美國數據中心數量持續增長，主要是為了支撐人工智慧程序的運行。這引發了外界對數據中心環境影響及其對電網衝擊的廣泛關注。一旦大批新數據中心集中上線，將會帶來怎樣的後果？
麻省理工學院研究人員的一項最新研究表明，數據中心的影響程度可能因能源使用方式的不同而存在顯著差異。
具體而言，如果數據中心能將相當一部分能源消耗轉移至非高峰時段，實際上可能有助於降低平均能源成本。從能源消費結構來看，環境影響因地區而異——部分地區有望推動可再生能源的大規模建設，而另一些地區則可能相對增加化石燃料的使用。
"數據中心的關鍵問題在於：如何將其接入電網，同時不大幅推高峰值用電量？"MIT斯隆管理學院經濟學家、本次新論文的共同作者克里斯多福·尼特爾（Christopher Knittel）表示，"數據中心實現這一目標的方式之一，是在高成本時段為電網提供一定的靈活性，只增加平均用電量而不推高峰值用電量。這正是我們一直致力於深入研究的方向。"
研究發現，與僵化的能源消費模式相比，靈活的數據中心用電安排能夠帶來顯著的成本節約：在德克薩斯州可節省高達5%的成本，在大西洋中部地區可節省4%，在美國西部各州可節省2%。要實現上述目標，數據中心需要將20%以上的用電量——有時甚至超過50%——轉移至非高峰時段。
這篇題為《靈活的數據中心可降低電力系統成本，但可能增加排放》的論文已在《iScience》期刊上發表。論文作者包括：麻省理工學院能源與環境政策研究中心博士後研究員胡安·拉蒙·L·森加（Juan Ramon L. Senga）、同中心博士後研究員王沈（Shen Wang），以及擔任MIT斯隆學院喬治·P·舒爾茨講席教授、MIT氣候與可持續發展副院長的尼特爾。
20%的解決方案
數據中心的擴張引發了多方面的擔憂：美國電網是否將承受更大壓力、化石燃料消耗增加帶來的全球影響，以及數據中心對當地環境的影響。本研究重點探討前兩個問題。
為開展研究，學者們利用美國電網的"Gen X"模型，對數據中心擴張情景進行了大量模擬，覆蓋一整年的能源使用數據。
研究聚焦於三個地區的電網系統：德克薩斯州、大西洋中部地區，以及由美國本土西部11個大州組成的"西部互聯電網"。選擇這些地區的原因在於，它們集中承載了全國絕大多數數據中心——據一項分析預測，到2030年，這三個地區將容納美國約82%的數據中心。
研究結論有些出人意料：在某些情景下，新增數據中心反而可能降低能源成本。通常情況下，電網約60%的支出為固定成本（如輸電線路），約40%為能源成本。將數據中心接入電網後，實際上可以將固定成本分攤至更大的能源使用量上。
"這只是數學問題。"尼特爾說道。
但這其中存在一個前提條件：只有當數據中心平均用電量的增速快於高峰時段用電量的增速時，成本才可能下降。而事實上，大多數數據中心在能源使用上本身就具備一定的靈活性，因為它們通常只在約80%的容量下運行。
在研究的模型模擬中，這種靈活性通常體現為：將早晨和傍晚的用電高峰轉移至正午時段——此時用電負荷較低，而太陽能發電也處於滿負荷狀態。模擬結果表明，這一調整能夠產生實質性的影響。
"數據中心在決策上面臨兩個維度，"尼特爾說，"一是在任意給定時段內，有多大比例的負荷是可靈活調配的；二是這些計算任務可以前後移動多少小時。"
積少成多，真金白銀
此外，數據中心的靈活性程度還取決於其承載的人工智慧計算類型。用於AI模型訓練的數據中心通常以穩定速率消耗能源，因而相較於推理數據中心，能夠為電力負荷轉移提供更大的靈活空間；而推理數據中心主要服務於在線搜索查詢，其用電量更多地受終端用戶的網際網路使用習慣所驅動。
尼特爾特別強調，研究所揭示的成本節約幅度（2%至7%）在整體上具有重要意義。
