“AI的盡頭是能源”這個有些武斷的推論，似乎得到越來越多的“肯定”。

海量的存儲和運算正在推動能源需求發生劇變，核心邏輯在于，數據中心用電量的激增以及用電負荷的波動，顯著加大了電力系統對儲能等支撐性電源的依賴。

近日，南都電源中標某全球最大軟件公司的數據中心鋰電設備采購項目，中標金額約1.2億元人民幣。該項目位于美國，人工智能的蓬勃發展帶動美國數據中心需求急劇增長。

南都電源作為最早進入數據中心行業的企業之一，擁有超過三十年的研發、生產、應用經驗，自主研發的后備電源解決方案已廣泛應用于全球數據中心。

根據最新統計數據，南都電源位列全球基站/數據中心用鋰電池出貨量（中國企業）排行榜第二，位居海外數據中心用高壓鋰電出貨量（中國企業）榜首。

在國內，南都電源先后與萬國數據、字節跳動、阿里巴巴等頭部多家大型互聯網企業、服務商及金融機構形成長期合作；在海外，南都電源入選美國大型數據中心非美國本土品牌電池優選供應商，并成功進入亞太、拉美等大型數據管理中心高端市場。

從產品來看，南都電源高壓高功率鋰電后備電源系統采用磷酸鐵鋰技術，使用壽命可達10年以上，具有安全可靠性高、能量密度高、空間占用小、智能管控、高預制化、維護便捷的優勢。系統高倍率放電性能卓越，可實現1C至6C的放電倍率，能夠滿足10分鐘至2小時的數據中心全場景需求。

數據中心儲能市場需求激增

美國數據中心儲能的發展走在全球前列，近年來，特斯拉的Megapack電池儲能系統已被應用于多個大型數據中心。

包括谷歌、亞馬遜、微軟等大型云計算企業已承諾100%使用可再生能源，并正在探索數據中心與儲能系統的智能耦合，以削峰填谷，提高能源利用率。

根據彭博社的報道，近期，特朗普政府宣布了一項計劃，與軟銀、OpenAI和甲骨文合作開發一個價值1000億美元的人工智能數據中心，并計劃將投資擴大到“至少”5000億美元。

該項目的一部分預計將由SB Energy(軟銀的子公司)開發的太陽能和儲能系統供電。

國內也有越來越多數據中心儲能訂單和招投標項目浮出水面。

就在2025年1月，南都電源中標了萬國數據2025年度高壓鋰電數據中心框采項目，南都電源為主供中標人（第一中標人）。根據萬國數據戰略合作要求，南都電源2025年度針對該項目產能配置不低于1.2GW。

近日，中國電信（安徽）智算中心儲能項目（一期）項目公示中標候選人，第一中標候選人為科大國創新能科技有限公司，投標人收益分成百分比：80.00%，合作分成期為10年。

該項目位于安徽省合肥市，在南崗園區建設鋰電儲能，通過削峰填谷、壓降電費：采用合作租賃方式，由合作方在南崗園區外征地/租地進行投資、運營（采用磷酸鐵鋰電池集裝箱儲能），中國電信（安徽）智算中心使用儲能電。

該項目一期建設規模25MW/200MWh，合作分成期10年，按照約定比例享受收益。采購估算金額：37399.98萬元（含稅）。

耗電量大，負荷波動

2024年以來，人工智能的發展速度之快超乎大多數人的想象，從AI助手逐漸滲透日常生活，到AI大模型深入自動駕駛、智能制造、醫療健康、金融、能源等各行各業，人工智能的快速發展推動全球算力需求的顯著增長。

根據中國通信工業協會數據中心委員會發布的《數據中心智算化升級改造白皮書(2024)》，截至2023年末，全球算力總規模約達910EFLOPS，同比增長40%；其中智能算力規模達335EFLOPS，同比增長136%。

AI的基礎是算力，而算力的基礎是電力。算力的指數級增長相應帶來的是數據中心能耗的激增，最主要的能耗來自電力。那么，數據中心的耗電量到底有多大？

中國信通院數據顯示，截至2023年底，我國算力中心總耗電量約為1500億千瓦時，同比增長15%，遠超當年全社會用電量增速(6.7%)。
據中國信通院預測，在高、中、低三種方案下，2030年，我國數據中心用電量將超7000億、4000億和3000億千瓦時。預計從2023-2030年，數據中心在全社會用電量中的占比可能從1.6%增長到5%左右。

據國際能源署估算，2022年美國數據中心用電量約2000億千瓦時，約占美國用電量的4.5%，2026年將增至2600億千瓦時，占比提高至約6%，2023~2026年的年均增速為6.8%。

美國電力研究所（Electric Power Research Institute）表示，隨著各大科技公司投入資金擴建計算中心，到2030年底時，美國數據中心的用電量可能翻倍，將占總發電量的9%。

太陽能、風能、核能等清潔能源被視為緩解AI能源需求的主要方式。2024年7月，國家發改委和工信部發布了《數據中心綠色低碳發展專項行動計劃》，該計劃提出，到2025年年底，全國數據中心布局更加合理，平均電能利用效率降至1.5以下，可再生能源利用率年均增長10％等具體目標。

目前，我國數據中心用電負荷呈現日內負荷波動較小，受制冷需求影響導致季節性波動大的情況。

隨著AI計算的快速發展推動數據中心服務器的高功率化，高功率GPU集群和AI推理訓練強度提升，將進一步加劇數據中心能耗壓力和用電負荷波動。

高工產研儲能研究所(GGII)預計，在AI算力帶動下，未來西部“風光大基地+數據中心+儲能”協同開發、東部“數據中心+源網荷儲”模式將陸續出現，如廣西來賓新能源數據中心項目、內蒙古中金數據烏蘭察布零碳算力基地項目等，成為又一增長點。

審核編輯 黃宇