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對話騰訊翟永平:AI浪潮下,數據中心如何算電協同

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數據中心用電量增加,對電網協調、儲能調峰和綠色電力供給提出了更高要求

文|《財經》研究員 吳俊宇

編輯 | 黃凱茜

“算力的盡頭是電力”,這是算力行業(yè)近一年密集討論的問題。

算力和電力的協同正在變得愈加重要。隨著這一輪大模型技術的發(fā)展,企業(yè)加速新建智算中心——這和過去以CPU(中央處理器)為主的數據中心不同,被廣泛用于人工智能(AI)訓練和推理的GPU(圖形處理器)數據中心能耗顯著提升。

中國信息通信研究院2025年6月報告顯示,2024年中國數據中心用電量達1660億千瓦時,占社會用電量比例1.68%。按照中等增速,預計2030年底數據中心耗電量占社會用電量比例將達3%左右。

從宏觀層面看,這不足以構成系統性電力緊張。但在局部區(qū)域和特定時段,數據中心用電量增加,對電網協調、儲能調峰和綠色電力供給提出了更高要求。

能否獲得充足且成本更低的電力,是當前數據中心選址時的關鍵考量。電力成本在運營支出中的比重增加,已成為影響單位算力成本的核心因素之一。數據中心綜合成本包括資本支出(服務器、芯片等硬件)和運營支出(電力、網絡成本等)。在以GPU訓練推理為主且負載率較高智算中心中,電力成本占比可達10%-30%。

2022年2月,國家發(fā)展改革委等四部委聯合印發(fā)文件,同意啟動建設八大國家算力樞紐節(jié)點,并規(guī)劃了十個國家數據中心集群,“東數西算”工程啟動。2023年12月,國家發(fā)展改革委等五部委發(fā)布《關于深入實施“東數西算”工程,加快構建全國一體化算力網的實施意見》,提出“全國一體化算力網”的建設目標。

這些政策旨在引導算力資源逐漸向“八大樞紐、十大集群”集中(八個國家算力樞紐節(jié)點指京津冀、長三角、粵港澳大灣區(qū)、成渝、內蒙古、貴州、甘肅、寧夏;十個國家數據中心集群指中衛(wèi)、天府、重慶、貴安、慶陽、和林格爾、張家口、蕪湖、韶關、長三角生態(tài)綠色一體化示范區(qū)集群)。

圍繞AI用電增長引發(fā)的能源焦慮、數據中心如何用好綠電,以及小型模塊化核電等問題,《財經》與翟永平進行了對話。

翟永平是騰訊戰(zhàn)略發(fā)展部碳中和高級顧問,他曾在亞洲開發(fā)銀行擔任首席能源專家。目前他也在GHG Protocol(溫室氣體核算體系)擔任指導委員會委員,是該組織中參與全球綠色標準制定的發(fā)展中國家唯一代表。溫室氣體核算體系由世界資源研究所(WRI)和世界可持續(xù)發(fā)展工商理事會(WBCSD)共同開發(fā),是一套國際公認的溫室氣體核算和報告標準框架。

以下是部分對話實錄。



西部地區(qū)的電價優(yōu)勢

《財經》:近兩年科技公司紛紛布局大規(guī)模數據中心。隨著數據中心用電增長,未來會帶來電力危機么?

翟永平:目前,數據中心在國內整體耗電量占比約為2%,到2030年占比可能是3%-4%。我們不能夸大數據中心的用電量。數據中心用電增長,不會帶來電力危機。

但短期內,數據中心的綠電供給可能出現階段性緊張。因為去年中國要求國家樞紐節(jié)點新建數據中心綠電占比超過80%(國家發(fā)展改革委四部委2024年7月《數據中心綠色低碳發(fā)展專項行動計劃》),到歐盟CBAM(歐盟碳邊境調整機制)也對中國出口商品提出低碳要求。在此背景下,不僅是數據中心,各行業(yè)對綠電的需求都在擴大。

《財經》:“東數西算”政策鼓勵數據中心向“八大樞紐、十大集群”遷移。一些西部城市的電價低于0.4元/千瓦時。電力成本在多大程度上影響了數據中心的區(qū)域布局選擇?

