AI对电力的巨大需求早已众所周知。但鲜为人知的是，AI数据中心电力的剧烈波动可能会损坏内部关键电力设备，加速设备的折旧或导致报废。电力设备磨损后，如不及时检修更换，可能进一步损害芯片。

　　市场日益担忧相关设备的实际折旧速度可能远快于预期，投资者对超大规模云厂商数千亿美元的支出感到不安。

　　电力剧烈波动损害设备

　　几十年来，数据中心一直在大量消耗电力，但专为AI计算设计的数据中心有所不同：其电力需求极为庞大，且波动要剧烈得多。

　　数据中心和电力供应商咨询机构Uptime Institute英国首席顾问Amber Villegas-Williamson表示：

　　“AI确实创造了‘异常’的电力需求。这就像让汽车引擎超频运转，会比保持恒定车速更快地磨损发动机。”

　　业内指出，AI数据中心训练新模型时，需要调动全部GPU同时投入运算。数十万颗GPU在毫秒之间同步启停，就好比蜂群集结、鱼群同步转向。

　　工业及数据中心微电网服务商Mainspring Energy Inc.创始人兼总裁Shannon Miller表示：一个吉瓦级的数据中心耗电规模相当于波士顿，其一半的用电量可能每隔几秒就会启停一次；部分AI园区规模甚至还要大五倍以上，平均耗电量与纽约市相当。

　　电力波动管理设备研发商Heron Power Electronics Co.创始人、特斯拉前高管Drew Baglino表示，AI有时会导致用电量激增至设计容量的150%，因此一个1吉瓦的设施可能会在极短的时间内使用1.5吉瓦的电力。

　　绝大多数设备在设计之初，并未考虑应对幅度如此剧烈的电力波动。能源储存开发商Terraflow Energy首席执行官Jon Parrella将其比作驾驶一辆法拉利并直接从六档换到一档。

　　他表示：“你无法做到那么快地切换。”

　　有媒体近期采访了美国和欧洲三十多位电力专家，多名人士表示，数据中心所用小型天然气内燃机已发生曲轴断裂故障。

　　有知情人士透露，在xAI位于田纳西州的Colossus数据中心中，燃气轮机出现了裂纹。

　　氢燃料电池服务商GeoPura Ltd.首席执行官Andrew Cunningham表示，英国规模小得多的数据中心内的轮机也出现了裂纹。

　　测试与认证服务机构UL Solutions Inc.首席执行官Jennifer Scanlon表示，设备的裂纹或磨损可能会导致电弧闪络（电流在导体之间跳跃），从而损坏AI芯片。

　　几位知情人士表示，在快速推进数据中心建设的过程中，并未充分配置电池、电容器、飞轮、变压器等多种可平抑电力波动的设备。

　　据数据中心咨询机构Uptime Institute以及其他与运营商合作的人士称，为平抑电力波动安装的电池，高负荷下有时需要在几个月甚至几周内更换。

　　Uptime Institute的Villegas-Williamson指出，从中东、非洲到欧洲和美国，全球各地的数据中心都存在这一问题。

　　收益承压

　　业内指出，这些问题已经在导致部分AI数据中心建设延期或缩减运营规模，进而影响收益。

　　基础设施开发商Joulent Inc.正与能源巨头雪佛龙公司共同开发得克萨斯州西部一个规划为2.67吉瓦的AI园区。

　　Joulent Inc.首席执行官Chris James表示，为了确保该园区能够达到微软公司所需的99.999%基础设施可用性，规划日程中额外预留了工程时间。他透露，这意味着供电开始时间将从2027年推迟至2028年。

　　数据中心建设及运营商Switch首席战略官Jason Hoffman表示，如果关键设备提前故障，财务后果主要不在于更换水泵、断路器或某种电力部件，而在于计算能力因关机而无法产生的收入。

　　业内指出，停机所造成的收入损失因设施类型和工作负载而异，估计从每分钟数千美元到数十万美元不等。

　　有知情人士称，数据中心的建设预设是，项目投用后便可实现全年365天不间断运转。但该人士透露，部分数据中心实际可用率仅接近80%；若相关问题得不到解决，未来一至两年内，部分项目的投资者或将因此遭受损失。

　　与此同时，GPU机架受芯片技术快速迭代影响而加快的折旧速度，同样让市场对该行业的盈利兑现能力打上问号。

　　威胁大电网

　　业内指出，上述隐患还可能波及整个大电网的稳定。

　　施耐德电气电力质量专家兼全球产品经理Sreemant Roy表示：

　　“这些负荷极具动态性且波动剧烈，会导致电网不稳定，如果不加以改善，可能导致停电。”

　　他特别指出，数据中心容易在电流量中引起亚同步振荡，这可能会损坏连接到网络其他部分的设备。

　　Roy表示：“这让全球的公用事业公司感到非常担忧。”

　　在过去两年中，北美电力可靠性公司（NERC）——美国负责制定电网供电可靠性标准的核心机构——已多次发出警告和警报，指出数据中心是电网稳定性的最大风险之一。

　　NERC此前对美国总规模超 33 吉瓦的在运数据中心开展评估，发现约四分之三的负荷模型 “无法反映数据中心的动态用电特征”。今年早些时候，该机构罕见发布三级警报，要求大型数据中心处置上述紧迫风险，并于8月3日前提交整改反馈。

　　仍在寻求解决方案

　　AI行业已经意识到这些问题并正在积极寻求解决方案。

　　英伟达基础设施解决方案高级总监Dion Harris表示，英伟达在2024年开发Blackwell GPU时，就开始与电力专家开展更紧密的合作，致力于让数据中心的设计、建设、工程实施以及电力供给各个环节都更加顺畅。

　　Harris表示：“我们正在制造芯片和处理器，但也将其应用于公司自己的数据中心。”

　　部分数据中心运营方正通过执行辅助计算平抑电力波动。但该方案也饱受诟病，原因是在用电紧张的背景下，这种做法会造成电力浪费。

　　辅助计算是和模型训练无关的虚拟运算。当真实训练任务负荷下降时，通过额外运行无效运算，强制让GPU保持高负载运行，避免用电量急剧跌落，以此抹平电力波动。

　　落基山国家实验室（NLR）的美国能源部电力办公室项目经理Martha Symko-Davies表示，该实验室去年代表美国能源部设立了一个测试平台，以研究如何安全地将AI用电整合到电网中。

　　该站点配备本地GPU及发电设施，可供开发者测试自有配置能否应对AI业务的用电波动。

　　NLR的Symko-Davies表示：“我们现在有机会把它做好。”