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钛媒体 28分钟前

为什么源网荷储是 AIDC 必备条件,华为给出答案

2026 年," 算电协同 " 首次写入政府工作报告,并被纳入 " 十五五 " 规划纲要。从算力网络到新型电力系统,两个过去相对独立的基础设施体系,正在发生越来越深的连接。

为什么国家开始如此重视算力和电力?

一组数据可以给出答案。国家能源局数据显示,2025 年全国算力中心总用电量达到 1700 亿千瓦时,占全社会用电量的 1.6%;全国一体化算力网八大枢纽节点算力用电成为增量主力,近三年平均增长率约 39.5%,远高于全社会用电量的平均增速。

这也不是中国独有的现象。Gartner 预测,2026 年全球数据中心用电量将达到 565 太瓦时,同比增长约 26%,其中 AI 优化服务器将占数据中心电力消耗的 31%;国际能源署则预计,全球数据中心用电量将从 2024 年的约 415 太瓦时增长至 2030 年的约 945 太瓦时,新增用电量略高于今天整个日本的年用电量。

AI 产业的竞争,正在从单纯的 " 拼芯片、拼算力 ",进一步延伸至 " 拼电力、拼基础设施 "。对于 AIDC 而言,电力已经不再只是一个配套条件,而正在成为决定算力能否快速部署、稳定运行和持续扩张的重要约束。

AIDC缺的不只是电,而是稳定的电

从大模型到海量智能体的规模化落地,AI 正在加速成为社会生产力的重要基础设施。与之相伴的,单机柜功率也在快速提升。从传统 IDC 普遍个位数千瓦到十几千瓦的功率水平,到 AIDC 时代 100kW 甚至更高功率密度,电力基础设施面对的已经不只是 " 多供一些电 " 的问题。

因为对于电力系统而言,AIDC 带来的挑战有两个维度:一个是量,一个是波动量意味着 GW 级 AIDC 可能形成接近大型工业园区甚至城市级别的用电需求;而波动意味着,这样一个巨大的用电主体并不一定保持平稳。

传统互联网数据中心负荷相对稳定,供电系统的核心任务是确保可靠供电。但 AI 负载明显不同:GPU 集群在训练任务启动、阶段切换、Checkpoint、通信同步以及任务调度过程中,功率可能在很短时间内快速变化。集群规模越大,这种 IT 侧负荷变化对供电系统和上级电网的冲击也越明显。

与此同时,在 " 双碳 " 和绿色算力政策推动下,绿电正从数据中心的加分项变成基础条件。国家数据局提出,大力推进算电协同工程,确保国家枢纽节点新建算力设施绿电应用占比达到 80% 以上。海外也出现类似趋势—— 2026 年 8 月,西班牙政府公布数据中心监管皇家法令草案,要求相关数据中心至少 80% 的用电由新增可再生能源覆盖。

这些信号都在表明:未来大型数据中心不仅要解决 " 有没有电 ",还要考虑 " 电从哪里来、什么时候来、是不是绿色 "。

但风电、光伏天然具有随机性、间歇性和波动性;AI 算力又形成了新的高密度、高动态负荷。当越来越多的新能源供给遇上越来越剧烈的 AI 负载,一个新的 AIDC 电力命题就出现了:

上游的电越来越不确定,下游的负载也越来越不平稳,如何在二者之间构建稳定的电力系统?

这才是 " 源网荷储 " 对于 AIDC 真正重要的原因。

" 解 "绿色之急又 " 解 "电力稳定性之困

过去谈数据中心供电,核心逻辑是 " 电网供电 +UPS 备电 + 柴油发电机兜底 ":只要电网稳定,数据中心作为相对稳定的负荷接入系统,UPS 处理短时故障,柴发负责长时间停电。

但 AIDC 改变了这个逻辑。

首先是 " 源 "。AIDC 的电力来源不再只有大电网,还要包括新能源,甚至叠加本地稳定电源、储能和备用电源。能源来源更加多元,但不同电源的稳定性、可控性和时间特性并不相同。

其次是 " 网 "。新能源高比例接入后,部分区域电网可能呈现低惯量、弱电网、电压与频率波动以及宽频振荡等新问题;对 AIDC 这样一个数十兆瓦甚至数百兆瓦级的高密度负荷,一次电压暂降、频率扰动或电网故障,都可能影响大规模 GPU 集群的连续运行。