翟永平:西部可再生能源豐富,當地有大量風電光伏基地。西部供給豐富,本地需求相對不足,這帶來了當地的較低的電力成本。這也推動了數據中心等用電戶在當地考慮直接簽署長期購電協議(PPA)、綠電直連、微電網等解決方案,綠電價格因此顯著低于東部。

西部地區(qū)也有局限性。比如,西部網絡傳輸成本更高、時延受限、數據運維相關技術人才稀缺。低時延業(yè)務(實時結算、視頻會議、實時推理等)難以在西部大規(guī)模部署。

《財經》:西部地區(qū)的低電價是否具有長期可持續(xù)性?

翟永平:這是過去十余年新能源產業(yè)發(fā)展和成本下降的結果。光伏風電發(fā)展早期(2010年-2018年),國內把光伏資源根據開發(fā)難度分成三類,補貼一定的上網電價(國家電網承諾以固定價格收購綠電)。這使得光伏風電制造業(yè)全鏈條,從硅料、硅片、電池片到光伏組件等,形成了全產業(yè)鏈優(yōu)勢,價格也大幅下降。

在這個背景下,2021年取消上網電價補貼后,光伏發(fā)電能和煤電一樣平價上網,甚至比煤電便宜。盡管現在已沒有政策補貼,但西部地區(qū)的低電價會維持下去。

《財經》:騰訊在西部低電價樞紐節(jié)點城市建設數據中心后,成本會結構性下降么?

翟永平:電價是選址決策中的一個變量,不能解決所有問題。

騰訊新建數據中心廣泛采用模塊化預制技術(T-Block),大幅縮短建設周期;同時利用西部干燥氣候特征,配套間接蒸發(fā)冷卻技術,顯著降低PUE(能源使用效率),從而實現綜合運營成本的下降。

在可預見的未來,得益于充沛的可再生能源供給和騰訊自研技術的應用,西部地區(qū)仍將保持相對的電價優(yōu)勢,但需關注容量電價政策帶來的成本結構變化。



數據中心如何用好綠電?

《財經》:現在數據中心普遍尋求低價綠電。一些從業(yè)者提出,在烏蘭察布等地通過源網荷儲布局(即,數據中心電力系統電源、電網、負荷和儲能耦合調度,最大化利用能源)、光伏風電自發(fā)自用,用電成本可降至0.3元/千瓦時以下,這在實踐中可以怎么做?

翟永平:這一趨勢在一些項目中確實可行。騰訊等企業(yè)積極在園區(qū)內落地分布式新能源項目(如屋頂光伏),但受限于園區(qū)內場地面積,其自發(fā)自用電量在總能耗中占比依然較低,不足5%。這意味著,數據中心的綠色轉型不能僅靠“自給自足”,更需依賴大電網的綠色化以及綠電交易。

企業(yè)可采用“合同能源管理模式”,在不承擔全部前期投資的情況下獲取低成本電力。這類模式在財務可行性和市場響應方面已得到實踐驗證?!霸淳W荷儲”電價最終會低于電網價格,數據中心也能節(jié)約電費。

但這種模式帶來的綠電,在總耗電中占比不到5%。若希望大幅提高綠電占比,則需要通過綠電直連方式,例如與數據中心較近的新能源電站簽署多年綠電直供PPA(長期購電協議),新能源電站通過專用線路將綠電送至數據中心消納,實現物理直供。但即便如此,數據中心仍不可脫離大電網獨立運行,因為綠電的波動性特征,對大電網提供系統安全保障的需求反而更高了。

當用戶通過綠電直供等方式提升綠電占比,大電網供電量下降至70%乃至更低時,電網在峰值保障、備用容量等方面的責任并未同步減少。因此最終仍需要嚴格計算容量電價、輸配電價中所包含的系統成本以及公共責任成本。我們需要精細測算承擔上述成本后,才能實現綠電直供占比提升所帶來的綜合收益。

《財經》:有數據中心從業(yè)者嘗試綠電直連的同時,希望減少大電網依賴,甚至自給自足。這種想法是否成立?

翟永平:關于這種思路,要考慮三個問題,一是技術是否成立,二是政策是否允許,三是經濟是否可行?

