（來源：麻省理工科技評論）

一場英格蘭對德國的男足比賽，上半場踢完 0 比 0，氣氛緊張。幾百萬英國人集體松了口氣，然后做了他們在壓力時刻最常做的事：燒水泡茶。一大波電熱水壺同時打開，給電網制造了另一種壓力：用電需求突然猛增。但負責當地輸電網絡的英國國家電網早有準備。

就在水壺開始燒水的時候，一套 AI 程序向倫敦的一座數據中心發出指令，讓它降低部分高耗電芯片的功率。這個調整幫助確保了電力供需平衡，避免了潛在的停電或電力設備損壞。對于平時只管自己用電、不管別人死活的數據中心來說，這是一個根本性的轉變。

然而，這其實是一次測試。軟件控制的是一座真實的數據中心，但當時并沒有比賽在進行——那是 2025 年 12 月。工程師們在為一種新型“彈性用電”數據中心做試運行，他們重現了 2020 年歐洲杯一場比賽期間英國電網面對的用電需求，想看看他們的軟件 Conductor 如果當時在線，會怎么應對。

Conductor 是 Emerald AI 的核心產品。這家位于華盛頓特區的公司屬于一波新興企業，它們都在研究同一個問題：數據中心能不能在現有電網的容量范圍內運轉？

今年 Emerald 將在弗吉尼亞州被稱為“數據中心走廊”的地區，把 Conductor 部署到一座新設施中，這次是接入真正運行的電網。當整體用電需求飆升時，Conductor 會降低數據中心的功耗，同時確保服務器優先完成最緊急、最重要的任務。Emerald 在這個項目上的合作伙伴包括 Nvidia 和大型數據中心運營商 Digital Realty，他們把這座設施稱為全球首批“彈性用電 AI 工廠”之一。

如果能證明數據中心可以參與這種“有借有還”的用電方式，就能緩解很多科技行業領導者眼中的最大瓶頸：審批、建設和接入新電廠所需的時間遠遠長于建一座數據中心。比如弗吉尼亞州的電網運營商 PJM（美國最大的電網運營商）需要八年才能讓新發電設施上線，這是能源研究機構 RMI 的數據?！拔覀儽仨毥鉀Q能源這道題，”Nvidia 可持續發展負責人喬什·帕克（Josh Parker）說，“AI 工廠的靈活用電是連接 AI 巨大需求和電網眼前局限的橋梁。”

但速度只是問題的一面。數據中心接入電網之后，周邊居民經常批評它們用電太多、推高電價；人們抱怨數據中心制造的噪音比創造的長期就業多，還會加劇污染、威脅就業。據 Data Center Watch 統計，2025 年因反對聲浪被擱置的數據中心項目價值超過 1500 億美元。嗅到民意的政策制定者也開始限制開發。

十幾個州正在考慮禁令，明尼阿波利斯和佐治亞州迪卡爾布縣等地已經實施了暫停令。在聯邦層面，參議院的一項兩黨法案 GRID Act 提議讓新建數據中心徹底脫離公共電網。一些運營商已經在朝這個方向走了，試圖自建發電設施。

但也許答案的一部分就在我們腳下和頭頂，就在現有的輸電線路里?，F有電網只在一年中為數不多的用電高峰時段才接近滿負荷運轉；一些電網專家因此認為，如果數據中心能在那些時段控制自己的用電量，就不需要等大規?；A設施升級，也不需要自建離網發電設施。

越來越多的研究支持了這個觀點。杜克大學 2025 年一份引發廣泛討論的報告發現，如果數據中心愿意在全年僅 0.25% 的時間（大約 22 個小時）里降低用電，美國電網就能額外釋放約 76 吉瓦的容量——相當于全部容量的 5% 左右，大致夠滿足到 2030 年美國數據中心的增長預期。普林斯頓大學和兩家電網現代化公司的研究者在 PJM 地區選址時發現（這份報告由 Google 資助），一座 500 兆瓦的數據中心如果愿意在一年中不到 1% 的時間里靈活調節用電，可以比不靈活的設施早三到五年達到滿負荷運行。

靈活用電還能幫數據中心改善公眾形象。在電網吃緊時降低自身用電，可以避免把電從最需要的地方搶走，從而增強電網穩定性。利用現有容量意味著可能減少新建化石燃料電廠的需求，還能把固定成本分攤到更多用電戶頭上，壓低電價。

