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算力与碳排放的双重狂飙,电力如何应对

作者:数字储能网新闻中心 来源:纬景储能 发布时间:2024-07-10 浏览:

数字储能网讯:当地时间7月2日,科技巨头谷歌发布的最新年度环境报告显示,2023年其碳排放量达到了1430万吨,较五年前增加了近一半,由于数据中心的电力消耗和供应链排放的攀升,这使得谷歌难以实现到2030年“净零排放”的目标。

  中国作为全球算力规模第二大国,也正积极应对挑战。根据中国信通院数据预测,我国数据中心能耗占比也将从当前的2%逐步攀升至2025年的5%,我国已有超过200个大模型竞相涌现,预计至2030年,数据中心能耗总量将接近4000亿千瓦时。随着算力规模的不断扩大,数据中心也面临用电量大、用电负荷高,和在“双碳”目标下的减排任务。数据中心绿色发展问题已经受到社会各界的广泛关注。

  另据国际能源署发布的《电力2024》报告预测,到2026年,全球数据中心每天的用电量将达到1.05万亿千瓦时,这一数字几乎等同于日本全年的用电量。以OpenAI的GPT-4大语言模型为例,其单次训练周期长达三个月,使用约25000块高性能GPU,消耗2.4亿度电,展现了算力增长的惊人能耗。而GPT系列的持续迭代,既预示着算力需求的爆炸式增长,也预示着碳排放量的急剧攀升。

  解题之道,或在于技术创新和可再生能源布局的双重驱动。通过算法优化、硬件升级等手段,不断降低AI运算过程中的能耗,提升能源使用效率。同时,加快可再生能源的布局与发展,减少对化石燃料的依赖,降低碳排放,也为算力产业的可持续发展提供绿色、稳定的能源。

  以风电和光伏为代表的可再生能源,正通过“储能+”技术的应用,为电力供需平衡提供技术支撑。储能系统在电力富余时储存能量,在算力需求高峰时释放,有效缓解了电力供应的紧张局面,确保电网的稳定运行。目前,中国正大力发展包括液流电池、压缩空气等多种储能技术,特别注重长时储能技术的研发与应用,显著提升电网的灵活调节能力,更好地匹配算力需求长期波动的需求。预计到2030年,储能装机容量将达到100GW,这将为电力市场注入强大的活力,为算力的可持续发展提供绿色能源支持。


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关键字:算力

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