谷歌助力AI數據中心實現需求側彈性管理

（來源：電力國際匯epintl）

谷歌正通過調整數據中心人工智能（AI）及機器學習（ML）工作負載的需求彈性，以支持電網合作伙伴來應對日益增長的能源消耗需求。

人工智能的迅猛發展可能對電力系統構成重大挑戰。為支撐AI發展而持續擴張的數據中心，其能耗水平正呈現顯著增長態勢。

國際能源署（IEA）指出，在美國，數據中心電力消耗預計將佔2030年前電力需求增長量的近半數，其主要驅動因素正是人工智能技術。

為此，谷歌正着力提升其數據中心的運行彈性。電網運營商通常通過維持備用發電容量來應對需求峰值。以美國為例，發電設施平均利用率約為50%，剩余容量則用於滿足高峰用電需求。為支撐大規模人工智能工作負載而新建發電或輸電基礎設施，這一過程不僅成本高昂且耗時漫長。

谷歌正着力提升能源需求側的可調節性，而非通過擴建電網來應對更高的負荷峰值。這一策略構成了需求側彈性的基礎——即針對大規模計算任務，實時調整或降低能耗的運行方案。

通過將其計算需求與清潔能源高可用時段或電網低負荷期相匹配，谷歌在滿足自身需求的同時，能夠有效緩解電力系統運行壓力。

智能需求側整合新突破

谷歌首次將這一理念應用於機器學習工作負載，開發出既能支持人工智能發展、又能保障電網合作伙伴穩定運行的全新解決方案。

谷歌首席可持續發展官凱特·勃蘭特（KateBrandt）闡釋道：「我們正在數據中心部署具有全新彈性需求調節能力的技術方案，這是首次針對機器學習工作負載實施該方案。」

「這一全新方法能夠在推動人工智能發展的同時，支持電網合作伙伴，幫助公用事業公司以可靠且具成本效益的方式滿足所有客户的用電需求。」

「儘管這一舉措仍處於早期階段，但我們將需求響應視為調節電力負荷的重要工具，既能夠轉移或削減電力需求，又能在電網最需要的時候提供靈活性。」

需求響應與協作

需求響應是這一戰略的關鍵組成部分，其機制是消費者根據激勵措施或價格信號來調整用電行為。

根據國際能源署（IEA）的研究，諸如需求響應等技術對於降低新增輸電和配電基礎設施的需求具有重要意義。通過針對現代人工智能的核心——機器學習工作負載，谷歌有望提升其數據中心的靈活性。

為在大規模層面實現這些功能，谷歌已與印第安納密歇根電力公司（I&M）、田納西河谷管理局（TVA）以及奧馬哈公共電力局（OPPD）建立了合作伙伴關係。

在與奧馬哈公共電力局（OPPD）合作開展的一項試點項目中，谷歌證實其具備在電網承壓時降低與機器學習相關的電力需求的能力。

印第安納密歇根電力公司總裁兼首席運營官史蒂夫·貝克（SteveBaker）表示：「我們非常高興能夠與谷歌合作，在其位於印第安納州韋恩堡的新數據中心實現需求響應功能。」

「隨着新型高載能負荷不斷接入電力系統，與客户建立合作關係以有效管理滿足其用電需求所需的發電和輸電資源至關重要。谷歌將負荷靈活性納入其用能戰略的能力，將成為滿足其未來能源需求的極具價值的工具。」

靈活需求的優勢

提升大規模機器學習負荷的靈活性可帶來多種益處，其中包括：

• 加速人工智能部署：新建數據中心可直接接入電網，而無需等待新電廠或輸電線路的建設完成。

• 降低成本與碳排放：公用事業公司能夠依託現有基礎設施滿足新增負荷需求，從而減少資本性項目投資，並降低相關碳足跡。

• 增強電網韌性：實時負荷管理有助於構建更穩健的電力系統，這對於間歇性可再生能源的併網具有重要意義。

谷歌先進能源部門負責人邁克爾·特雷爾（MichaelTerrell）表示：「隨着人工智能的加速應用，我們發現了一個可以擴展我們需求響應工具箱的重要機遇，可專門針對機器學習（ML）工作負載開發相應能力，並利用這些能力來管理大規模新增能源負荷。」

「通過將負荷靈活性納入整體能源規劃，在發電和輸電能力受限的情況下，我們依然能有效應對人工智能驅動的增長。我們認為，這是一項在管理大規模新增能源負荷以及推動投資與增長方面的理想工具。」