数字经济时代的到来，数据成为新的生产资料，而算力成为新的生产力。在万物互联的背景下，数据量爆炸式增长， 对算力的需求达到前所未有的高度。过去十几年是通算中心加快速度进行发展阶段，主要以云计算为主；随着生成式人工智能 的横空出世，通算中心已经逐渐不足以满足日渐增长的计算需求，智算中心应运而生以支撑各类智能算法的运算需求， 已成为必然趋势。PrecedenceResearch预测AI全球市场规模年度复合增长有望超35%，将于2030年超10万亿RMB。 智算业务在应用中的两个环节：训练和推理，其中推理算力占比将逐步提升。
Alphabet、微软、亚马逊和Meta，2024年AI数据中心设备投资同比增长6成，达到约2450亿美元。根据Dell’Oro Group的 预测，上述美国四家科技巨头面向AIDC的投资额到2029年将达到5400亿美元。 阿里巴巴集团在未来三年将投入3800亿元，用于建设云和AI硬件基础设施，总额超过去十年总和。 字节跳动计划2025年投入1600亿人民币资本开支，其中900亿元用于AI算力采购，700亿元投向数据中心基建/网络设备。2024年，BAT三家企业的资本支出总额达到1574亿元RMB，比2023年的595亿元RMB大幅度增长165%。
东数西算布局八枢纽十中心，两会强调人工智能/算力布局 数字化的经济黑金 算力基建热潮
“十四五”规划明确“东数西算”，加快构建全国一体化大数据中心体系，强化算力统筹智能调度，快速推进数字产 业化和产业数字化。 2025年《政府工作报告》再次强调“人工智能+”，并且提出优化全国算力资源布局，打造具有国际竞争力的数字产业 集群；截至2024年8月，全国已备案的人工智能大模型有197个，通用大模型、行业大模型分别占比31%、69%。
随着智算中心GPU芯片功耗提升，面临着单机柜功耗高密化的挑战。单机柜从通算中心的4-6kW增加至AIDC的20-40kW，未来将慢慢地发展到40-120kW。即智算中心在IT负载和市电引入规模上大大高于通算中心，对供配电保障提出更加高的要求。 随着单个数据中心功率的提升达到百兆瓦，城市现有电力基础设施的瓶颈日益凸显；OpenAI“星际之门”项目预计高达 数千兆瓦的电力需求，迫使选择跨越地域界限的电力供给解决方案。 如何高效且稳定地获取庞大的电力资源以匹配相应大规模算力，成为制约算力规模逐步提升的首要难题。
为满足超大数据中心用电需求，几十乃至上百兆瓦用电容量已超过公用变电站允许引接的最大容量，需要配建专用变电 站，并且数据中心常常要冗余配置，则进一步增大了容量需求，目前常见配套建设110kV/22kV变电站。 例如位于“东数西算”枢纽节点的韶关、庆阳均已进行专门的产业园电网规划研究，未来两地将规划建设十几二十余座 变电站，为数据中心集群提供电力支撑。 据甘肃经济日报报道，国家数据中心集群（甘肃·庆阳）“东数西算”产业园区终期规模（2030年底）年用电量将达200 亿千瓦时，是2022年庆阳全市用电量的3.2倍。规划750kV变电站1座、330kV变电站3座、110kV变电站22座。 韶关数据中心产业园规划220kV变电站5座，110kV变电站14座。
理想的电压电流波形是ABC三相幅值相等，频率为工频频率且相位相差120度的正玄波。IDC机房中存在大量非线性负 载，会对配电系统产生谐波污染，使设备的功率因素偏低。 电能质量上的问题是IDC安全供电保障的根源性隐患。各种电力电子设备自身对电能质量发展要求较高，但又同时是电能污染源，运行过程中产生的瞬流、浪涌、谐波等，干扰设备正常运行，引发故障缩短常规使用的寿命，增加能耗，甚至引发损坏事故。根据uptime intelligence问卷调查，在2023年数据中心宕机事故中，损失超过10万美元的占比为54%，损失超过100万美 元的占16%。场内供配电中断是数据中心宕机事故的最根本原因，占比为52%。
据《数据中心模块化ups对电能质量的影响分析》中的不完全统计，数据中心外部电能污染占总污染的10-20%，内部电 能污染占总污染的80-90%。 IT设备：高频UPS和直流供电模块HVDC运行时会发出容性无功返送高压系统，增加线路损耗；容性无功还会造成备 用发电机在启动时产生电压谐振，导致运行不稳甚至并机崩溃。 辅助设备：冷冻机组、空调、水泵等一般会用变频节能技术，运行时均会产生谐波，既影响设备自身运行也会污染整个 电源网络，也会增加系统损耗，同时有运行中断和设备损坏的隐患。 无功补偿装置针对功率因数过低，解决“电费刺客”；有源滤波装置针对谐波污染，解决“安全刺客”；电压补偿装置 针对电压闪变/中断，解决“设备刺客”。
截至2023年，我国数据中心总耗电量达1500亿千瓦时，同比增长15.4%，占全社会用电量的1.6%，碳排放总量约0.84亿 吨。北京理工大学预计到2030年，我国数据中心电力负荷达1.1亿千瓦，耗电量达5257.6亿千瓦时，碳排放达3.1亿吨。 EPRI预计美国数据中心占全社会用电量比例将从2023年的4%增长到2030年的4.6–9.1%，其中80%的数据中心用电量将集 中在全美约30%的州中，多个数据中心集中区域会相继发生电力系统灵活性和可靠性资源不足的问题。 智算中心的负荷波动表现为周期性、大幅度等，北京理工大学预计中国数据中心2030年的灵活性资源约在2.3~4.0万兆瓦 之间，算力电力协同将成为信息和能源协同发展的重要场景。