技術上,數據中心附近幾十公里建設風電光伏通過專線直供園區(qū)是可行的。政策上,綠電直連開了一道口子。但經濟上,綠電直連做得好會有微利,做不好會虧損。雖然理論上能靠風光儲能100%自給自足,但它不可能脫離大電網。按政策規(guī)定,自發(fā)自用電量要占總發(fā)電量的60%以上。剩余上網部分不僅收益較低,還要考慮電力傳輸等費用。

更關鍵的是,若要實現100%綠電自給自足,需配套足額儲能與備用電源,疊加并網項目的容量電價成本,整體固定成本會呈指數級攀升,短期內完全不具備經濟性。至少目前沒看到清晰的低成本、高收益的綠電直連案例。

《財經》:數據中心要做綠電直連、隔墻售電,目前的政策是否可行?

翟永平:政策正在放開綠電直連的通道,但隔墻售電仍未全面開放。企業(yè)若同時建設光伏風電、輸電及供電系統,還嘗試向多方售電,屬于未經許可向公共電網覆蓋區(qū)域的第三方用戶轉供電力,這就可能違反“供電專營”要求。

我認為,國家電網當前的考量核心在于保障電力供應安全。究其原因,隔墻售電模式若缺乏規(guī)范引導,易引發(fā)無序發(fā)展問題;一旦發(fā)生斷電事故并造成損失,責任界定將成為核心爭議——究竟是由承擔兜底責任的國家電網負責,還是由售電側的項目業(yè)主承擔?這種謹慎態(tài)度完全可以理解,而該模式的健康發(fā)展,仍需配套政策的進一步完善。

尤其對科技公司,供電安全大于一切。業(yè)務不斷電的重要性,遠大于節(jié)省電費。

《財經》:政策要求國家樞紐節(jié)點新建數據中心綠電占比超過80%。騰訊要如何實現這個目標?有哪些源網荷儲方面的實踐案例?

翟永平:騰訊數據中心主要分自建、合建和租賃三類。2025年的詳細數據還需要2026年初匯總,我們通過綠電、綠證采購是可以達到國家對綠電比例要求的。

騰訊在源網荷儲方面有若干試點。例如,張家口懷來項目裝機容量10.99MW(兆瓦),天津高新云微電網項目是10.54MW裝機容量。這些項目整體發(fā)電量占比不足5%。在這個比例下,儲能和調峰問題是好解決的。這些項目是分布式新能源項目的自發(fā)自用場景,不屬于綠電直連超過30%的大幅波動場景。

《財經》:數據中心綠電占比想進一步提升,儲能技術面臨哪些制約?

翟永平:目前數據中心儲能主要依賴鋰電池。但在數據中心長時儲能(大于6小時)場景下,鋰電池效率與安全性不如液流電池。推長時儲能發(fā)展,需要發(fā)展液流電池等技術。

液流電池沒大規(guī)模使用,有歷史原因。鋰電池在技術創(chuàng)新和政策支持下(尤其是受益于電動汽車產業(yè)補貼),市場規(guī)?;俣雀?,成本迅速下降。

液流電池由于缺少規(guī)?;瘓鼍?,成本下降速度遠慢于鋰電池,當前市場化成本仍高于鋰電池。所以騰訊“碳尋計劃”二期支持的一個技術賽道就是長時儲能,其中包括液流電池、空氣壓縮儲能和氫能技術,通過“資金+場景+生態(tài)”模式支持技術落地,催化創(chuàng)新團隊、推進產業(yè)化,旨在解決鋰電池在長時儲能場景下的安全性和經濟性瓶頸。

《財經》:騰訊2024年自有數據中心綠電占比達到54%,簽約綠電采購量超13億千瓦時。未來提升綠電占比和降低成本的路徑有哪些?

翟永平:好消息是,目前中國電力價格總體穩(wěn)定,綠電市場價格相對平穩(wěn),我們主要依靠綠電采購提高綠電比例。但隨著國家對節(jié)點新建數據中心綠電占比80%強制紅線的實施和新能源機制電價政策落地,未來綠電資源競爭將加劇,溢價可能出現波動。

因此,我們正通過PPA鎖定成本。同時,我們看到政策也在逐漸開放,技術上也允許更多嘗試。通過源網荷儲、微電網或未來綠電直連等方式可短期增加綠電占比,但比例有限。長期看,隨著分布式電源、微電網、長時儲能等技術成本下降,隔墻售電政策逐步放開,通過多元的“技術+交易”雙輪驅動,綠電占比有望進一步提升。

《財經》:數據中心行業(yè)一種觀點是,綠證和PPA無法真正降低成本或實現低碳,只有綠電直連才能解決問題,二者之間的主要差異是什么?

