中國儲能網(wǎng)訊：人工智能的爆發(fā)式增長引發(fā)了全球電力消費模式的根本性轉(zhuǎn)變。高盛最新分析顯示，數(shù)據(jù)中心電力需求預(yù)計在2023年至2030年間增長175%，相當(dāng)于在全球電網(wǎng)中新增一個位列前十的用電大國。這種大幅增長不僅源于人工智能工作負(fù)載，還包括傳統(tǒng)數(shù)據(jù)服務(wù)的持續(xù)擴張，給全球電力基礎(chǔ)設(shè)施帶來了多方面的挑戰(zhàn)。
回顧歷史趨勢，這種轉(zhuǎn)變的規(guī)模變得更加清晰。在2015年至2019年的大部分時間里，盡管計算能力大幅增長，全球數(shù)據(jù)中心電力消耗卻保持相對平穩(wěn)。這種穩(wěn)定性得益于服務(wù)器技術(shù)和數(shù)據(jù)中心運營效率的顯著提升。然而，從2021年開始，隨著人工智能應(yīng)用的普及和效率提升速度的放緩，需求開始急劇加速。美國預(yù)計到2030年電力需求將以每年2.6%的速度增長，達(dá)到自1990年代以來未曾見過的水平。歐洲面臨類似挑戰(zhàn)，歐盟27國在經(jīng)歷數(shù)十年相對停滯或下降的需求后，預(yù)計也將出現(xiàn)類似的電力消費增長加速。
圖1：2015-2019年數(shù)據(jù)中心電力需求保持平穩(wěn)，2021-2023年開始加速增長，預(yù)計到本十年末將增加約175%。該圖顯示全球數(shù)據(jù)中心電力消耗從2015年到2030年的演變，區(qū)分了美國和世界其他地區(qū)的需求，以及人工智能和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心使用的各自組成部分。這種可視化說明人工智能工作負(fù)載正成為整體數(shù)據(jù)中心電力消耗日益重要的驅(qū)動因素。
六個P框架：理解增長驅(qū)動因素和制約條件
高盛開發(fā)了一個綜合框架來分析數(shù)據(jù)中心電力需求，該框架圍繞六個關(guān)鍵因素展開，每個因素都以字母P開頭。這些因素既代表增長驅(qū)動力，也代表可能在未來幾年內(nèi)塑造電力消耗軌跡的潛在制約條件。
第一個因素是普及性（Pervasiveness），指人工智能解決方案在各行業(yè)和應(yīng)用中的采用廣度。電力需求的最終規(guī)模將在很大程度上取決于人工智能是否真正普及到醫(yī)療、教育、農(nóng)業(yè)、能源管理和無數(shù)其他領(lǐng)域，還是采用仍集中在特定用例中。這種普及性直接影響需求彈性，決定效率提升是導(dǎo)致電力消耗減少，還是僅僅使得能夠完成更多計算工作。
生產(chǎn)力（Productivity）代表框架的第二支柱，包括服務(wù)器能源效率和計算效率的提升。最近幾代人工智能服務(wù)器，特別是英偉達(dá)的DGX系統(tǒng)，清楚地展示了這種動態(tài)。DGX B200需要約14.3千瓦的最大功率，大約是早期DGX A100的兩倍。然而，這種功率消耗的增加伴隨著計算速度十五倍的提升，以petaFLOPS（千萬億次浮點運算每秒）為單位測量。這意味著每單位計算的功率強度下降了約85%，從每petaFLOPS 1.30千瓦降至僅0.20千瓦。
圖2：新的人工智能創(chuàng)新增加了每臺服務(wù)器的最大功耗，但更大幅度地提高了每臺服務(wù)器的計算速度，代表功率強度的顯著降低。該圖展示了英偉達(dá)服務(wù)器規(guī)格在三代產(chǎn)品中的演變：DGX A100、DGX H100和DGX B200?？梢暬@示，雖然最大功率需求從6.5千瓦增加到14.3千瓦，但計算性能從5 petaFLOPS增長到72 petaFLOPS。柱狀圖展示了以千瓦為單位的絕對功耗和以petaFLOPS為單位的計算速度，每代產(chǎn)品的每petaFLOPS功率強度急劇下降。
