人工智能算力激增，绿电能否支撑？

如今，人工智能从“少数人的效率工具”迅速变成大众生活的“基础能力”。当AI从偶尔用走向高频用、从能对话走向能执行，支撑它运转的算力基础设施也在持续扩张。算力的尽头，连接着一个现实约束——电力，算力激增的背后，对电力的巨大消耗也带来了不容忽视的生态环境隐忧。

国际能源署预计，到2035年，全球数据中心碳排放量将从2025年的1.8亿吨攀升至3亿吨，将成为增长最快的碳排放源之一。推动电力绿色化转型势在必行。

然而，当前绿电供给与算力负荷存在时空错配。我国可再生能源资源主要分布在西部和北部，而数据中心和算力负荷多集中于东部城市群。特高压输电通道建设与“东数西算”战略虽已有明确部署，但西部算力枢纽节点的发展并不均衡。虽然宁夏中卫、甘肃庆阳等头部节点的上架率已显著提升，但部分地区或因产业生态尚不成熟、或因新项目尚处投运初期，整体利用效率仍有较大提升空间。同时，绿电流动与算力调度尚未形成有效联动，跨省绿电交易存在壁垒、输配电价分摊不合理、绿电出力与算力负荷的实时匹配调度能力不足等机制堵点仍未被疏通。物理通道在建，制度通道未通，“有绿电的地方算力用不满，用算力的地方绿电不够”的结构性矛盾依然存在。

此外，绿电供需两侧的接入和交易机制仍不顺畅。在供给侧，分布式光伏和分散式风电虽然装机增长迅猛，但由于配电网承载力不足、储能配套滞后、并网服务跟不上，可被实际消纳的绿电增速未必赶得上算力用电的增长速度。在需求侧，绿电市场准入门槛仍偏高，数据中心等新型负荷“想用绿电但买不到”或“买到了但不可追溯”的状况依然存在。缺乏刚性的绿电消费约束，企业“自愿绿色”的动力不足。

算力是新时代的生产力，电力是算力的“粮食”，破解算力增长与减污降碳的结构性矛盾、推动电力绿色转型，需精准发力、协同施策。

针对碳排放压力，应把算力基础设施纳入减污降碳协同治理框架。推动建立数据中心碳排放核查与披露制度，探索“算力碳足迹”核算标准，将数据中心纳入重点碳排放管控范围，明确核算边界、报告周期与披露要求，以制度刚性推动算力增长与碳排放脱钩。

同时，着力打通绿电与算力协同匹配的制度通道。一要机制协同。推动跨省跨区绿电交易规则与算力调度机制同步设计，优化输配电价分摊与结算，提升绿电跨区域配置效率。二要运行协同。建立“绿电出力—算力负荷”动态匹配机制，面向可平移的训练业务实行“可迁移、可错峰、可随绿电走”，在风光高峰期优先承接非实时训练任务，实现“绿电充裕时多算、紧张时少算”，同时实行训练/推理分层布局（训练对时延不敏感，可向西部集中；推理对时延敏感，应以东部就近部署为主）。三要规划协同。前置“绿电可得性评估”，把可再生能源接入条件、可用电量与调节能力纳入算力项目论证和核准，引导新增训练算力向绿电富集区集聚。

从“发得出、并得上、买得到、算得清”4个环节同步发力。在供给侧，以“新型配电系统+源网荷储协同”提升承载力与调节能力，强化承载力评估与并网服务，推动分布式光伏、分散式风电有序接入；推进虚拟电厂规模化应用，把数据中心等负荷纳入需求响应与辅助服务市场，形成可调用的系统灵活性资源。在需求侧，构建可核算、可追溯的绿色算力认证体系，完善绿电交易与绿证制度，推动数据中心通过绿电直接交易与绿证采购提升可再生能源消费比例，探索“绿电消费约束+自愿提升激励”的组合机制；对智慧环保等公共服务类项目，将绿电使用比例纳入建设标准与验收条件，让每一度绿电有据可查、每一次AI推理的碳足迹有账可算。

人工智能的快速发展离不开算力支撑，而算力的扩张离不开电力保障。唯有推动电力绿色转型，方能让算力的扩张走上可持续发展的道路。

文章转自：中国环境网