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本期我们请到了北京电链科技有限公司联合创始人兼CTO高原

为大家带来算力与电——瓦特背后的逻辑

一、从芯片到电网：芯片最终都指向墙上的插座

把从芯片TDP到机柜功率密度对应到功率尺度阶梯表中，我们可以看到：在芯片层面上，一颗H100 GPU芯片的功耗约为700W，到B200、GB300因为使用了液冷系统因此其功率跃升至千瓦级别；在机柜层面上，传统8卡机柜功率约为10kW，而如今的AI机柜则会超过百kW级。由此可见，AI算力升级正在把功耗压力逐级放大到系统级。而我们定义一颗芯片能力的终点，也越来越取决于电力系统的支撑、电网容量与热管理能力。

那电力系统是怎样运转的呢？

用最简单的系统模型可以把电力系统分为三个部分：即发电、输电配电和用电。类比到芯片系统中，电力系统的频率相当于芯片的时钟同步；输电容量相当于总线带宽，决定电往哪通、能通多少；而变压器则相当于电平转换器。但电网与芯片本质的不同在于：电网系统中，发电和用电之间不存在缓冲，需要实时平衡，而芯片可以暂存数据，等待后续处理。

更值得关注的是芯片——高新技术的迭代更新和电网——基建扩容速度存在不匹配的情况。芯片的迭代周期大约1到1年半，大模型时代对芯片、数据中心的需求急速增长，而电力配套建设周期却以5-10年计。因此，随着算力需求的指数级增长，电力供应与实际需求之间的差距将逐渐演变为“缺口"。

二、算力的尽头是电力：瓶颈从晶体管跃迁到变压器

针对报告第一部分提出的“算力的尽头是电力”观点，直观的数据能让我们更好地理解。根据美国劳伦斯伯克利国家实验室发布的报告可知，到2030年，美国数据中心用电量占全社会用电量比例将从2024年的4.7%增长至11.8%；而根据中国信通院发布的报告看，在中国，这一占比将从1.7%增长至3.0%。总量占比虽然不高，但增量高度集中。

为了应对电力短缺，科技巨头开始通过PPA（电力长期协议）形式锁定电厂未来多年的发电量，而数据中心的选址逻辑更是已经新增了“靠近电网容量”的新约束。

随之而来的，是算力经济学支点的转移。根据估算，2024年推理环节约占数据中心总功耗的65%，且随着大模型产品化的发展，该比重仍在持续上升。因此，芯片功耗设计已经从原先的技术指标逐渐转变成了核心的商业指标。

三、双碳制约下的协同路径

一直以来，安全稳定都是我国电网系统建设的硬约束，新增负荷接入须通过严格的安全校核与冗余校验，因此导致审批谨慎、建设周期拉长。双碳政策也正从道德约束演变为影响项目落地的核心准入指标。

那么，在双碳制约的前提条件下，我们在算力和电力协同的道路又上做了哪些努力呢？

• 西电东送：依托"八横七纵"特高压线路，把西部富集的风光电力输送至东部高能耗区域，解决电力平衡与运输问题；

• 东数西算：将时延敏感性不高的计算任务转移至西部绿电富足地区，以节省线路输送成本与损耗，缓解东部负荷聚集压力；

• 沿海核电：在东南沿海等土地与风光资源匮乏但负荷需求大的区域，有选择的发展核电以就地解决电源问题。

如何权衡高算力能耗和双碳目标的净零要求；如何统筹AI算力发展的快速部署需求和电网建设的周期现状；如何兼顾低碳转型和电网系统安全稳定的硬指标。当下，AI算力发展、双碳目标、电网规模三者似乎构成了一个“不可能三角”，探索发现，真正可行的路径是：在快速发展、净零排放、安全稳定之间做系统级权衡。

四、回到芯片：一半的竞争写在瓦特里

当下，芯片的功耗就像蝴蝶的翅膀一样，哪怕芯片功耗降低一小部分，经过一层一层传导到数据中心负荷端，其意义很有可能能够直接省下一个小型的备用电厂。

芯片公司也在做一些供电架构的变化，比如采用固态变压器让直流线路直接输入到芯片，以此提高供电效率；同时，液冷也已经从选配变为标配，变成降低数据中心PUE的核心手段之一。

另一方面，芯片能力也在向“瓦特侧”外溢——比如叠加AI算法实现工控级别上的更精细化调度，缓和芯片功率激增带来的波动；比如叠加了AI气象预测的电网预测模型，让功率预测更加精准。因此，芯片不只用电，也在优化电力系统。

未来芯片的竞争，一半在晶体管，一半在瓦特。从700W的芯片，到以1GW为标尺的核电机组，再到双碳目标、安全稳定与基建周期等的多重约束——读懂瓦特背后的逻辑，才能把握下一轮算力竞赛的底层规则。

沐创，源于清华，自成立以来一直坚持产学联动，踏踏实实做研究，稳扎稳打出产品；

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