第三個因素是價格（Prices），涉及擴大供應(yīng)所需的電力成本。高盛分析顯示，能夠滿足數(shù)據(jù)中心需求且無間歇性的全天候低碳電力解決方案存在"綠色可靠性溢價"。與基準(zhǔn)天然氣聯(lián)合循環(huán)發(fā)電相比，這種溢價平均約為每兆瓦時四十美元。然而，這一成本對主要科技公司來說似乎是可控的。如果八大超大規(guī)模云服務(wù)商為2030年前全球數(shù)據(jù)中心電力需求增長支付這一溢價，這僅占其預(yù)計2027年息稅折舊攤銷前利潤的2%至3%，并使企業(yè)回報率從30%的基線僅降低一個百分點。
政策舉措（Policy）構(gòu)成第四支柱，特別涉及政府對可再生能源和基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展的激勵措施。通過立法變更可能導(dǎo)致的《通脹削減法案》激勵措施終止，可能使2026年或2027年后上線項目的綠色可靠性溢價從每兆瓦時四十美元增加到四十八美元。然而，許多公用事業(yè)公司和開發(fā)商已經(jīng)為計劃到2030年的項目獲得了安全港條款，可能會減輕近期影響。除了激勵措施之外，許可證改革仍然是關(guān)鍵，監(jiān)管審批的速度顯著影響新發(fā)電容量上線的速度。
圖3：滿足數(shù)據(jù)中心基本負(fù)荷電力需求的清潔能源解決方案繼續(xù)存在綠色可靠性溢價——在美國平均供應(yīng)成本高出40美元/兆瓦時，《通脹削減法案》激勵措施終止后上升至48美元/兆瓦時。該圖表顯示各種發(fā)電技術(shù)的平準(zhǔn)化能源成本，區(qū)分了陸上風(fēng)電和公用事業(yè)規(guī)模太陽能等間歇性能源，以及包括核能、天然氣、可再生能源加儲能和混合方法在內(nèi)的各種基本負(fù)荷解決方案。一條水平線標(biāo)記天然氣聯(lián)合循環(huán)基準(zhǔn)約為每兆瓦時六十七美元?？梢暬砻鳎m然間歇性可再生能源具有成本競爭力，但通過清潔能源提供可靠的基本負(fù)荷電力需要顯著更高的投資。
零部件可用性（Parts）代表第五個制約因素，涵蓋從燃?xì)廨啓C到太陽能電池板到變壓器的所有設(shè)備供應(yīng)鏈。高盛分析表明，設(shè)備可用性將是近期電力采購決策的主要驅(qū)動因素。這導(dǎo)致采取務(wù)實的方法，近期需求優(yōu)先選擇公用事業(yè)規(guī)模太陽能、電池儲能和天然氣調(diào)峰電廠，中期需求由天然氣聯(lián)合循環(huán)電廠服務(wù)，核電解決長期需求。從先進渦輪機到專用電氣設(shè)備的特定組件的可用性，將決定哪些技術(shù)能夠快速擴展以滿足需求增長。
第六個也是最后一個因素是人力（People），涉及基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和維護的勞動力可用性。這可能是最具挑戰(zhàn)性的制約因素，特別是對于輸配電基礎(chǔ)設(shè)施而言。滿足預(yù)計到2030年的美國和歐洲電力需求增長，需要約51萬個額外的美國就業(yè)崗位和25萬個歐盟就業(yè)崗位，涵蓋發(fā)電和電網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施。最嚴(yán)重的短缺出現(xiàn)在輸配電工作的技術(shù)工種，培訓(xùn)要求延長三至四年，且現(xiàn)有勞動力正在老齡化。美國目前在能源行業(yè)技術(shù)工種中約有4.5萬名活躍學(xué)徒，但滿足需求同時抵消退休可能需要將這一數(shù)字每年增加2萬至3萬。
電力基礎(chǔ)設(shè)施的技術(shù)組合和時間表
