鼓狮财经8月6日讯，AI对电力的巨大需求早已广受关注，但鲜为人知的是，AI数据中心电力的剧烈波动正在对内部关键电力设备构成严重威胁，加速设备折旧甚至导致报废。若不及时检修更换，设备故障可能进一步损坏昂贵的AI芯片。市场日益担忧，相关设备的实际折旧速度可能远超预期，令投资者对超大规模云厂商数千亿美元的巨额投资回报感到不安。
电力剧烈波动加速设备损耗
几十年来，数据中心一直在持续消耗电力，但专为AI计算设计的数据中心截然不同：其电力需求极为庞大，且波动幅度剧烈。Uptime Institute英国首席顾问Amber Villegas-Williamson指出，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。
业内人士进一步解释，AI数据中心在训练新模型时，需要调动数十万颗GPU同步投入运算，这种毫秒级的同步启停，好比蜂群集结或鱼群转向。Mainspring Energy创始人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园区规模更大，平均耗电量与纽约市相当。
Heron Power Electronics创始人、特斯拉前高管Drew Baglino指出，AI有时会导致用电量激增至设计容量的150%，这意味着一个1吉瓦的设施可能在极短时间内使用1.5吉瓦的电力。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，强调设备无法承受如此快速的切换。
近期媒体采访了美国和欧洲三十多位电力专家，多名人士表示，数据中心所用的小型天然气内燃机已发生曲轴断裂故障。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。英国氢燃料电池服务商GeoPura Ltd.首席执行官Andrew Cunningham也表示，英国规模较小的数据中心内的轮机同样出现了裂纹。测试与认证服务机构UL Solutions Inc.首席执行官Jennifer Scanlon警告称，设备的裂纹或磨损可能导致电弧闪络，从而损坏AI芯片。
此外，多位知情人士透露，在快速推进数据中心建设的过程中，许多项目并未充分配置电池、电容器、飞轮、变压器等多种可平抑电力波动的设备。据Uptime Institute及其他合作方人士称，为平抑波动而安装的电池，在高负荷下有时甚至需要在数周或数月内更换。Villegas-Williamson指出，这一问题在全球各地，从中东、非洲到欧洲和美国，都普遍存在。
收益承压
业内指出，上述问题已导致部分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，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、断路器等电力部件，而在于计算能力因关机而无法产生的收入。业内估计，停机所造成的收入损失因设施类型而异，从每分钟数千美元到数十万美元不等。
有知情人士称，数据中心建设预设是全年365天不间断运转，但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。
威胁大电网稳定
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来平抑电力波动。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，以避免用电量急剧跌落。
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。”