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數據中心能源新趨勢!華為聚焦算電協同有望帶動液冷、儲能等產業

科創板日報    2025-01-14

《科創板日報》1月13日訊(編輯 宋子喬) 1月13日下午,華為召開直播發布2025數據中心能源十大趨勢,提出算電協同將成為數據中心建設的新模式,具體包括:

1、安全可靠成為智算DC的第一核心訴求;2、隔離式架構是保障算力設施安全的最優選擇;3、連續式制冷是智算高密場景的必要能力;4、AI將顯著提升DC運維主動安全;5、專業化服務是DC可靠運行的堅實保障;6、模塊化架構是應對AIDC需求不確定性的關鍵;7、子系統預制化是AIDC快速交付的有效手段;8、供電高效在AIDC的價值日益凸顯;9、AI將賦能DC綜合能效提升;10、算電協同將成為DC建設的新模式。

算電協同,即“算優化電,電支撐算”,是指計算資源與電力資源的統籌調配,旨在通過兩者的協同互動,實現資源的優化配置和高效利用。例如,在電網負荷較低時,增加計算任務的處理量,充分利用閑置的電力資源;而在電網負荷較高時,適當減少非關鍵計算任務,降低電力需求。

算電協同的本質是實現綠色算力,主要從使用端和供給端發力,通過先進制冷技術降低能耗、利用人工智能技術優化溫控供電模式,以及使用綠色電力實現節能降碳。

國家發展改革委、國家能源局、國家數據局在去年印發《加快構建新型電力系統行動方案(2024—2027年)》(以下簡稱“方案”),其中便提出“實施一批算力與電力協同項目”。

彼時北京理工大學博士生導師王永真接受財聯社專訪表示,“算電協同”實際上是追求“信息-能源協同”,再具體就是更全面的“算-電-熱-碳協同”。該政策將利好液冷、熱泵、儲能、微電網、綜合能源、能源互聯網以及信創等行業。

從算力到上游能源是AI產業鏈驅動的必然路徑

人工智能消耗的電力遠遠超過人們的預期,能源之于AI的重要性絲毫不遜于算力。

當今科技圈的兩位大佬,OpenAI創始人阿爾特曼和馬斯克此前已給出明確觀點。

前者認為未來AI的技術取決于能源突破,更有利于氣候變化的能源,尤其是核聚變或更便宜的太陽能以及儲能,是人工智能的發展方向。后者認為,雖然AI技術有望引領未來最大的科技革命,但同時也可能因為2025年的能源瓶頸而面臨發展挑戰。

立足當下,當下電力及IT基礎設施已成為北美算力市場的瓶頸。以OpenAI為例,2024年12月27日凌晨,OpenAI宣布,聊天機器人ChatGPT、視頻生成模型Sora和API產生了重大錯誤,大部分已經宕機數小時。OpenAI并未具體說明與該問題相關的“上游提供商”,但其獨家云提供商微軟報告稱,其一個數據中心出現了“電源問題”。

國盛證券最新研報指出,從算力到上游能源是產業鏈驅動的必然路徑。AI產業加速發展下,GPU、CPU到存儲、通信、銅纜等各細分領域,已經成為當前市場熱議的主題,但這些算力生態的背后,強烈依賴于能源和基礎設施的持續供給。AI驅動下的科技產業鏈條正在從算力生態向能源IT基礎設施延展。

從投資機會上講,一方面,數據中心快速增長帶動電源和變壓器等相關設備需求增加;另一方面,人工智能算力的不斷提升加速對能耗問題的關注,實現算電協同需要液冷等技術配合。

國盛證券認為,AIDC能源基礎設施將迎來全面升級,海外數據中心的主要瓶頸是電力緊張,但芯片供應相對充足,因此其建設方向集中在通過天然氣、核電等能源方案實現高效供電,以支持不斷擴大的算力需求。國內則以原有數據中心的升級換代為特點,機房功率偏低的問題需要通過電力基礎設施的改造來解決,推動柴油發電機組、UPS、BBU、HVDC等設備的升級。能源賽道在國內外的不同需求背景下,展現出極具潛力的投資機會。

該機構建議關注海外天然氣/SMR核電產業鏈,國內電力改造產業鏈公司如麥格米特、中恒電氣、禾望電氣、濰柴動力等。

江海證券表示,數據中心資本性支出主要包括主體工程及設備設施的大修、更換及調整升級。資本性支出包括但不限于電氣系統、暖通空調系統及消防系統等固定資產的更換。其中,電氣系統中的UPS(不間斷電源)及蓄電池使用壽命較短,更換次數占全生命周期比重大,為資本性支出重要部分。

從數據中心機柜功耗上來說,傳統數據中心每機架功耗一般在3-10kW之間,而每臺GPU服務器的功率可高達50kW,對于數據中心操作員和規劃人員來說,需要依據計算需求對資源進行合理規劃和分配,積極探索采用液冷等先進冷卻方法,滿足實現可持續發展提出的要求。

該機構表示,變壓器方向建議關注金盤科技、明陽電氣;電源方向建議關注科華數據、科士達、麥格米特、歐陸通;液冷方向建議關注英維克、申菱環境。

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