AI 帶來的用電壓力正在吸引資源和研究投入電網靈活性這個方向，這對度過當前的過渡期很有幫助：算上電動車、空調和其他行業，分析師預測到 2030 年美國用電需求將比 2023 年增長 25%，數據中心是推動因素之一。

理想情況下，靈活性讓電網運營商對電力流向有更大的掌控力，從被不靈活的用電需求牽著鼻子走，變成一個和諧樂團的指揮。這有助于管理整個系統的需求高峰，也能更有效地應對風電和太陽能等可再生能源時有時無的特點。“需求側靈活性對電網非常有用，”密歇根大學電網專家約翰娜·馬蒂厄（Johanna Mathieu）說，“它能降低電費、提高電網可靠性?！?/p>

但好處雖多，操作起來也復雜。讓數據中心在用電上妥協是一件不容易推銷的事。靈活用電要求電力公司和電網運營商改變長期以來的保守做法。也有人說靈活用電會轉移注意力——真正該做的是更快地建設更多電網基礎設施——甚至可能給供電安全帶來風險。

不過一些技術專家、電網運營商和電力公司正在試圖證明靈活用電是可行的。數據中心建設的排頭兵們天然傾向于不靈活：微軟和 Oracle 等超大規模運營商提出建造巨型新設施，很多打算自備燒天然氣的離網電廠；xAI 想加快孟菲斯郊外 Colossus 數據中心的建設時，直接用平板卡車拉來了燃氣輪機。這座已經投入運行的設施正面臨監管機構和居民的強烈反彈，因為它造成了排放和污染的急劇上升。而且全球的燃氣輪機產能根本不夠滿足數據中心運營商的需求。

大用電戶面臨的一大障礙是電網本身的剛性。電網的設計是按全年用電最高峰來配置供電能力的，即使高峰時段在全年只占很少的小時數。這種保守做法是保證可靠性的簡單路徑，但也意味著電網大部分時間有不少富余?！半娋W本來就嚴重過度建設。如果你開航空公司利用率只有 30%，你不會再買飛機，”GridCare 聯合創始人兼 CEO 阿米特·納拉揚（Amit Narayan）說。他引用了 2025 年斯坦福大學對北美西部輸電線路的研究?！半娋W利用率 30%，從科學上講完全可以提到 60%。”

靈活用電對電網運營商并不完全陌生。幾十年來他們一直在做一種叫“需求響應”的事：當預判用電量將逼近供電上限——比如熱浪期間大家同時開空調——他們就打電話給大型商業或工業用戶，要求他們關停部分設備。這能避免啟動燒化石燃料的“調峰電廠”，但速度慢、精度差、很難規?；?。

2000 年代，電動車和光伏面板等新技術帶來新挑戰的同時，聯網程度更高的電網也提供了新的靈活手段。虛擬電廠（VPP）出現了，它更智能、更快速、更精細。工廠、裝了智能恒溫器的家庭、有太陽能板或大電池的用戶，允許電力公司在需要時調節他們的用電量，通常還能因此拿到報酬（而且調節的時候他們往往感覺不到）。

2022 年 ChatGPT 發布引爆生成式 AI 熱潮之后，一些公司開始把靈活用電看作讓數據中心更容易、更高效、更省錢地上線的途徑。如果數據中心把 AI 的錢帶進現有電網，減少或推遲昂貴的升級需求，它們實際上可以幫忙分攤固定成本，降低其他用戶的電費。杜克大學今年 2 月發表的一項研究發現，靈活用電可以讓電費降低 0.5% 到 2.8%。

關鍵在于：數據中心這種出了名的耗電大戶，在彈性連接被限流的時候怎么繼續運轉？靈活用電的倡導者設想了三種方式，最簡單的是在數據中心現場安裝備用儲能或發電設備，電網滿負荷時啟用——當然費用自理。

第二種是借助虛擬電廠。電力公司降低加入 VPP 的其他用戶的用電量，騰出來的電給數據中心用，數據中心為他們的靈活性付費。這種方式不需要大型基礎設施建設，但需要電力公司有一個規模足夠大的 VPP 項目，而且要在電網承壓的時候協調好這種交換。雖然將近 40 個州都有某種形式的 VPP，但各地規則差異很大，VPP 能做的事也因地區而異。

第三種最直接：數據中心在高峰時段就是少用電。傳統觀點認為數據中心不會接受這種限制，畢竟每一臺算力服務器都像一只可能下金蛋的鵝。但一些專家押注“快速上線”的價值足以改變他們的想法?！摆厔莺苊黠@而且在增強，”Emerald AI 首席科學家艾斯·科斯昆（Ayse Coskun）說，“運營商越來越愿意用一定程度的靈活性來換取更快接入電網?！?/p>

