美国可能不需要大量的能源积累来为AI革命提供动力

在对培训和使用尖端人工智能（AI）模型培训和使用数据中心的需求的激增中，人们普遍认为，不可避免的是美国电力系统的昂贵建筑。特朗普总统在政府的第一天宣布国家能源紧急情况保证快速轨道新的发电厂来为数据中心繁荣加油。同时，房屋和企业的电力率是准备急剧上升在全国范围内，支付了数百亿美元的计划网格升级，以适应数据中心的繁荣。对于关注美国在AI中的竞争力的政策制定者，尤其是在中国DeepSeek-R1模型发布后，为这些新数据中心提供动力是两党优先事项。

令人惊叹的新报告今天的杜克大学（Duke University）认为，现有的美国电力系统已经在没有新的网格或电厂基础设施的数据中心为大量增加数据中心提供了空间。捕获？新的数据中心需要在消耗功率时将它们的灵活性纳入有限的灵活性，在区域电力网格遇到峰值压力的一年中，在极少数时间内使用它们的使用。杜克大学的研究人员认为，具有这种功能，新的数据中心可以迅速与现有的区域电网连接，而不会损害电网可靠性或等待十年来建造昂贵的新基础架构。

当今已经可能的情况令人难以置信。作为参考点，请考虑特朗普总统宣布的数据中心Stargate项目，该项目旨在投资5000亿美元可以消耗15至25 gw的力量。公爵报告得出的结论是100 GW，相当于四到五个项目的星候（超过2万亿美元的数据中心投资），可以在短期内连接 在整个美国的电网，没有新的电源或交付基础设施升级（图1）。考虑到这一点的另一种方法是，可以立即连接的新数据中心的能力代表的电力需求超过了当今94个核反应堆的整个美国机队。

图1：如果新数据中心提供0.5％的缩短功能，则可以在每个区域电源网格中连接的其他数据中心容量（来源：Norris等，2025）

与当今可以连接的新数据中心容量的这些庞大估计相反，新数据中心的灵活性要求相对较小。在一年的过程中，这些新数据中心仍然可以使用99.5％的电力，如果它们不提供网格任何灵活性，则可以使用他们有权使用的电力。他们只承诺在峰值系统压力期间一次平均将权力减少25％，每年总计不到200小时。

那么，为什么这已经做到了呢？答案很可能是一个很强的历史先例，即数据中心通常不会在功耗中提供任何灵活性，而是需要非常严格的正常运行时间标准来保证云计算应用程序用户将近100％的正常运行时间。然而，鉴于随着不灵活的功率负载的连接而越来越困难，实现灵活性的技术正在迅速发展（例如，在北弗吉尼亚州的数据中心巷，Power Utility引号连接需要超过100兆瓦的功率的数据中心的七年以上等待）。

创建灵活性的一种方法是与数据中心旁边的站点电池或发电机。避免新设备的资本成本的一种更便宜的选择是在一个或多个数据中心进行计算工作负载，以精确控制其功耗，同时维持计算用户可接受的服务质量水平（例如Coskun等，2024和Mehra等。（Google），2023年）。

杜克报告的最诱人的含义是作者没有明确建立的联系。如果AI数据中心增长最快的电力需求来源在美国，可以为电网提供灵活性服务，实际上它们可能成为电网最有价值的资源。灵活的数据中心，在全国范围内单独或互相共同行动，可以在高峰使用或应变期间提高电网的可靠性，并更好地利用构建的电网来服务极限的需求极限。鉴于这一诱人的承诺拥有免费的午餐，更多的数据中心能力以最少的新电力和电网投资的电力和技术行业巨头联手并组成了EPRI DC Flex Consortium进一步发展数据中心的灵活性。

优先考虑需求灵活性可以为电力系统规划人员花费时间在未来十年内进行审慎的投资，从现代化的老化分配基础设施到建立长距离传输，再到扩大新兴的核电技术。但是，随着电力价格上涨，过度和仓促的电力系统的建立危害了公众对人工智能革命的接受，反过来又可能破坏美国在AI中的竞争力。因此，数据中心功率灵活性是一种值得投资的能力，以充分利用我们已经拥有的资源。