从开年到二季度，国产大模型DeepSeek取得突破性进展，成为全球继ChatGPT、Sora后的AI标杆，下载量居高不下。

AI重塑世界的同时，也时刻面对数以亿计的请求响应。在此过程中，算力需求高、电力消耗大。国际能源署近日发布数据显示，以ChatGPT为例，每天要响应约2亿个请求，日均耗电超50万千瓦时，堪比1.7万户美国家庭日均用电量。国际能源署更预警：到2030年全球数据中心用电量将翻倍，超过日本全国总用电量。

而就在4月28日，西班牙和葡萄牙同时遭遇大规模停电，对千万居民生产生活造成影响，更让人们重新聚焦久不关注的用电耗电问题。

当AI成为能源界公认以指数速度“吞噬”电力的“巨兽”，是否会与民争电以致“停电”？算力“狂飙”之下，AI发展与能源保供间如何找到平衡？

看江苏：数据服务业用电新装申请增长2.9倍

中电联最新发布数据显示，一季度在AI、大数据、云计算、5G等行业带动下，全国互联网和相关服务用电量，日均同比增长25.7%。

业界认为，用电飙升与今年1月大模型DeepSeek取得突破，引发全社会对智能算力的聚焦不无关联。事实上，随着数字经济的发展以及大模型的兴起，数据中心、智算中心等算力基础设施作为支撑数字经济的物理基础与载体，市场的需求快速增长，而庞大的算力对应巨大的用电量。

以江苏一季度为例，全省数据服务业用电新装申请容量，较2024年同期迅猛增长近2.9倍；互联网相关服务的用电构成中，数据服务业贡献了84%的用电量，且在增量贡献方面高达95.8%，折射出江苏数字经济蓬勃发展的强劲动能；智能算力产业链的用电需求也急速攀升。

在全省可统计的数据中心里，南京与苏州这两座长三角算力枢纽城市表现突出。其可统计范围内的数据中心用电量，在全省占比高达70%。这一数据凸显南京和苏州两地，在推动数字新基建发展方面的引领地位。

在南京江宁中国无线谷智慧园区内，坐落着紫金山实验室等科研机构。今年一季度，园区用电量较2018年同比增长近50%。为保障园区内数据中心、实验室等24小时不间断用电，国网南京市江宁区供电公司大客户经理二班班长周昊源介绍：“我们创新研发出10/20千伏中压柔性互联系统，在为紫金山实验室供电的20千伏线路和相邻的10千伏线路之间，建起了一座10千伏—20千伏调压站，给实验室用电，再兜一张安全网。”

地处南京经济技术开发区的创新企业南京星蝠科技有限公司，早在2年前ChatGPT问世不久，便开始尝试使用通用大模型提升企业业务能力。公司CEO魏佳星回忆：“当时投入不少经费自建算力平台，成本较高。随着时间的推移，企业对于大模型的使用逐渐从训练阶段转向推理阶段，这对算力的弹性和稳定性，都提出了更高要求，因为一旦停电、断网或者网络信号出现波动，就会较大影响推理结果。”

去年下半年起，星蝠科技开始采用云上算力，“中央性、区域性或大型云平台提供的算力具备弹性扩展和调度能力，算力资源能够根据用户需求的变化进行灵活调整，以满足不同场景下的计算需求，可优化资源利用。”魏佳星透露，目前地方政府对企业使用算力平台采取补贴制、普惠制，公司在云上调用算力成本大幅降低。

看全国：基于西部算力产业开启的“东数西算”

放眼全国，早在2023年，我国算力中心能耗总量已达1500亿千瓦时，同比增长15.4%，约占全社会用电量的1.6%。

据国际能源署数据，我国的数据中心行业自2015年开始显著扩张，2015年至2024年间电力需求年均增长15%，而同期我国全社会用电量年均增速仅为7%；目前我国数据中心年耗电量约1000亿千瓦时，大约相当于全国电动汽车的年用电量。

今年以来，众多企业宣布接入DeepSeek大模型。使用者不断增加，对算力的需求日益增大。为解决可能出现的算力瓶颈问题，降低算力在能源等方面的使用成本，业界正在多途径寻求解决之道。

