Infosys：数据中心可推迟但无法回避电力短缺

能效提升和灵活负载或许能为AI创造近期容量，但公用事业公司需要证明，在电网需要时这些削减能够兑现。Nathan Eddy，特约撰稿人

2026年10月22日 3分钟阅读Infosys认为，数据中心运营商可以通过能效提升和灵活负载为AI创造近期余量，但这些措施更可能推迟而非消除对新增发电、输电和电网现代化的需求。Getty Images

面临电力约束的数据中心运营商可以通过提高效率和转移灵活负载来容纳更多AI计算，但这些措施不太可能消除对新增电力基础设施的需求。

这是Infosys对截至2030年AI能源需求所做新分析的核心结论。报告认为，需求侧措施可以比新增发电、输电和电网升级更快地提供可用容量。然而，报告也指出了一个对开发商、公用事业公司和客户而言都更棘手的问题：当电网最需要时，这种灵活性究竟有多少真正可用？

Infosys执行副总裁兼服务、公用事业、资源和能源全球主管Mit Majumdar对Data Center Knowledge表示，AI驱动的能源管理、先进冷却和峰值负载优化可以创造有意义的近期余量。他没有提供这些措施可支撑的额外AI容量的数值估计。

“然而，[这些措施]更可能推迟而非消除对新基础设施的需求，”Majumdar说。“最佳前进路径是双轨战略：在最大化现有容量的同时，加快对发电、输电和电网现代化的投资。”

Infosys的分析指出，以月为单位的AI采用周期与以年为单位的能源基础设施建设之间存在错配。运营商可以部分通过改变计算发生的时间来应对，但灵活性的多少取决于工作负载。

“模型训练、重训练和批处理等灵活负载通常可以围绕电网状况进行调度，而实时推理和面向客户的应用一般不能，”Majumdar说。

因此，同时服务这两类业务的设施不能假定其全部AI负载都可被削减。运营商需要区分可以等待的工作和客户需要立即响应的应用。

客户协议也必须反映这一区别。Majumdar表示，更广泛的灵活性将需要与工作负载需求相匹配的服务水平协议（SLA），以及需求响应激励和定价结构，以奖励客户转移非紧急计算。

“更大的灵活性将需要新的商业模型，包括工作负载感知的SLA、需求响应激励，以及奖励客户转移非紧急计算的定价结构，”他说。

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商业问题不仅在于某项任务在技术上能否稍后运行。运营商需要客户承诺，使调度变更在电网状况需要时可用。

围绕变化的需求分阶段配置容量

效率提升也为决定建设多少基础设施的开发商带来了不确定性。AI采用正在增加计算需求，尽管模型、芯片和冷却技术的进步持续改变着提供这些计算所需的电力。

报告建议选择适合任务的模型，并应用量化、剪枝和知识蒸馏等技术来降低计算需求。报告还呼吁在工作负载层面衡量能源使用和碳排放。

Majumdar表示，开发商应以分阶段建设来应对，而不是将项目的每个阶段都锁定在当前的假设上。

“模块化方法允许容量随需求演变而扩展，同时保留灵活性，以受益于AI模型、芯片和冷却技术的进步，”他解释道。

这种方法让开发商有机会随着客户需求和设备能力变得更加明确而调整后期阶段。它也使效率提升留在规划过程中，而不是将需求增长视为唯一变量。

“目标是避免过度建设和低估长期需求，”Majumdar说。

对于考虑将需求侧节省作为支持新数据中心接入的公用事业公司来说，仅靠预测是不够的。它们需要确定运营商能否在对电网可靠性至关重要的条件下兑现削减。

“公用事业公司应要求可衡量且可验证的证据，包括历史表现、实时监控，以及在需要时减少负载的合同承诺，”Majumdar说。

历史表现可以支撑一项主张，而实时监控和可执行的承诺则确立了该主张在运营中将如何被检验。如果承诺的灵活性未能兑现，运营商和公用事业公司还需要事先就责任达成一致。

Majumdar认为，任何一方都不应承担全部负担。

“风险应被分担：运营商应通过担保为其性能主张背书，而公用事业公司应建立明确的资格和验证标准以确保可靠性，”他说。

Nathan Eddy报道多个行业的数据中心趋势和技术。他毕业于西北大学Medill新闻学院，也是一名专注于建筑和城市规划的纪录片制片人。他目前居住在德国柏林。查看更多Nathan Eddy的文章

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