第三是 " 荷 "。AI 服务器已不是传统意义上的平稳负荷。单个机柜的波动也许并不突出,但当数万甚至十万张 AI 芯片同步运行时,局部负荷变化就可能被放大成电网侧不可忽视的功率冲击。

因此,AIDC 与电网之间需要形成一种全新的关系:一方面要适应电网的不确定性,面对强网、弱网、新能源波动、电压频率扰动及故障等工况,仍能为 AI 设备持续输出稳定电力;另一方面要对电网友好,通过 UPS、储能、电力电子设备及智能控制系统,把 AI 芯片侧剧烈的功率波动在 AIDC 内部吸收、平滑和调节,而不是原封不动地传给电网。

这实际上形成了两个方向的 " 友好 ":向上是电网友好AIDC 不扰网,并在必要时支撑电网;向下是负载友好,无论上游电源如何变化,都持续给 AI 负载提供稳定、高质量的电。

储能也因此获得了全新的角色。过去的数据中心储能,本质上是 " 备用电池 ",主要目标是停电以后短时间内供电。未来 AIDC 中的储能,越来越像一个连接能源与算力的 " 功率缓冲层 ":毫秒级配合 UPS 平抑 AI 负载快速跳变;秒级到分钟级参与功率调节和电网支撑;更长时间尺度参与新能源消纳、峰谷调节和能源优化。

所以," 源网荷储 " 并不是简单地把风电、光伏、储能和数据中心放在一起,更不是为了 " 多用一些绿电 "。它真正要解决的是:通过源、网、荷、储的协同控制,把上游不确定、波动的能源供给,转换成下游稳定、可靠的算力能源,同时把 AI 负载的剧烈变化隔离在 AIDC 内部,减少对电网的冲击。

从这个角度看," 源网荷储 " 实际上是在电网与 AI 算力之间增加了一层可调、可控、可支撑的能源系统。

这也意味着,传统电力系统的运行逻辑正在发生变化。过去电力系统主要依靠 " 源随荷动 " ——负荷发生变化,发电侧通过调度不断跟随负荷变化,实现实时功率平衡。但随着风光新能源占比提升,仅靠发电侧跟随负荷越来越困难。国家能源局已经明确提出,电力系统正由 " 源随荷动 " 向 " 源网荷储融合互动 " 转变。

AIDC 正好是其中一个非常典型的新型负荷。让 AI 任务 " 错峰计算 " 属于算力调度层面的协同;而通过电力基础设施吸收 AI 负载波动,则是源网荷储 AIDC 首先必须解决的底层问题。不能要求所有 AI 业务为了适应电网而改变计算节奏。对于实时推理、高优先级训练等业务,基础设施首先需要做到的是:算力怎么变,电力系统都能接得住。

如果说源网荷储解决的是 " 稳 " 的问题,建设模式的变革解决的则是 " 速度 " 的问题。

AI 产业以季度甚至月为单位演进,而传统电力和数据中心基础设施往往以年为单位建设。传统数据中心的项目建设周期长达 18-24 个月,这在 AI 时代是不可接受的,而通过模块化的方式,则可以将这个周期缩短至 3-6 个月。

通过模块化、预制化的方式,把复杂的设计、生产、集成、测试尽可能前移到工厂,现场主要完成模块安装与连接,从而显著压缩工程周期。针对此,华为数字能源提出 " 标准化 + 模块化分布式架构 " 的核心建设思路。比如在马来西亚柔佛智算中心中,就采用了华为 FusionPower9000 预制一体化电力模块,以 " 架构全解耦,一箱一路电 " 设计使上线时间缩短 50%,10 个月即完成交付。

它解决的其实是 AI 时代另一个越来越突出的矛盾:芯片有了,模型已经准备好了,因为基础设施还没建完,让昂贵的算力设备等待上电。

从适应电网,到支撑电网,再到主动构网

在前不久举行的华为全联接大会上,华为进一步展示了源网荷储 AIDC 解决方案的完整思路。

华为董事、华为数字能源总裁侯金龙在 AIDC 基础设施峰会上,围绕未来 AIDC 提出了多个层面的系统性思考:既要重构供电和液冷架构,让高密算力 " 电供得进、热散得出 ";又要通过多层储能协同平抑 AI 功率波动;同时进一步实现算电协同、源荷互动,让 AIDC 从单纯的刚性用电负荷逐步成为新型电力系统可以协同的组成部分。