硅谷初創公司 GridCare 是最早用靈活用電來加速數據中心上線的公司之一，CEO 納拉揚在斯坦福研究過智能電網。他說 GridCare 不是只在用電最高峰的最壞情況下分析電網，而是在所有條件下分析。公司把電網的每一個組成部分——電廠、線路、變電站、住戶——都輸入一個生成式 AI 模型，為不同的電網配置創建“數字孿生”。然后挑出那些能在保證可靠性的前提下釋放容量的方案，再把這些方案輸入另一個基于電阻器、電容器等電氣元件物理特性訓練的模型，確保方案在物理上行得通。

GridCare 在“硅林”找到了第一個客戶。硅林是太平洋西北部的一個地區，名字來自當地茂密的森林和近年冒出來的 IT 產業。當地電網需要更多容量來支撐新的數據中心?！皵祿行囊氖恰焖偻姟?，”波特蘭通用電氣（PGE）數據中心關系經理艾薩克·巴羅（Isaac Barrow）說，“但擴建輸電設施是一個漫長而昂貴的過程。”

2024 年 Aligned Data Centers 找到 PGE，想在俄勒岡州希爾斯伯勒擴大運營。PGE 采納了 GridCare 的建議。Aligned 將安裝一塊 31 兆瓦的電池，預計 2027 年 5 月投入使用，電網擁堵時 Aligned 最多可以降低同等規模的用電量。加上其他靈活用電措施，這塊電池讓 PGE 在不新建電廠的情況下為 Aligned 和附近其他運營商增加了 80 兆瓦的可用容量。雖然希爾斯伯勒的數據中心建設遭到了不少當地居民的反對，但巴羅指出這可能產生一個連帶效果：把成本分攤到更多用戶上，從而降低大家的電費。

其他公司在推廣不同形式的靈活用電。Google 從 2023 年起就開始把計算任務從用電緊張地區的設施轉移到壓力較小的設施。它跟五家電力公司簽了協議（包括田納西河谷管理局和印第安納密歇根電力公司），總計增加了約 1 吉瓦的靈活性。

美國和加拿大的大型 VPP 運營商 Voltus 推出了一個“自帶容量”項目：數據中心公司可以出資在附近建一個 VPP。電網運營商在高峰時段通過 VPP 降低簽約用戶的用電量，參與者獲得經濟回報?！拔覀兛梢栽趲讉€月內搭建起新的 VPP。”Voltus 能源市場副總裁艾米麗·奧維斯（Emily Orvis）說。6 月公司簽下了第一單數據中心交易：Google 將在 PJM 電網區域內出資建設一個 VPP，為期三年。

在所有靈活用電的方案中，Emerald AI 的可能最有野心：讓數據中心主動配合電網的需求節奏。Conductor 軟件可以部署在本地或云端，基礎是首席科學家科斯昆的研究。她在波士頓大學的團隊 2013 年在兩篇論文中證明，數據中心可以監測電網狀態，幫助平衡大幅度的功率波動，比如太陽能和風電的間歇性影響。到 2022 年她和同事在一個 36 臺研究服務器的集群上做了測試，證明系統可以在不中斷正在運行的任務的前提下遵守功率限制。

Conductor 面臨的最重要的問題之一是判斷哪些 AI 任務可以降速省電、而不會嚴重影響性能。很多公司會給自己的任務標優先級——比如實時聊天機器人的請求可能比深度研究中的一次網頁搜索更緊急。如果公司沒標，Emerald AI 會根據任務的性質來推斷優先級。然后 Conductor 分析 AI 工作負載，判斷調低某個處理器的功率會怎樣影響性能，以及能否滿足電網運營商設定的用電上限。

“不同類型的工作負載對應不同的性能曲線，”科斯昆說，“每一個 AI 任務在那條曲線上的位置都不一樣。我們的智能就在于搞清楚你現在在曲線的哪個位置?！?/p>

去年 Emerald AI 開始通過一系列測試評估這項技術在真實世界中的就緒程度，每次都把難度調高一檔。測試與“數據中心靈活負載倡議”合作進行——這是 Google、Nvidia 等科技公司，Duke Energy 等電力公司，以及 PJM 等電網運營商共同參與的一個協作項目，目標是為彈性用電數據中心建立一套可復制的框架。

