英伟达、谷歌与 Emerald AI 联手组建行业联盟，试图从根本上改变数据中心与电网的关系，将 AI 基础设施从被动用电方转变为可调度的电网资源。
三家公司于 2026 年 9 月 16 日宣布成立 AI 能源管理联盟（AEMA），核心目标是推动数据中心根据电网实时状况动态调整用电量。英伟达与 Emerald AI 正与能源及基础设施领域合作伙伴共同开发能够实时响应电网条件的 AI 工厂，AEMA 同时致力于为作出可核实灵活性承诺的设施开辟更快速、经风险调整的并网路径。
该联盟的成立直接回应了 AI 基础设施扩张面临的核心瓶颈——电力接入。在美国关键市场，新建 AI 数据中心接入电网往往需要五至七年甚至更长时间。AEMA 认为，若能提升数据中心的灵活调度能力，可从现有电力系统中释放高达 100 吉瓦的容量，同时为每吉瓦新建 AI 数据中心节省约 7.33 亿美元的电力系统成本。
电力成为 AI 扩张的核心约束
英伟达在联盟发布声明中指出，电力已成为美国 AI 基础设施扩张的决定性制约因素。传统并网流程围绕用电需求平稳、静态的设施设计，无法适应具备实时响应能力的计算基础设施。
灵活数据中心可通过多种方式调节从电网汲取的电量，包括转移计算工作负载、释放储能、启用配套发电设施，或响应系统突发事件。这些能力使大型用电客户得以充当可调控资源，而非固定负荷。英伟达表示，有效运用灵活性可提升现有电网容量利用效率、在系统压力时段削减需求、避免或推迟基础设施升级，并使公用事业公司和电网运营商更有信心在更短时间内为 AI 设施完成并网。
AEMA 援引杜克大学 Nicholas 研究所的研究数据称，电力系统约一半容量全年处于闲置状态；Brattle 报告则显示，电网利用率每提升 10%，可使公用事业费率降低 3.4%。此外，已有示范项目在紧急场景下实现了一分钟内将电力消耗削减三分之一。
技术中立、以性能为导向的联盟原则
AEMA 采取技术中立、以性能为基础的运作原则，关注设施可提供的可量化服务，包括响应速度、持续时长、可预测性及紧急情况下的表现，而非特定硬件或软件方案。
联盟原则要求在设施并网前明确界定穿越运行、限电及应急响应义务，并标准化技术要求、性能指标与运营数据共享机制。在成本分摊方面，并网成本将反映实际系统影响与收益，包括避免的升级支出及改善的爬坡能力。
AEMA 表示，上述措施旨在降低开发商的不确定性，同时为系统运营商提供维护可靠性所需的信息与控制手段。
覆盖全价值链，积极参与政策倡导
AEMA 汇聚了计算与电力领域的完整价值链，成员涵盖 AI 平台、基础设施提供商、数据中心运营商、科技公司、发电商、公用事业公司及区域电网运营商。联盟将与公用事业公司合作开发并网解决方案，并就认可电网响应需求的相关政策展开倡导。
在政策层面，AEMA 表示与联邦能源监管委员会、能源部、联邦机构及州监管机构保持长期合作关系，可为成员提供并网、输电及大负荷政策协调，以及政策动态的早期预警。
建立在既有合作基础之上
此次联盟的成立是英伟达与 Emerald AI 既有合作的延伸。据 2026 年 3 月 CERAWeek 期间发布的新闻稿，两家公司已与 AES、Constellation、Invenergy、NextEra Energy、Nscale Energy & Power 及 Vistra 合作，开发能够更快接入电网并作为灵活能源资产运营的 AI 工厂。
相关工厂采用英伟达 Vera Rubin DSX AI 工厂参考设计，其中包含用于连接 AI 工厂与电网服务的 DSX Flex 软件库；Emerald AI 的 Conductor 平台则负责统筹协调计算灵活性与现场发电、电池及其他表后资源。Emerald AI 创始人兼首席执行官 Varun Sivaram 在上述声明中表示："AI 工厂太有价值了，不应被视为被动负荷或永久孤岛。"
据悉，两家公司在过去一年内已在全球五个商业数据中心完成 AI 电力灵活性示范测试。DSX Flex 预计于 2026 年晚些时候在弗吉尼亚州英伟达 AI 工厂研究中心实现商业规模部署，该中心计划成为全球首批运行 Vera Rubin 基础设施的电力灵活型 AI 工厂之一。英伟达表示，AEMA 将在此前工作基础上进一步扩展，推动相关模式在美国全面落地。