"3%是個大數字，"尼特爾說，"談到電網時，3%或6%聽起來微不足道，但乘以1000億美元，就是實實在在的真金白銀。"
在環境影響方面，模型預測顯示，到2030年，數據中心的預期增長規模將對二氧化碳排放產生重大影響。與數據中心零增長的情景相比，德克薩斯州的碳排放將上升58%，大西洋中部地區上升20%，美國西部上升24%。這凸顯了制定數據中心用電戰略的迫切性。
然而，模型同時發現，數據中心建設對清潔能源使用的影響因地區而存在明顯差異。在德克薩斯州，風能占電網供電量的54%，採用靈活用電模式的數據中心若能增加對風能的需求，實際上可以減少碳排放。研究發現，在該情景下，二氧化碳排放量最多可減少40%。
然而，在大西洋中部地區，該地區太陽能資源尚可，但風能相對匱乏，採用靈活用電模式的數據中心可能同時推高可再生能源和化石燃料的消耗。模型顯示，在該情景下，全系統二氧化碳排放量將增加3%。
"在後一種情景中，當數據中心提供一定的用電靈活性時，它們實際上會將用電時段轉移至風能和太陽能產出下降的時間段，這反而讓燃煤電廠得以維持運轉，"尼特爾指出，"因此，靈活用電並不一定能夠吸引更多可再生能源投資，反而可能帶動煤電投資的增加。"
政策的價值所在
然而，上述一切要成為現實，數據中心必須真正落實研究中所模擬的靈活用電方案。目前尚不清楚，使用數據中心的企業是否具有這樣做的動力。在尼特爾看來，這意味著政策制定者可能需要在這一領域出台相應的監管措施。
"這正是政策存在的意義，"尼特爾說。
他進一步補充道，政策制定者可以運用一個重要的政策槓桿來實現這一目標：為願意承諾提供分時用電靈活性的數據中心提供更快速的電網接入。
"目前，數據中心面臨的一大痛點，就是接入電網所需的時間漫長，"尼特爾說，"實現靈活性的一種方式叫做'先接入、後管理'——也就是說，如果你同意提供用電靈活性，就可以更快接入電網。科技公司會接受這個交換條件：相比苦等一年，他們更願意提前一年接入，同時每天在幾個小時內降低計算負載。電廠的管理也是類似的道理。"
尼特爾還指出，作為相互競爭的企業，"科技公司表示，不會單獨提供靈活性。但如果整個行業都必須這樣做，那就沒有問題了。"
本研究是首個對數據中心成本與排放進行"端到端"系統分析的研究。研究人員認為，這些結果值得進一步評估，相關建模工作也在持續推進中。
"我認為，這是我們所有人都應當認真思考的兩個維度，"尼特爾說，"最終的結果，真的取決於我們自己，也取決於政策的走向。"
本研究得到了MIT能源計劃未來能源系統中心的資助支持。
Q&A
Q1：數據中心靈活用電能節省多少成本？
A：根據麻省理工學院的研究，靈活的數據中心用電安排與僵化的用電模式相比，在德克薩斯州最多可節省5%的電力系統成本，大西洋中部地區可節省4%，美國西部各州可節省2%。要實現這一目標，數據中心需要將超過20%、有時甚至高達50%的用電量轉移至非高峰時段。
Q2：數據中心擴張對碳排放有多大影響？
A：研究模型顯示，到2030年，與數據中心零增長的情景相比，德克薩斯州碳排放將上升58%，大西洋中部地區上升20%，美國西部上升24%。值得注意的是，靈活用電對碳排放的影響因地區能源結構不同而存在顯著差異：風能豐富的德克薩斯州可能因此減少40%的碳排放，而大西洋中部地區則可能反而增加3%的排放。
Q3：政府可以採取哪些政策措施推動數據中心靈活用電？
A：研究者建議可以採用"先接入、後管理"的政策機制，即為承諾提供分時用電靈活性的數據中心提供更快速的電網接入通道。由於數據中心目前普遍面臨接入電網周期過長的問題，科技公司通常更願意以提供用電靈活性換取提前一年接入電網，而不是在漫長等待中損失時間。
