昨日，視知產研院報道了新一輪全球電力基礎設施投資超級周期的到來，引爆了業內廣泛討論。（鏈接：）

這是真的嗎？

2024年6月25日，高盛全球投資研究部門撰寫了一篇標題為“GEN AI: TOO MUCH SPEND, TOO LITTLE BENEFIT?”的報告。報告采訪了Cloverleaf基礎設施聯合創始人、微軟前能源副總裁Brian Janous，從其訪談中，可以看到AI發展對電力供應的影響。視知產研院編譯了采訪全文，如下。

Q:電力需求在美國部分地區激增，公用事業公司和電網運營商已經顯著提高了未來五年美國電力需求增長的估計。AI技術的進步在推動美國對電力需求增長中扮演了什么角色，數據中心又是如何適應這一趨勢的？

A：自2010年云計算出現以來，云數據中心迅速增長。然而，在隨后的十年中，全球數據中心的電力消耗幾乎未變，因為這些數據中心取代了現場工作負載，后者每單位計算使用的電力是云數據中心的數倍。因此，數據遷移到云端導致計算能力顯著增加，但電力使用幾乎沒有上升。但隨著微軟、亞馬遜和谷歌這三個大型超大規模計算公司的云數據中心容量從2010年代初的幾百兆瓦增長到10年代末的幾吉瓦，電力消耗開始上升。2022年11月ChatGPT 3.5的發布引入了新的AI相關需求層，這可能需要每年增加數百兆瓦甚至數吉瓦的數據中心容量。因此，電力需求將在未來幾年繼續激增。

Q:為了滿足這一激增，電網容量需要擴展多少？

A：這是個價值百萬美元的問題。公用事業公司正在處理數百個對大量電力的需求請求，因為每個人都在追逐AI浪潮，但最終只有一小部分需求會實現。AEP，美國最大的電力公用事業公司之一，據報道收到了80-90吉瓦的負荷請求。其中只有15吉瓦可能是真實的，因為許多公司目前構想的AI項目永遠不會真正實現。但15吉瓦仍然是巨大的，考慮到AEP目前在美國擁有/運營大約23吉瓦的發電能力。即使整體電網容量僅以每年2%的速度增長——這似乎是一個合理的預測——公用事業公司仍需要在目前峰值約800吉瓦的系統中增加超過100吉瓦的峰值容量。電力需求的增長也可能非常局部化，以北弗吉尼亞為例，由于數據中心的集中，未來十年可能需要電網容量翻倍。因此，美國電網容量需要大幅擴展，某些地區甚至更多。

Q:公用事業公司和基礎電力基礎設施是否準備好迎接電力需求的快速激增？

A：不。公用事業公司近二十年來沒有經歷過負荷增長期，它們沒有準備好——甚至無法匹配——AI技術發展的速度。ChatGPT 3.5和ChatGPT 4.0之間只隔了六個月，后者的功能有了巨大提升。但建造支持此類改進的電力基礎設施所需的時間是以年為單位的。而且AI技術并不是在真空中發展——交通和建筑的電氣化、部分由通脹減少法案和芯片法案推動的制造業回流，以及潛在的氫能經濟發展，也在增加對已經老化的電網的需求。

監管滯后以及互聯和供應鏈限制也是滿足電力需求增長的障礙。等待連接到電網的電力項目總容量去年增長了近30%，等待時間目前從40-70個月不等，關鍵電力組件（如變壓器和開關設備）的前置時間也大幅增加。在這些問題得到解決，電網迎頭趕上之前，顯著的電力緊縮可能會迫使公用事業公司和州政府選擇誰接收電力。我擔心數據中心將成為一個容易的目標，因為它們相對于建造下一個現代工廠而言，并不被視為主要的就業創造者。這種動態已經在都柏林發生過，那里EirGrid，一個國有電力運營商，通過將新數據中心的電網連接延遲到2028年，實際上暫停了新數據中心的建設（參考鏈接：）。阿姆斯特丹最近也推出了新規則，將對不關閉閑置服務器以節省能源的數據中心進行罰款。在美國發生類似的事情并非不可能。