第一次測試在鳳凰城，那是一個快速增長的計算中心。Conductor 接管了一組裝有 256 塊 Nvidia A100 GPU 的服務器機架——耗電量大約相當于 170 戶美國家庭。面對模擬的電網繁忙場景，Conductor 把芯片功率降低了 25%，持續三小時，同時保持了可接受的計算性能。Emerald AI 及其合作伙伴在 2025 年 12 月的《自然·能源》上發表了結果。

第二次測試難度更高：系統必須在沒有提前通知的情況下應對突發的電網波動，并把 AI 任務從弗吉尼亞的數據中心轉移到芝加哥一座壓力較小的設施。第三次在倫敦，Conductor 接管了主 GPU 處理器之外的更多設備，面對的波動模式更復雜——有很短的擁堵和很長的擁堵——外加那個著名的“燒水壺效應”。

目前的進展表明靈活用電在某些場景下是可行的，但真正在做的運營商還是極少數?！拔覀冞€在比賽的最開頭，”普林斯頓 2025 年研究的作者之一、數據中心靈活用電初創公司 Firma 聯合創始人杰西·詹金斯（Jesse Jenkins）說，“人們認識到這是一種潛在的解決方案，動力有了，也有了一些定制化的案例。但還沒有一套通用的、被當作默認選項的方案，那才是我們需要走到的地方?！?/p>

數據中心在全美各地拔地而起，但論密度沒有任何地方比得上北弗吉尼亞的“數據中心走廊”。這個地區有大約 500 座計算設施，占全球總容量的 13%。排第二和第三的北京和俄勒岡各占 6%。

弗吉尼亞還有幾百座新設施的提案，但政府的一項研究發現，如果全部建成，該州到 2040 年的用電需求將增長 183%（約 26 吉瓦），即便只建一半也很吃力。Emerald AI、Nvidia、Digital Realty 及其合作伙伴正在馬納薩斯郊區建設的彈性用電數據中心，可能會示范數據中心如何從現有容量中擠出所需的電力。這座設施預計今年晚些時候上線，將讓 Conductor 有機會在迄今為止最大的規模上管理功率，并首次響應真實電網的實時狀況。在英國的演示中 Conductor 管理的是一個 130 千瓦的 AI 集群；在馬納薩斯，它要指揮的是一座 96 兆瓦的超大規模 AI 工廠。

對 PJM 來說，馬納薩斯的設施指向了度過當前電力緊缺的一條可能路徑?！拔覀冋J為不同形式的數據中心靈活用電，在中短期內對于可靠地接納數據中心負載至關重要。”PJM 需求側市場負責人斯科特·貝克（Scott Baker）說。

但也不是所有電網專家都這么樂觀。PJM 的市場監察機構（負責監督電網運營商）認為在增加容量這件事上沒有捷徑可走。“認為可以在不新增發電的情況下大量接入數據中心負載，這是異想天開。”從 1999 年起就擔任 PJM 市場監察負責人的經濟學家約瑟夫·鮑林（Joseph Bowring）說。

他指出的一個問題是：沒有任何機制能保證數據中心在用電高峰時真的會少用電。也就是說，如果沒有法律或監管上的強制要求，電力公司在需要防止停電的時候沒法指望數據中心配合。電力公司可以依賴電廠這樣的資源，但沒法控制或依賴數據中心?！八鼈儾幌氡煌耆驍唷！滨U林談到這些設施時說。

科技公司顧問斯蒂芬·恩佩多克勒斯（Stephen Empedocles）認為靈活用電更像是一種工具，而不是萬能藥。“這些方法在提高電網可靠性、從現有基礎設施中榨出更多價值方面非常好，”他說，“但它們是優化工具，不能替代仍然需要的發電、輸電和配電擴建?！?/p>

靈活用電的支持者也同意，長遠來看無論 AI 是否繼續爆發，電氣化都會推動對更多發電和輸電設施的需求。在我們從化石燃料轉向一個需要協調太陽能、風電、電池和電動車的未來的過程中，某種程度的靈活性將在更好地利用電網基礎設施方面扮演關鍵角色。國際可再生能源署 2026 年 1 月發布的報告發現，到 2030 年全球電網需要的靈活性將是 2019 年的三倍，到 2050 年將是十倍——以平衡不斷增長的需求和波動的可再生能源供應。

科斯昆認為 AI 帶來的電力挑戰可能恰好是推動我們設計和建設更智能、更靈活電網的契機?！懊鎸@樣的危機，沒有什么速效藥，”她說，“但有時候，正是這樣的危機創造了用不同方式做事的機會。”

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