中科南京信息高铁研究院智算基础平台研究中心技术总监郁中斐介绍，很多科研机构正在优化算法和模型架构，如清华KVCache.AI团队发布KTransformers框架，可降低大模型对于硬件资源的消耗；“信息高铁”算力基础设施科研团队尝试使用和部署算力网开发平台，效果也较好。

算力基础设施和智算中心平台建设，都需要电力的支撑，会否遇到电力瓶颈？

郁中斐表示，智算中心对电力供应稳定性与可靠性要求高，硬件满功率运行时整体电耗较大，但国家对建设数据中心有统筹规划，引导智算中心与清洁能源基地协同布局，缓解供需矛盾，目前已建设完成投入使用的智算中心算力和电力能正常调配。

“似乎短期内局部会出现‘与民争电’。”省规划设计集团市政规划与工程设计院（江苏省城市低碳生态建设工程技术研究中心）负责省内多地电力规划及电力市场研究，陈曦寒副所长表示：往往在电力紧缺地区，如夏季用电高峰的东部城市，数据中心的高耗能可能会在迎峰度夏等关键节点，对当地用电造成一定压力。

“长期是可控的。”陈曦寒介绍，近5年来，国内能源部门已预见并积极布局应对。2021年，我国启动“东数西算”工程。其基本逻辑是：受土地、水电、运维等要素影响，东部地区数据中心的运营成本较高；而在广大西部地区，可再生能源产业、清洁能源产业、土地资源都相对丰富，优越的气候条件，还有助于降低数据中心的运行能耗、减少碳排放。如此一来，引导数据中心向西部转移，利用西部丰富的水电、风电等可再生资源，既能降低数据中心运营成本，又能缓解东部电力压力，减少与民争电的风险。

看未来：绿色能源与算力融合之路

随着AI与百姓日常生活密切勾连，电力需求飙涨，对我们的电网构成挑战。相关算力产业高能耗的特性，正促使国内各地在强大的输电网络基础上，再进一步，主动寻求“解题思路”，探索绿色能源与算力融合之路，减少与民争电的风险。

为保证大城市的能源和用电需求，从算力中心重镇上海向周边辐射，我国加强算力中心空间布局引导。2025年1月9日，上海市经济和信息化委员会印发《上海市智算中心建设导则（2025年版）》，导则明确：上海市中环以内区域禁止新建智算中心，中环及外环之间区域严格限制建设智算中心。同时，新建智算中心单位营收或增加值用电量、碳排放强度应符合上海市相关要求。

“长三角作为经济发达地区，数据中心集中，电力需求高，正布局绿色数据中心建设，加大绿电使用比例。”陈曦寒介绍，近年来，长三角持续推动绿色数据中心建设，通过节能技术等逐步减少对传统电力的依赖。

国家层面也在部署。2023年，国家发展改革委等五部门联合发文，明确指出到2025年底，新建数据中心绿电占比应超过80%。文件同时提出，通过采用合同能源管理等方式对高耗低效数据中心进行整合改造，以及利用“源网荷储”等新型电力系统模式，来提高绿电的使用量。此外，鼓励探索分布式新能源参与绿电交易，以优化资源配置，降低用电成本。

在江苏，以扬州等地为试点，经济大省以技术进步和政策支持，加力平衡AI发展与电力保供潜在的“冲突”。在扬州当地供电部门的助力下，扬州腾讯云数据中心等纷纷接入分布式光伏系统，实现从“耗电大户”，向“绿色引擎”的转变。统计显示，全省在用算力规模达18EFLOPS （即每秒能完成18百亿亿次浮点运算），综合算力评价位居全国第二。

截至今年3月底的统计数据显示，全国可再生能源继续保持新增装机的主体地位，风电光伏发电装机历史性超过火电装机；江苏的分布式光伏装机一季度新增并网容量全国第一；江苏新能源总装机容量3月底已达9484万千瓦，成为江苏发电装机第一大电源，汩汩电能为算力需求提供绿色可持续电力保障。

新华日报·交汇点记者 倪敏 蔡姝雯 刘海琴