設(shè)備可用性和建設(shè)時間表的實際情況在不同發(fā)電技術(shù)中創(chuàng)造了明確的部署優(yōu)先級層次。理解這些時間表對于現(xiàn)實規(guī)劃和投資分配非常必要。
圖4：建設(shè)并使新發(fā)電裝機容量上線需要多長時間？該圖呈現(xiàn)了三種不同發(fā)電技術(shù)的時間線比較?？稍偕茉春蛢δ?，在《通脹削減法案》激勵措施到期前的近期壓力推動下，并得到當(dāng)前土地和供應(yīng)可用性的支持，可能在2026年上線。天然氣聯(lián)合循環(huán)電廠，主要受新渦輪機可用性約束，面臨延長至2029年的中期時間表。核電廠由于許可、建設(shè)復(fù)雜性和監(jiān)管要求面臨最長的前置時間，可能要到2030-2035年或更晚才能貢獻有意義的容量。
可再生能源和電池儲能代表新增容量的最快途徑，項目可能在2026年投入運營。這種速度反映了幾個因素：太陽能電池板和風(fēng)力渦輪機的成熟供應(yīng)鏈、許多司法管轄區(qū)公用事業(yè)規(guī)模裝置的相對簡單許可程序，以及一旦獲得批準(zhǔn)的快速建設(shè)時間表。目前開發(fā)商在潛在終止條款之前爭取《通脹削減法案》激勵措施的推動，創(chuàng)造了額外的緊迫性，推動近期部署。然而，這些能源的間歇性性質(zhì)需要儲能解決方案或備用容量，以確保數(shù)據(jù)中心運營的可靠性。
天然氣聯(lián)合循環(huán)電廠占據(jù)中間位置，可能在2029年運營。這些電廠提供可靠的基本負(fù)荷電力，與簡單循環(huán)調(diào)峰電廠相比排放相對較低，盡管與可再生能源或核能相比仍然是碳密集型的。主要制約因素是渦輪機可用性，制造商面臨最高效現(xiàn)代機組的多年訂單積壓。一旦設(shè)備到位并獲得許可，建設(shè)時間表相對可預(yù)測，使這些電廠對于滿足中期需求增長具有吸引力。
核電代表最長期的解決方案，新容量不太可能在2030-2035年之前做出有意義的貢獻。大型反應(yīng)堆和小型模塊化反應(yīng)堆都面臨廣泛的許可程序、復(fù)雜的建設(shè)要求和嚴(yán)格的安全法規(guī)。然而，核能為數(shù)據(jù)中心應(yīng)用提供了無與倫比的優(yōu)勢：零碳基本負(fù)荷電力，可用性基本無限。一些科技公司已經(jīng)在尋求直接的核能合作伙伴關(guān)系，數(shù)據(jù)中心可能位于專用反應(yīng)堆附近，以確保可靠、清潔的電力供應(yīng)。
圖5：能夠為數(shù)據(jù)中心驅(qū)動的電力需求提供容量的各種技術(shù)存在優(yōu)勢和挑戰(zhàn)。這個綜合比較圖表從多個維度評估九種不同的發(fā)電技術(shù)：容量因子、排放強度、土地占用強度，以及具體的優(yōu)勢與挑戰(zhàn)。太陽能和陸上風(fēng)電顯示出有利的碳足跡，但面臨間歇性挑戰(zhàn)。核能選項，包括大型和小型模塊化反應(yīng)堆，提供高容量因子和低排放，但在廢物管理、勞動力需求、濃縮鈾供應(yīng)和延長的前置時間方面存在困難。天然氣選項提供可靠性但存在排放問題。電池儲能使清潔能源可靠性提高，但面臨容量限制。該圖表提供了每種技術(shù)選擇中固有權(quán)衡的平衡視角。
基于這些實際情況，高盛預(yù)測到2030年約60%的數(shù)據(jù)中心電力增長將來自天然氣發(fā)電，分為聯(lián)合循環(huán)和調(diào)峰電廠。其余40%預(yù)計來自可再生能源，主要是公用事業(yè)規(guī)模太陽能，輔以風(fēng)力發(fā)電。這一預(yù)測納入了十年末核能容量的適度增加，盡管有意義的核能貢獻更可能出現(xiàn)在2030年代。
區(qū)域電力需求影響