其中最值得关注的变化,是华为不再只把 UPS、储能、配电分别视为独立产品,而是开始从 AIDC 整体能源架构来看问题。以 Watt 领域为例,华为提出 MIMO 供电目标架构。通过多能源输入、多制式输出和多级储能协同,实现上游多种能源柔性接入、下游多代算力柔性适配,并针对 AI 负载从微秒到小时级的多时间尺度波动进行分级调节。

面向当前产业阶段,华为推出了源网荷储 AIDC 1.0 解决方案,通过电网友好 UPS、智能锂电和构网型储能协同,让 AIDC 既能适应电网,也能支撑电网,同时平滑 AI 负载波动。

换句话说,它解决的是同一个问题的两个方向:电网发生变化时,不要影响 AI;AI 发生变化时,不冲击电网。这也是 " 电网友好 AIDC" 的核心含义。

沿着这个逻辑,AIDC 与电网的关系也正在逐渐发生变化。

第一个阶段,是适应电网。数据中心首先必须保证自己稳定运行。面对电压暂降、频率变化、弱电网和故障等情况,通过 UPS、储能和电力电子技术保障 AI 算力连续运行。

第二个阶段,是支撑电网。当 AIDC 内部拥有越来越多储能和快速功率调节资源后,它就不只是一个被动用电主体。在满足算力业务可靠性的前提下,可以进一步参与削峰填谷、需求响应,以及部分电网辅助服务,从 " 尽量不给电网添麻烦 " 向 " 能够为电网提供调节能力 " 演进。

第三个阶段,则是主动构网。随着新能源占比继续提高,在部分新能源直供、弱网乃至离网场景下,构网型储能和能源路由设备可以进一步参与电压、频率和系统稳定性的建立与支撑,使 AIDC 具备更强的自主运行能力。AIDC 与电网之间的关系从过去的单向供电,逐渐走向双向互动。

算电协同时代已至

如果说过去几年 " 源网荷储 " 还只是政策驱动下的探索,那么 2026 年之后,它正在进入产业内生的驱动阶段:AIDC 将从 " 电网的负担 " 演变为新型电力系统的组成部分,源网荷储一体化也将从示范项目走向标准化基础设施。从算电协同行业发展看,三个趋势已经清晰可见。

首先是 AIDC 正从电网负荷,转变为电网柔性资源。通过电网调度和需求侧响应,AIDC 正成为可调节、可平移、可支撑的柔性资源,在实现错峰计算的同时,还能为 IDC 运营者带来 " 峰谷套利 " 附加价值。据悉,商汤临港 AIDC 已具备 25MW 以上的需求响应能力,在 2026 年上海市迎峰度夏电力需求响应中,需求响应量及达成率两项核心指标均居上海市数据中心行业第一。这意味着,算力负荷的 " 可调节性 " 将从成本项转变为收益项。

第二," 源网荷储 " 已成 AIDC 标配。随着乌兰察布、庆阳、和林格尔等示范项目验证了技术可行性和经济性,源网荷储一体化将从 " 标杆案例 " 演变为新建 AIDC 的标配架构。产业侧,以华为数字能源为代表的厂商正持续投入根技术,融合 4T 技术打造领先的源网荷储 AIDC 解决方案。侯金龙判断," 每一瓦特产出更多 Token,单位 Token 的成本更优 " 将成为算力工厂的核心竞争力,当基础设施厂商把一体化方案做成 " 标准件 ",源网荷储的落地门槛将被大幅拉低。

第三,算力调度将实现智能化。算电协同智能调度平台正在落地,通过任务调度、绿电直连与调度结算,目标可帮助客户实现综合能耗下降 8%~15%、用能成本下降 5%~12%。非实时训练任务将灵活排布到风光充沛时段,算力负载从被动耗电,变为主动适配电价波动。

何波表示,AI 算力发展的上限取决于能源供给的上限;当算力成为新的生产力,电力系统就不再只是后台保障,而是决定产业上限的核心底座。AI 基础设施的竞争,正从 " 谁有更多卡 " 转向 " 谁能稳定地、绿色地、经济地生产 Token"。

算力的尽头是电力,电力的未来是绿电,绿电的答案在源网荷储。源网荷储的价值,不只是让 AIDC 获得更多绿电,而是把不确定的能源供给转化成稳定的算力能源,把剧烈波动的 AI 负载转化成电网可以友好承受的用电行为。(本文首发于钛媒体 APP)

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