩(wěn)定性需求，導(dǎo)致高價(jià)值算力被電力側(cè)的不確定性所限制。
▲ 緯景儲(chǔ)能聯(lián)合創(chuàng)始人、董事長葛群在論壇上作專題報(bào)告
為此，葛群提出引入儲(chǔ)能技術(shù)的新成本模式，儲(chǔ)能能為算力中心帶來多重效益，通過三大核心作用重構(gòu)電力支撐體系，推動(dòng)電力配套從 “成本中心” 向 “利潤中心” 轉(zhuǎn)變：
綠色電力保障：儲(chǔ)能系統(tǒng)能快速響應(yīng)并提供大功率支撐，平抑電壓與負(fù)載波動(dòng)，同時(shí)提供 4-8 小時(shí)長時(shí)備電，將應(yīng)急 “保底” 升級為可持續(xù) “兜底”，讓 AI 算力真正運(yùn)行在平順、可靠的電力基礎(chǔ)之上。
成本優(yōu)化：AI 算力高峰與電網(wǎng)用電高峰高度重合，這使得傳統(tǒng)算力中心往往在電價(jià)最貴時(shí)大量用電。而儲(chǔ)能技術(shù)可實(shí)現(xiàn) “谷時(shí)充電，峰時(shí)放電”—— 凌晨電價(jià)處于低谷時(shí)，利用儲(chǔ)能系統(tǒng)大量儲(chǔ)存便宜電能；晚間算力中心需求高峰來臨時(shí)，使用儲(chǔ)能放電，從而避開高峰電價(jià)，破解 “電費(fèi)綁架” 困境。
創(chuàng)造多元收益：儲(chǔ)能一方面為算力中心內(nèi)部負(fù)荷提供多元、穩(wěn)定且低邊際成本的電力保障；另一方面通過分時(shí)價(jià)差套利、電力回售及參與調(diào)頻等電網(wǎng)輔助服務(wù)獲取額外收益，使算力中心從單純的 “用電大戶” 升級為與電網(wǎng)共生的 “超級能源站”。
AI 能源綜合體：算力與能源的融合共筑新基建
葛群進(jìn)一步提出 “AI 能源綜合體” 概念 —— 將算力中心與儲(chǔ)能中心深度耦合、統(tǒng)一調(diào)度的基礎(chǔ)設(shè)施，實(shí)現(xiàn)算力與電力的雙向賦能：向上連接電網(wǎng)與分布式新能源電站，參與智慧電網(wǎng)調(diào)節(jié)；向下對接電力聚合商、充電樁、智慧園區(qū)等，組建虛擬電廠（VPP），輸出融合算力與能源的綜合服務(wù)。
在西部，依托豐富綠電資源，AI 能源綜合體專注處理大規(guī)模、非實(shí)時(shí)的 “冷數(shù)據(jù)”，通過儲(chǔ)能平滑綠電波動(dòng)，實(shí)現(xiàn)清潔能源 100% 就地消納，將能源優(yōu)勢轉(zhuǎn)化為算力優(yōu)勢；在東部，聚焦高時(shí)效性 “熱數(shù)據(jù)” 業(yè)務(wù)，算力中心通過儲(chǔ)能與虛擬電廠技術(shù)，成為 “電網(wǎng)友好型” 資產(chǎn)，既能提供秒級調(diào)峰調(diào)頻服務(wù)，又能參與電力市場交易創(chuàng)造收益。
葛群在報(bào)告結(jié)尾強(qiáng)調(diào)，"AI+儲(chǔ)能"不僅是技術(shù)創(chuàng)新，更是國家戰(zhàn)略安全的必然選擇。以"AI+儲(chǔ)能"為技術(shù)引擎，推動(dòng)算力網(wǎng)絡(luò)與電力網(wǎng)絡(luò)深度融合，共筑數(shù)字時(shí)代的新基建。