數(shù)據(jù)中心增長的影響在各地區(qū)有顯著差異，美國面臨特別劇烈的變化。美國數(shù)據(jù)中心電力需求預(yù)計將從2023年占總電力消耗約4%增長到2030年的約11%。在這個數(shù)據(jù)中心需求中，人工智能工作負(fù)載預(yù)計到2030年將占約39%，傳統(tǒng)非人工智能數(shù)據(jù)服務(wù)占其余61%。
圖6：數(shù)據(jù)中心構(gòu)成我們到2030年2.6%年復(fù)合增長率估計的1.2個百分點。
圖7：2030年數(shù)據(jù)中心占總電力需求的11%，而2023年約為4%。這對配對圖表說明了不同需求部門對美國總體電力增長的加權(quán)貢獻以及總電力需求構(gòu)成的變化。第一張圖表顯示，數(shù)據(jù)中心對到2030年2.6%的整體年復(fù)合增長率貢獻1.2個百分點，其中人工智能數(shù)據(jù)中心約占0.7個百分點，非人工智能數(shù)據(jù)中心貢獻0.5個百分點。第二張圖表使用同心環(huán)可視化比較2023年和2030年的需求構(gòu)成，顯示住宅、商業(yè)、工業(yè)、交通和數(shù)據(jù)中心的份額，數(shù)據(jù)中心從總需求的4%急劇擴大到11%。
這種擴張需要大量新增發(fā)電容量。高盛估計，到2030年專門為數(shù)據(jù)中心需要約82吉瓦的新增容量，高于之前估計的72吉瓦。這一估計假設(shè)約60%的數(shù)據(jù)中心需求需要新容量建設(shè)，而不是利用現(xiàn)有過剩供應(yīng)。容量增加預(yù)計將遵循前面提到的天然氣和可再生能源之間的60/40分配，天然氣容量細(xì)分為40%聯(lián)合循環(huán)和20%調(diào)峰電廠，而可再生能源容量在太陽能和風(fēng)能之間大致分為15%至30%。
除了發(fā)電容量，電網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施需要大量投資。高盛現(xiàn)在預(yù)測到2030年輸配電支出約為7900億美元，比之前估計的7800億美元略有增加。配電系統(tǒng)吸收了這筆投資的大部分，但輸電支出增長速度更快，因為新發(fā)電容量必須連接到負(fù)荷中心。高盛覆蓋范圍內(nèi)的公司在其披露的五年資本計劃中將約67%分配給輸電、配電和電網(wǎng)增強項目。
這種基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的勞動力需求相當(dāng)大。在美國，滿足電力需求增長需要在發(fā)電的制造、建設(shè)和運營方面增加約30萬個工作崗位，加上專門針對輸配電基礎(chǔ)設(shè)施的另外20.7萬個工作崗位。這代表輸配電勞動力增加22%，需要技術(shù)工種學(xué)徒計劃的顯著加速。
圖8：在美國，根據(jù)估計，到2030年將需要約30萬個額外的工作崗位，涵蓋制造、建設(shè)和運營，以滿足電力供應(yīng)；在基本情況下，還需要額外約20.7萬個輸配電工作崗位。
圖9：假設(shè)所有與能源相關(guān)的學(xué)徒都部署到輸配電領(lǐng)域，在基本情況下仍然存在7.8萬的勞動力缺口，以滿足到2030年估計所需的輸配電工作崗位。這些圖表說明了所需創(chuàng)造就業(yè)的規(guī)模和勞動力供應(yīng)挑戰(zhàn)。第一張圖表顯示2020年到2030年不同發(fā)電技術(shù)的工作需求，按制造、建設(shè)和安裝以及運營和維護角色分類。第二張圖表呈現(xiàn)了瀑布分析，從2024年95.2萬個公用事業(yè)和建設(shè)勞動力職位開始，減去17.9萬預(yù)期退休人數(shù)，增加30.9萬職位以滿足增長，即使假設(shè)所有每年4.5萬名學(xué)徒都部署到輸配電領(lǐng)域，仍導(dǎo)致7.8萬的勞動力缺口。彌合這一差距需要從2027年開始將學(xué)徒水平提高到每年約6.5萬。
