电气化为何需要更强的电网和更灵活的数据中心

Aaron Rutkoff 询问 Josh Parker 有关 Nvidia 首席执行官 Jensen Huang 的近期新闻，以及领导层的不确定性是否可能影响公司战略。Parker 说，这不属于他的专业领域，需要由其他人回答。

被问到 Huang 的管理方式如何影响可持续发展时，Parker 说，可持续发展已成为 Nvidia 的优先事项。他说，Huang 将每瓦性能称为衡量公司成功的指标，因此能源效率是其平台的核心。Parker 还提到与 Earthshot Prize 的一项新合作，旨在帮助组织用 AI 应对可持续发展难题。

Rutkoff 询问新闻传出后的员工士气；远程工作的 Parker 说，事情发生不久，他还无法评论。Rutkoff 随后谈到美国政界对数据中心的反对，以及对 AI 基础设施建设成本的担忧。他说，据他了解，中期选举中通过了约 40 项数据中心建设暂停令。

Parker 说，只要建设得当，并关注能源和用水问题，数据中心就可以成为社区的资产。他介绍，Nvidia 的 S45 冷却技术采用闭环系统，运行温度为 45°C，而传统系统为 30 至 35°C；他说，这可以提高能效，并基本消除冷却过程中的持续用水。

Parker 说，Nvidia 通常提供工具，而不是自己建设数据中心。他以欧洲合作伙伴 EcoDataCenter 为例，称其使用了强化木材和上述冷却方案，还将 GPU 的余热用于区域供暖或烘干供暖用颗粒燃料。

Rutkoff 转向 COP31 主席国提出的“35 by 35”承诺：到 2035 年将电力在终端能源使用中的占比从约 20% 提升到 35%。他问，在产业政策、能源转型和 AI 都在争夺有限电网容量的情况下，要实现目标需要改变什么。

Luke Nelson 说，运转良好的电网是最主要的支撑条件，关系到能源安全、可负担性、可靠性和可持续性。他认为美国需要改革审批制度，欧洲则需要落实相关措施。他引用欧盟委员会的估计称，到 2040 年欧洲需要 1.3 万亿欧元的电网投资；国际能源署估计，到 2030 年全球每年需要 1 万亿美元。他说，立法、劳动力和吸引私人资本的条件都很重要。

Parker 认为眼前的制约来自供应链。他说，AI 工厂是新增需求的来源，但引用国际能源署的一份报告指出，在推动净新增电力负荷方面，电动汽车、空调和工业的排名都高于数据中心。他认为 AI 也能帮助电网变得更智能。

Parker 说，大型科技公司的气候承诺正在刺激清洁能源采购，以及对地热、核能、风能、太阳能和聚变等技术的投资。他估计，超大规模科技公司上一年占美国企业清洁能源采购量的至少 75%，在全球约占一半。他预计，清洁电力面临的供应链限制会得到缓解。

Rutkoff 质疑电气化目标是否应该明确要求清洁发电。他说，数据中心扩张带动了可再生能源需求，也带动了新燃气电厂建设，而全球超过一半的电力仍来自煤炭和天然气。因此，电气化可能与化石燃料发电同步增长。

Nelson 说，在世界许多地区，可再生能源已经是最便宜的新增发电方式，他预计经济性和能源安全需求会提高其占比。他说，本地可再生能源、核能和地热在许多地方可以减少对进口能源的依赖。Parker 同意，即使目标没有明确规定，趋势仍是转向清洁电力。

被问及电网融资和建设为何不能更快时，Nelson 说，电网项目对许多投资者而言比较陌生。机构投资者需要合适的投资工具，JPMorganChase 正在欧洲与 Green Finance Institute 合作，研究如何吸引私人资本。配电项目可能也需要采取措施提高信用水平。

Nelson 说，跨境电网需要政府、运营商和融资方合作，可能需要专门的投资工具。由于新建线路需要多年，他也希望扩大改善现有电网的技术应用。他认为可以借鉴气候技术从首次应用走向规模化的经验，让公共资金承担部分早期风险。

Nelson 认为资金并不短缺：投资者有兴趣，但必须创造条件，让资金能够流向项目。他在 COP 的交流中感受到，大家十分关注抵御冲击的能力和能源供应多元化，同时也务实地重视电气化和能源安全。

Rutkoff 询问，AI 数据中心快速增长是有助于电气化，还是在争夺稀缺电力。Parker 说，数据中心可以成为解决方案的一部分：它们既能带动清洁技术投资，也能利用 AI 让电网更智能，更好地管理不断变化的供需。

Parker 说，数据中心可以参与需求响应：部分不紧急的计算任务可以暂停或转移到其他地点，电网承压时也可以使用现场电池供电。电力公司通常要按极端峰值规划，例如夏天最热的一天；灵活的用电需求可以提供缓冲，让现有基础设施得到更充分利用。

Parker 举例说，数据中心可以迅速将负荷降低 30%。他说，包括 National Grid 在内的英国合作伙伴已经展示了数据中心的灵活性，Nvidia 当年也将启用弗吉尼亚州的一座自有设施来测试这种方式。他认为，更广泛地应用这一做法，可以通过更充分地利用基础设施降低用电成本。

Rutkoff 问，Nvidia 芯片性能越来越强，是否意味着电力需求会不断增长。Parker 区分了芯片总功耗和每项任务的能耗：新一代 GPU 由于完成的工作更多，单颗功耗可能更高，但完成同样工作所用的电力会下降。他引用国际能源署的估计称，AI 能效每年约提升十倍。

Parker 预计，通过统筹设计冷却、网络、芯片和电网接入，还能进一步提高效率。他提到使用光进行网络通信的硅光子技术，以及更智能的计算任务管理，都是努力方向。

被问及 AI 持续增长会让全球 2035 年气候目标更容易还是更难实现时，Nelson 说这带来了巨大机遇，但结果取决于各方的共同应对。他举例说，AI 可以让用电需求更灵活地响应变化。

Parker 说，他预计 AI 会带来净减排，因为提高效率既可以节省能源和材料，也可以省钱。他引用国际能源署和世界经济论坛的预测，称潜在减排量可能非常可观，前提是广泛部署并善用这项技术。

当被要求设想 2035 年实现 35% 的目标时，Nelson 说，成功需要把国际目标转化为国家和地方政策，向投资者及企业发出明确信号。Parker 说，问题在于能否足够快地建设新的、越来越清洁的能源基础设施，而这取决于供应链和监管框架。