翟永平:這一觀點部分成立。購買綠證或PPA不會直接降低綠電價格。在一些情況下,還有極低的綠色溢價。短中期內,數據中心的綠電交易,核心是履行企業(yè)社會責任、支持綠色發(fā)展。

但要考慮到,隨著未來電網的綠電比例不斷擴大,綠電價格會持續(xù)降低。數據中心的整體綠色轉型仍然依賴大電網及國家整體的綠色轉型。大河有水,小河才不會枯。企業(yè)能做的,更多是在這個大趨勢里做好補充。


未來還有哪些變量?

《財經》:巴克萊銀行2025年數據顯示,包括亞馬遜、微軟、谷歌等多家科技公司、數據中心服務商的算力投資規(guī)劃超過45GW(吉瓦)。但由于電力短缺,這并不容易落地?

翟永平:能源行業(yè)對AI數據中心用電增長既興奮又謹慎。一方面,AI帶來的數據中心建設和用電增長,讓能源行業(yè)迎來了增長機會。另一方面,能源行業(yè)也擔心AI泡沫導致電力投入、電網改造、核能建設會變成擱淺資產。

投行會考慮到信息對投資者的價值。但能源行業(yè)做需求預測時,不會只看科技公司宣布的吉瓦級數據中心規(guī)劃。電網更關注需求是否真實,投入資產后要滿足誰的需求、在哪里的需求。

值得強調的是,過去三年,數據中心確實推動了電力即時增長,但從五到十年視角來看,工業(yè)、建筑、交通等行業(yè)的能耗可能因AI和數字化技術而下降,這一幅度可能是數據中心自身能耗的數倍,因此整體能耗不會持續(xù)增長。

《財經》:市場上正在探索將小型模塊化核反應堆(SMR,發(fā)電容量為每臺300兆瓦以下)應用于數據中心,如何評估其潛在價值與前景?

翟永平:在數據中心成為主要用電增長來源之前,SMR已經是技術研發(fā)熱點。它采用工廠預制、現場組裝模式,建設周期短、初始投資較低。

SMR的關注度源于風、光發(fā)電波動性較大,且儲能難以完全解決問題。在低碳轉型壓力下,核電提供了穩(wěn)定的低碳能源。SMR能夠解決大型核電的安全和成本問題。

這一輪數據中心建設浪潮對核電是利好。即便AI投資存在泡沫,SMR借此機會實現規(guī)?;杂袘?zhàn)略價值。而且,中國SMR常規(guī)工程技術在國際上處于領先水平。

《財經》:在國內,數據中心在中短期內使用核電是否現實?

翟永平:國內對核電的考慮更穩(wěn)妥。國內核電建設是大電網的組成部分,不同地區(qū)建設成本差異顯著,定價按成本測算,上網電價通常略高于煤電。2024年中國核電比例為4.7%,在這樣的情況下,也可以說中國的數據中心已經通過大電網用上了核電。未來,隨著更多的核電站投入運行,核電的比例也會進一步提高。

《財經》:“微電網+分布式電力”應用于數據中心場景,是否有競爭力?

翟永平:我目前還在GHG Protocol擔任指導委員會委員。該機構負責范圍一、范圍二和范圍三等全球綠色標準的制定。

當我們討論綠色時,什么是綠色?GHG Protocol現在定義的綠色正朝著“實時綠電”“小時級匹配綠電”方向前進。國內大部分科技公司承諾2030年之前實現100%綠電,做法是確保全年綠電采購總量與消耗總量平衡?,F實中,數據中心白天用綠電,夜間缺乏光伏且儲能不足時仍依賴煤電。這并非全天候綠電。

如果未來是“小時級匹配綠電”,分布式能源、綠電直供會更靈活、更有優(yōu)勢。


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