歐洲面臨類似挑戰(zhàn)，估計到2030年需要25萬個額外工作崗位以滿足電力需求增長。歐洲勞動力市場有自己的特定制約因素，包括不同的培訓(xùn)體系、監(jiān)管框架和影響勞動力可用性的人口趨勢。
碳排放和可持續(xù)性考慮
盡管電力需求大幅增加，但在全球排放背景下，數(shù)據(jù)中心增長的總體碳影響似乎是可控的，盡管絕對值很大。高盛估計，與2023年水平相比，2030年來自數(shù)據(jù)中心的全球二氧化碳排放量將增加約2.15億至2.2億噸，不包括任何碳捕獲或非電力購買協(xié)議抵消。這一增量約占全球能源相關(guān)排放的0.6%，對氣候變化具有重要但非轉(zhuǎn)化性的貢獻。
圖10：扣除科技公司電力購買協(xié)議（PPA）的影響后，2030年數(shù)據(jù)中心排放量與2023年水平相比翻倍。該圖表在左軸顯示以百萬噸二氧化碳為單位的數(shù)據(jù)中心排放量，在右軸顯示占2022年全球能源排放的百分比，涵蓋2015年到2030年的期間。可視化區(qū)分了累積增量排放和由企業(yè)電力購買協(xié)議覆蓋的部分。排放量預(yù)計從約3億噸增長到2030年的近6.5億噸，代表從約占全球能源排放的0.8%增長到1.8%，在考慮PPA抵消之前，抵消后凈數(shù)字降至約0.6%。
幾個因素可能在較長期內(nèi)顯著降低數(shù)據(jù)中心排放強度，甚至可能在2030年代推動絕對排放量減少。第一個因素是核電貢獻的增加。隨著目前處于規(guī)劃階段的核能項目在2030年代上線，將取代更高碳的發(fā)電來源，大幅降低每單位計算的排放量。主要科技公司已經(jīng)在尋求直接的核能合作伙伴關(guān)系，認(rèn)識到核電特性與數(shù)據(jù)中心需求之間的一致性。
第二個因素涉及人工智能工作負(fù)載本身的演變。隨著行業(yè)成熟，訓(xùn)練和推理工作負(fù)載之間的平衡預(yù)計將向推理傾斜，推理通常每次計算需要較少能源。訓(xùn)練大型基礎(chǔ)模型需要在數(shù)周或數(shù)月內(nèi)集中大量計算資源，而推理操作分布在數(shù)百萬或數(shù)十億個單獨查詢中。然而，推理的能源需求仍然存在一定不確定性，特別是隨著推理和自動化能力的進步。更復(fù)雜的推理過程可能需要每個查詢更多的計算步驟，部分抵消效率優(yōu)勢。
第三個因素涉及硬件效率的持續(xù)改進。每一代人工智能加速器在每瓦計算性能方面都帶來實質(zhì)性改進，這一趨勢沒有放緩的跡象。隨著舊的、效率較低的服務(wù)器退役并被新技術(shù)取代，即使總計算能力繼續(xù)增長，全球人工智能服務(wù)器集群的平均能源強度也將下降。
企業(yè)電力購買協(xié)議在向更清潔電力來源過渡中發(fā)揮重要作用?？萍脊驹?024年簽訂了33吉瓦的清潔電力合同，高于2023年的約18吉瓦。這些協(xié)議為可再生能源開發(fā)商提供了關(guān)鍵的收入確定性，使得原本可能無法獲得融資的項目得以實施。雖然這些協(xié)議不會立即減少數(shù)據(jù)中心的排放，但加速了清潔發(fā)電容量的建設(shè)，并展示了企業(yè)對可持續(xù)性目標(biāo)的承諾。
投資影響和機會
電力基礎(chǔ)設(shè)施轉(zhuǎn)型以支持?jǐn)?shù)據(jù)中心增長，在整個供應(yīng)鏈中創(chuàng)造了多樣化的投資機會。高盛繼續(xù)認(rèn)為可靠的電力和水供應(yīng)是一個多年期投資主題，不僅受數(shù)據(jù)中心需求驅(qū)動，還受老化基礎(chǔ)設(shè)施、適應(yīng)極端天氣事件以及提高電網(wǎng)韌性需求的驅(qū)動。
受益的公司跨越多個類別。在發(fā)電設(shè)備方面，燃?xì)廨啓C、核反應(yīng)堆、太陽能電池板、風(fēng)力渦輪機和電池儲能系統(tǒng)的制造商都面臨需求增加。具體時機因技術(shù)而異，可再生能源和儲能看到即時需求，燃?xì)廨啓C制造商經(jīng)歷中期增長，核能設(shè)備供應(yīng)商定位于長期擴張。
