算力太费电或将催生“未来能源” 探索解决“AI尽头”的电力难题

本报记者 查睿

算力、算法和数据是AI训练的三要素，但不少人会忽视能源在AI训练中的关键位置。AI是名副其实的耗电大户，ChatGPT每天的耗电量足够一户美国家庭用上40多年。甚至有观点称，AI的尽头是算力，算力的尽头是能源。

在“双碳”目标的背景下，我国AI产业如何减排降耗？凭借着AI产业和未来能源的技术优势，上海各方正在探索一种“算能融合”模式，AI“节流”提高能源利用率，电力“开源”保障AI算力的能源需求。

以算促能

记者在采访中发现，“算能融合”“算电协同”是AI行业破局的关键词。行业专家普遍认为，AI技术能优化能源配置，即“以算促能”，而能源突破还能弥补AI算力的短板，即“以能补算”。

利用AI技术优化电网韧性，全球已有成功案例，比如英国电网引入谷歌DeepMind的风能预测系统后，调度效率提升20%，运营成本和电网安全也得到可靠保障。

类似于“以算促能”的实践，上海也在同步摸索中。

在上海电网春季检修期间，浦东供电公司调度员魏英杰运用“AI大脑”的主配融合负荷转供智能体，仅用时3分钟便高效完成35千伏变电站全站失电故障处置模拟，负荷转供方案编制时间缩短至30秒以内，且方案准确率达到100%。

AI提升电网稳定性的同时，也进一步优化了AI自身发展所需的能耗，电力需求与AI产业形成了正向循环。

“集成电路、数据中心等AI产业对电能质量要求很高。”浦东供电公司临港能源服务中心运营专职罗潇告诉记者，毫秒级的电压波动对常规的生产线几乎没有影响，但是AI相关设备对电压波动异常敏感，即便是几毫秒的波动超标，都可能对设备造成数十万乃至百万元的损失。另外，临港新片区汇聚了大量的AI产业集群，且光伏发电及海上风电等绿色电力占比很高，多源头的新能源并入电网，给区域电能质量管理带来极大的挑战。

对此，上海AI企业达卯智能自主研发的能源大模型，通过“算电协同”解决方案，将无序的算力波动转化为有序的算力调度任务，在保证电网稳定运行的同时，还能降低数据中心能耗。数据显示，通过达卯智能的优化，商汤临港智算中心的能源利用效率指标从1.74降至1.3以下。

以能补算

随着AI算力指数级增长，仅靠“节流”将无法满足未来需求，电力“开源”成了市场的新焦点。“巧合”的是，上海布局五大未来产业中“未来能源”集群时明确，推动先进核能、新型储能等技术研发突破及产业化。这与全球AI产业正在探索的长时储能和可控核聚变等能源方案不谋而合。

在上海纬景储能科技有限公司联合创始人、董事长葛群看来，长时储能可将供给不稳定的太阳能、风能等新能源，按照调度需求稳定供给电力，尤其是绿色电力。特别是在上海的数据中心等AI产业用电密集区域，长时储能技术有望成为能源保障的新基建，预计市场规模在2030年将突破万亿元。

如果将眼光放远一点，核聚变或许也是AI能源突破的可靠路径。

“一旦实现聚变发电，一杯海水就能提供相当于300升汽油的能量。”中国工程院院士李建刚表示，核聚变发电有燃料无限、零碳排放、固有安全性三大优势，“预计大家最迟会在2030年看到‘核聚变点亮的第一盏灯’。”

今年2月，上海核聚变能源商业公司“能量奇点”自主研制的经天磁体成功励磁至21.7特斯拉，创下大尺寸高温超导D形磁体最高磁场纪录，这也意味着上海距离“人造太阳”更近一步。紧接着，上海未来产业基金宣布拟战略投资中国聚变能源有限公司，标志着上海在未来能源领域的又一重大战略布局。

来源： 解放日报