财联社 8 月 6 日讯（编辑 李莹）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。"