近两年AI已经不能简单用火爆二字形容，我们从相关企业二级市场的表现来看，如图表1所示，全球领先的人工智能芯片制造商英伟达近一年股价从百余美元每股“一路高歌猛进”至最近的接近一千美元每股，英伟达总市值最高超2.4万亿美元，相比之下，加拿大2023年全国GDP也仅有2.2万亿美元。
图表1 英伟达股价走势图
来源：百度股市通
但其火爆的背后，关于未来AI发展问题的讨论也逐渐增多。据外媒报道，ChatGPT每天可能要消耗超过50万千瓦时的电力，以响应用户的约2亿个请求。而美国家庭平均每天使用约29千瓦时电力，ChatGPT每天用电量是家庭用电量的1.7万多倍。如果生成式AI被进一步采用，耗电量可能会更多。荷兰国家银行数据科学家亚历克斯·德弗里斯在一篇论文中估计，到2027年，整个人工智能行业每年将消耗85至134太瓦时(1太瓦时=10亿千瓦时)的电力。另一方面，人工智能属于狭义数据算力范畴，若扩大到广义数据算力领域，整体的能耗水平将要更高。
近日，英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋在一次公开演讲中明确表示：“AI的尽头是光伏和储能！我们不能只想着算力，如果只考虑计算机，我们需要烧掉14个地球的能源。”这一观点引发了广泛关注和深思。与此同时，OpenAI的创始人山姆.奥特曼(Sam Altman)也提出了类似的看法。奥特曼表示：未来AI的技术取决于能源，我们需要更多的光伏和储能。
两位“大佬”实际表示了未来人工智能发展的必要条件甚至最终的竞争是“低碳+稳定”的能源供应体系，其中低碳不仅仅是基于全球的可持续发展，考虑到海量的能源消耗，非可再生能源本身也难以支撑人工智能的长远发展。换句话说，取之不尽且供给稳定的低成本可再生能源是未来科技革命的重要支撑条件。
氢能数据中心“渐行渐近”
正如黄仁勋所述，低碳甚至零碳和稳定的供能体系是支撑数字经济的关键。而氢储能技术是唯一具备物质和能量双重属性的储能技术，在能力、时间、空间三个维度上具有突出优势，是仅有的储能容量能达到太瓦级、可跨季节储存的能力储备方式。未来氢能在数据中心领域将起到重要作用。
事实上国外企业早已跨出了这一步。由于国外互联网行业起步较早，更早意识到数据中心的能耗及碳排放问题，且在燃料电池研发方面处于领先地位，早在2010年，Bloom Energy 公司就推出固体氧化物燃料电池微型电站。2013年，eBay的数据中心使用了 Bloom Energy的燃料电池作为主要供电设备，截止至 2020 年上半年，该公司在全球部署运行了近 500 MW 的发电系统，且在过去10年中发电量超过160亿kWh，其用户包括了苹果、谷歌、eBay、Equinix、Adobe、Intel等主流数据中心企业。国外企业的探索应用已证实了氢能数据中心的可行性。随着可再生能源电力和氢能成本的快速下降，氢能数据中心已“渐行渐近”。
国内氢能数据中心大有可为
2022年全国数据中心耗电量达到2700亿千瓦时，占全社会用电量约3%。算力作为数字经济的核心生产力,每年以超过 20% 的速度递增。预计到 2030年数据中心二氧化碳排放总量预计将达到1.5亿吨，约占全国排放总量的1.5%。数据中心的低碳发展已迫在眉睫。另一方面，即便以2022年数据中心耗电量计算，按2060年氢能在终端能源20%的占比计算，在不考虑效率的情况下，仅2022年国内数据中心的能耗将产生6.2GW的氢能发电装机需求。
2023年12月，国家发改委等五部委联合印发了《关于深入实施“东数西算”工程 加快构建全国一体化算力网的实施意见》，该文件指出，到2025年底，普惠易用、绿色安全的综合算力基础设施体系初步成型，东西部算力协同调度机制逐步完善，国家枢纽节点地区各类新增算力占全国新增算力的60%以上，1ms时延城市算力网、5ms时延区域算力网、20ms时延跨国家枢纽节点算力网在示范区域内初步实现，国家枢纽节点新建数据中心绿电占比超过80%。这意味着国内一体化算力网基础设施在近两年将有快速的发展。
氢云链获悉，日前，“东数西算”国家工程关键技术——首条400G全光省际骨干网已正式商用，目前已成功打通北京—张家口—乌兰察布—呼和浩特传输链路，将京津冀算力需求引导到呼和浩特智算中心，实现算力资源跨区域调配。预计随着基础设施的逐步完善以及数据中心低碳发展的需要，氢能在集中式数据中心领域将发挥举足轻重的作用，目前西北地区已经布局了大量的绿氢项目。而对于数据运营企业来说，低碳发展的迫切性更高，如阿里巴巴集团宣布将不晚于2030年实现自身运营及云计算的碳中和，这料将加速氢能分布式数据中心应用的到来。尤其分布式氢能数据中心不需要在市政电力基础设施进行额外投资，同时供电设备颗粒度及故障影响范围明显减小，随着氢能产业规模化发展，采用分布式供电方案的数据中心在初投资方面将具有优势。
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