Q:在超大規模計算時代，也有類似的擔憂，許多人擔心它會消耗世界上所有的電力，但結果證明是錯誤的，因為數據中心變得更加高效。

A：2010-2020年的經驗提供了一種錯誤的安慰。那段時間的大部分效率提升歸功于關閉了低效的現場數據中心，轉而使用云數據中心。數據中心本身并沒有變得更高效。具體來說，現場數據中心的平均功耗效率（PUE）——通過將設施消耗的總電力除以運行服務器所用的電力來計算數據中心效率——是2-3，而云數據中心大約是1.3，但云數據中心本身的PUE在過去十年中僅下降了0.2左右。而數據中心的平均PUE現在是1.1左右，意味著它們消耗的電力中有超過90%直接用于服務器，而不是冷卻、照明等。因此，從數據中心提取更多效率的空間有限。即使發現了提高數據中心或AI芯片本身的效率的新方法，人類對數據的消費能力幾乎是無止境的。每當我們開發出更高效的芯片或流程時，我們總能找到使用更多底層資源的方法，而不是更少，這就是所謂的杰文斯悖論。大型科技公司目前正在進行AI軍備競賽，以創建最強大、最有能力的AI模型，在我們達到人類消費數據的能力飽和之前，任何效率提升無疑都會被更多的需求所吞噬。

Q:擴展電網需要什么？

A：擴展電網不是一件容易或快速的任務。電力公用事業行業受到嚴格監管，公用事業公司必須在開始建設新容量之前經歷漫長的許可和批準過程。然后，他們還必須應對供應鏈，供應鏈還沒有準備好讓每個公用事業公司突然增加一倍的設備訂單，建立供應鏈以滿足日益增長的需求本身將需要至少幾個月，甚至在某些情況下需要幾年。

為了在同時緩解一些電力約束，公用事業公司將需要找到方法從當前系統中提取更多效率，例如通過重新導線或更換現有輸電線路以在它們上傳輸更多電力，投資于增強電網的技術。擴展長時儲能以在最需要電力時提供電力，也可以緩解峰值容量，以及將更多靈活性整合到能源消費的方式和時間中。雖然有關AI工作負載靈活性的討論，但實際上它們仍需要高水平的電力可用性。然而，數據中心的發電和儲能資產可以被利用為靈活性。這可以幫助確保峰值容量的增長不會與電力消耗的總體增長保持相同的速度。但再次強調，如果不大規模建設電力基礎設施，電力約束問題最終無法解決。

Q:那些大型科技公司似乎有無盡的資金可以投入到AI技術上。他們不能花點錢來確保他們需要的電力供應嗎？

A：如果這僅僅是錢的問題，那么問題早就解決了。這些公司面臨著與公用事業行業相同的限制。他們必須經歷相同的監管流程，并受到供應鏈問題的影響。一些人建議這些公司應該自己發電。但今天唯一的做法是使用天然氣，這仍然依賴于帶有自己一套限制的電網，并需要升級和建設新的基礎設施。核能也被視為潛在的解決方案，但在未來十年內建造新的核電站是不可行的。那些認為核能是答案的人經常提到亞馬遜網絡服務最近從Talen Energy購買的位于賓夕法尼亞州蘇斯奎漢納核電站附近的數據中心。但沒有什么新的東西被建造來解鎖電力——那座核電站已經存在了四十多年。所以，如果我們要解決的是如何在這十年內增加電力供應的問題，我們必須擴展電網。沒有其他解決方案。

Q:那么，美國能勝任這項任務嗎？

A：美國不幸地失去了建設大型基礎設施項目的能力——這項任務更適合1930年代的美國，而不是2030年代的美國。所以，這讓我有點悲觀。話雖如此，公用事業公司和政策制定者開始認真對待投資美國輸電基礎設施的需求，而這一基礎設施并不是為當今的能源結構設計的。輸電基礎設施是從海岸向內陸建設的，但今天，巨大的風能資源位于國家的中心，太陽能位于西南部。所以，輸電系統理想情況下需要從內部向外運行。

公用事業公司也已經開始認識到即將到來的負荷增長大幅增加創造了巨大的經濟發展機會，可能是他們所見過的最大的。能夠更快地向更多客戶提供更多電力的公用事業公司將吸引經濟發展和增長。盡管數據中心不被視為主要的就業創造者，但它們仍然以建筑工作和大量稅收的形式創造顯著的經濟活動。沒有公用事業公司愿意拒絕客戶，或者告訴他們所在州的州長，新工廠去了其他地方，因為他們無法提供足夠的電力。這是公用事業公司不僅要投資電網基礎設施——如果明智地進行，這不會導致消費者費率上升——而且還要找到當前系統的效率，他們目前缺乏這樣做的動機，因為對他們來說沒有錢可賺。所以，總的來說，我對美國能夠迎接挑戰持樂觀態度，盡管下一個十年可能會很痛苦，因為電力需求的增長將超過可用供應。

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