電氣元件制造商代表另一個重要機會。新發(fā)電容量和電網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)需要變壓器、開關(guān)設(shè)備、斷路器、電纜和無數(shù)其他組件。這些供應(yīng)商經(jīng)常面臨產(chǎn)能限制和長交貨期，創(chuàng)造定價權(quán)和持續(xù)的需求可見性。
公用事業(yè)公司本身也將受益，特別是那些在數(shù)據(jù)中心增長強勁地區(qū)運營的公司。受監(jiān)管的公用事業(yè)公司可以從電網(wǎng)擴建所需的大量資本投資中獲得回報，而商業(yè)電力生產(chǎn)商可能會從改善的容量利用率和更強的定價環(huán)境中受益，因為備用容量減少。
考慮到前面討論的勞動力供應(yīng)制約，輸配電專業(yè)承包商處于特別有利的位置。擁有完善培訓(xùn)計劃、經(jīng)驗豐富的勞動力和經(jīng)過驗證的項目執(zhí)行能力的公司具有競爭優(yōu)勢，應(yīng)該轉(zhuǎn)化為強勁的增長和利潤率。
冷卻解決方案提供商代表一個經(jīng)常被忽視的機會。數(shù)據(jù)中心需要大量冷卻基礎(chǔ)設(shè)施來管理密集服務(wù)器部署產(chǎn)生的熱量。隨著每一代人工智能加速器的服務(wù)器功率密度增加，冷卻挑戰(zhàn)加劇，推動對先進液冷系統(tǒng)、精密空調(diào)和創(chuàng)新熱管理技術(shù)的需求。
支持這種轉(zhuǎn)型的基礎(chǔ)設(shè)施延伸到傳統(tǒng)電力行業(yè)邊界之外。專門從事數(shù)據(jù)中心建設(shè)的房地產(chǎn)開發(fā)商、連接設(shè)施的光纖網(wǎng)絡(luò)提供商，甚至生產(chǎn)銅和鋁等特殊材料的公司都參與生態(tài)系統(tǒng)。
高盛強調(diào)，雖然預(yù)計與2021-2024年期間相比，全球綠色資本支出年度增長將有所減速，但某些垂直領(lǐng)域仍然是優(yōu)先事項。這些領(lǐng)域包括在老化基礎(chǔ)設(shè)施和極端天氣情況下維持可靠電力、水和能源供應(yīng)的行業(yè)；滿足不斷增長的電力需求所需的行業(yè)；以及提高客戶效率以降低消耗強度和減輕通脹壓力的行業(yè)。
電力行業(yè)投資主題與更廣泛的可持續(xù)性考慮相交。能夠同時實現(xiàn)增長和環(huán)境績效的公司特別有吸引力，因為在滿足實際電力需求的同時與企業(yè)可持續(xù)性承諾保持一致。這為提供結(jié)合可靠性、成本競爭力和降低碳強度的綜合解決方案的企業(yè)創(chuàng)造了機會。
理解六個P框架有助于投資者評估哪些公司最有能力應(yīng)對未來的挑戰(zhàn)和機遇。那些在多個維度具有優(yōu)勢的公司——例如提供具有競爭力的技術(shù)和強大勞動力渠道的公司，或者既有支持性監(jiān)管框架又能獲得多樣化發(fā)電資源的公用事業(yè)公司——可能會優(yōu)于在關(guān)鍵領(lǐng)域面臨制約的同行。
未來幾年將考驗全球電力基礎(chǔ)設(shè)施的韌性和適應(yīng)能力。由人工智能驅(qū)動的數(shù)據(jù)中心變化代表了電力需求模式的根本轉(zhuǎn)變，需要科技公司、公用事業(yè)公司、監(jiān)管機構(gòu)、設(shè)備制造商和許多其他利益相關(guān)者之間的協(xié)調(diào)行動。成功應(yīng)對這一轉(zhuǎn)型的公司將在支持人工智能發(fā)展的同時，為所有用戶維持可靠、可負(fù)擔(dān)且日益可持續(xù)的電力供應(yīng)方面發(fā)揮作用。
