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芝能智芯出品

隨著人工智能（AI）的高速發展，數據中心如雨后春筍般涌現，其巨大的電力需求對電網構成了前所未有的壓力。不良諧波現象的頻繁出現表明，電網的電能質量正受到嚴重影響，甚至威脅到家用電器和老化電力設備的運行安全。

我們根據彭博社《AI Needs So Much Power, It’s Making Yours Worse》一文展開分析，并將分為兩個部分進行深入探討：

第一部分聚焦AI數據中心帶來的電能質量挑戰及其解決方案；

第二部分分析英偉達將鋰電BBU（備用電池單元）作為新一代服務器標配的策略。

Part1

AI數據中心電能質量挑戰與解決方案

人工智能的繁榮使得數據中心如雨后春筍般涌現，美國目前是全球最大的數據中心運營商，且其他國家也在競相建設。

數據中心作為城市規模的大用戶，其建設速度遠超電網規劃的常規節奏。以美國為例，未來五年電力需求將因新數據中心推動而激增近 16%，是一年前估計的三倍多，而電網幾十年來電力使用量基本持平，現有的電網基礎設施難以快速適應這種爆發式增長，導致電力供應緊張，電壓穩定性受到挑戰。

數據中心多集中在大城市附近以利用更大電網和光纖網絡解決延遲問題，但也給本已脆弱的城市電網增添巨大壓力。

在農村地區，靠近重要數據中心活動的傳感器也出現電力失真，說明電網在城鄉都面臨著因數據中心帶來的壓力，且這種壓力還因基礎設施老化、極端天氣以及電動汽車等更多電氣化設備的興起而加劇。

數據中心的大規模用電以及其用電的不穩定性（如人工智能的能源消耗像鋸齒圖，而非平滑線），會導致電網電壓出現波動。

當數據中心用電高峰時，可能會拉低電網電壓，而在用電低谷時，又可能使電壓升高，超出正常范圍的電壓波動會影響各類電器設備的正常運行，降低其使用壽命，甚至損壞設備，對電壓敏感的電子設備，如精密儀器、醫療設備等，可能會因電壓不穩而出現測量誤差、故障甚至報廢。

●諧波失真的直接后果包括：

◎設備損壞：電器發熱、噪音增加甚至失靈，嚴重影響設備壽命。

◎火災風險：電壓波動或諧波積累可能引發電氣火災。

◎經濟損失：全球范圍內的諧波相關損失可能高達數十億美元。

數據中心快速建成并上線的速度遠超傳統電網規劃，給本已老化的電網設施帶來了前所未有的沖擊。

此外，電動汽車普及、家庭電氣化程度提高等趨勢進一步加劇了電力需求。這些因素疊加，使電網變得更加脆弱，難以應對超大規模負載。

AI數據中心對電能質量的沖擊既是技術挑戰，也是優化電網的契機。

Part 2

英偉達電能質量解決方案的有效性與啟示

英偉達計劃在新一代服務器 GB3800 中將 BBU（Battery Backup Unit，備用電池單元）列為標配，其中采用鋰電池技術的 BBU 更具競爭力。

相比傳統 UPS 和柴油發電機，BBU 具備響應速度快（毫秒級）、體積小、布局靈活等優勢，可有效銜接超級電容啟動與柴油發電機供電的過渡階段。

在新型 AI 數據中心采用的高壓直流配電系統中，高倍率 BBU 可表現出更高的電力轉換效率，有助于優化數據中心運營成本結構。鋰電 BBU 的 5 - 10 年的使用壽命和快充特性能顯著降低全生命周期成本。

雖然中國電網環境相對穩定，對 BBU 需求不如海外迫切，但隨著 AI 對數據安全要求提升，加之 BBU 相較 UPS 在成本和空間利用上的優勢，國內市場也將逐步向 BBU 方向演進，甚至有觀點認為 BBU 隨著技術迭代有成為應急電源標配的可能。

●方案優勢：鋰電BBU響應速度快、體積小、布置靈活，適用于高壓直流配電系統，提升電力轉換效率。長使用壽命和快充特性降低全生命周期成本，增強數據安全性。

●解決問題：提升供電可靠性，避免因電力中斷導致的數據丟失或業務中斷。優化運營成本，通過高效電力轉換減少電力損耗，節省電費支出。

●設計影響：推動電源系統架構變革，結合超級電容和柴油發電機構建更完善的應急供電體系。改變空間布局與散熱設計，使數據中心更加緊湊高效。提高智能化管理水平，實現電源系統的實時監測和預測性維護。

英偉達推出的針對數據中心的諧波優化方案，引入了AI算法來實現實時監測與優化電力使用效率，可以自動識別并調整數據中心內各個組件的功耗，從而減少不必要的能耗，并提高整體的能源利用效率。通過這種方式，不僅能降低運營成本，還能減小對環境的影響。

為了減輕主電網的壓力，英偉達建議將部分計算任務轉移至靠近數據源或用戶的邊緣節點執行。這種方法能夠降低傳輸延遲、減少帶寬占用，同時也能分散瞬時電力需求，防止電網過載。

此外，分布式供電策略鼓勵采用本地化的能源生產方式，如太陽能板等可再生能源，進一步增強了系統的自給能力和環保性能。

●對于未來數據中心設計的影響體現在幾個關鍵方面：

隨著技術的進步，未來的數據中心將更加靈活多變，允許快速部署新服務和技術升級。

智能管理系統使得這些設施能夠在幾乎無需人工干預的情況下自我調節和優化。考慮到環境保護的重要性，越來越多的數據中心開始探索如何更廣泛地應用清潔能源。光伏和風能等可再生能源的使用比例預計會持續增長，幫助實現碳中和目標。

云-邊協同的概念促進了計算資源的最優分配，而區域節點布置則保證了即使在網絡故障時也能維持基本的服務水平。這種架構不僅提高了系統彈性，也為用戶帶來了更好的體驗。

從硬件到軟件層面的全面優化，意味著不僅要改進物理基礎設施，還要不斷提升算法的效率。新型濾波設備的應用配合強化后的能效監控與優化算法，可以確保數據中心始終處于最佳工作狀態。

英偉達的實踐強調了電網管理需要變得更加智能與彈性化。借助AI、電力工程和數據分析等現代技術，可以更好地預測負載需求、調度能源資源，最終達成提升電能質量和促進可持續發展的雙重目標。這不僅是對現有電網管理模式的一種革新，也預示著一個更加清潔、高效且可靠的電力未來。

小結

AI數據中心的崛起帶來了前所未有的電網壓力，也為電能質量的技術升級提供了新的動力。芝能智芯認為，應以多元技術手段提升電能質量，通過跨行業協作實現電網的智能化轉型。

原文標題:AI數據中心對電能質量帶來挑戰！如何應對？