數據中心能源新趨勢！華爲聚焦算電協同 有望帶動液冷、儲能等產業

《科創板日報》1月13日訊（編輯 宋子喬） 1月13日下午，華爲召開直播發布2025數據中心能源十大趨勢，提出算電協同將成爲數據中心建設的新模式，具體包括：

算電協同，即“算優化電，電支撐算”，是指計算資源與電力資源的統籌調配，旨在通過兩者的協同互動，實現資源的優化配置和高效利用。例如，在電網負荷較低時，增加計算任務的處理量，充分利用閒置的電力資源；而在電網負荷較高時，適當減少非關鍵計算任務，降低電力需求。

算點協同的本質是實現綠色算力，主要從使用端和供給端發力，通過先進製冷技術降低能耗、利用人工智能技術優化溫控供電模式，以及使用綠色電力實現節能降碳。

國家發展改革委、國家能源局、國家數據局在去年印發《加快構建新型電力系統行動方案（2024—2027年）》（以下簡稱“方案”），其中便提出“實施一批算力與電力協同項目”。

彼時北京理工大學博士生導師王永真接受財聯社專訪表示，“算電協同”實際上是追求“信息-能源協同”，再具體就是更全面的“算-電-熱-碳協同”。該政策將利好液冷、熱泵、儲能、微電網、綜合能源、能源互聯網以及信創等行業。

從算力到上游能源是AI產業鏈驅動的必然路徑

人工智能消耗的電力遠遠超過人們的預期，能源之於AI的重要性絲毫不遜於算力。

當今科技圈的兩位大佬，OpenAI創始人阿爾特曼和馬斯克此前已給出明確觀點。

前者認爲未來AI的技術取決於能源突破，更有利於氣候變化的能源，尤其是核聚變或更便宜的太陽能以及儲能，是人工智能的發展方向。後者認爲，雖然AI技術有望引領未來最大的科技革命，但同時也可能因爲2025年的能源瓶頸而面臨發展挑戰。

立足當下，當下電力及IT基礎設施已成爲北美算力市場的瓶頸。以OpenAI爲例，2024年12月27日凌晨，OpenAI宣佈，聊天機器人ChatGPT、視頻生成模型Sora和API產生了重大錯誤，大部分已經宕機數小時。OpenAI並未具體說明與該問題相關的“上游提供商”，但其獨家雲提供商微軟報告稱，其一個數據中心出現了“電源問題”。

國盛證券最新研報指出，從算力到上游能源是產業鏈驅動的必然路徑。AI產業加速發展下，GPU、CPU到存儲、通信、銅纜等各細分領域，已經成爲當前市場熱議的主題，但這些算力生態的背後，強烈依賴於能源和基礎設施的持續供給。AI驅動下的科技產業鏈條正在從算力生態向能源IT基礎設施延展。

從投資機會上講，一方面，數據中心快速增長帶動電源和變壓器等相關設備需求增加；另一方面，人工智能算力的不斷提升加速對能耗問題的關注，實現算電協同需要液冷等技術配合。

國盛證券認爲，AIDC能源基礎設施將迎來全面升級，海外數據中心的主要瓶頸是電力緊張，但芯片供應相對充足，因此其建設方向集中在通過天然氣、核電等能源方案實現高效供電，以支持不斷擴大的算力需求。國內則以原有數據中心的升級換代爲特點，機房功率偏低的問題需要通過電力基礎設施的改造來解決，推動柴油發電機組、UPS、BBU、HVDC等設備的升級。能源賽道在國內外的不同需求背景下，展現出極具潛力的投資機會。

該機構建議關注海外天然氣/SMR核電產業鏈，國內電力改造產業鏈公司如麥格米特、中恆電氣、禾望電氣、濰柴動力等。

江海證券表示，數據中心資本性支出主要包括主體工程及設備設施的大修、更換及調整升級。資本性支出包括但不限於電氣系統、暖通空調系統及消防系統等固定資產的更換。其中，電氣系統中的UPS（不間斷電源）及蓄電池使用壽命較短，更換次數佔全生命週期比重大，爲資本性支出重要部分。

從數據中心機櫃功耗上來說，傳統數據中心每機架功耗一般在3-10kW之間，而每臺GPU服務器的功率可高達50kW，對於數據中心操作員和規劃人員來說，需要依據計算需求對資源進行合理規劃和分配，積極探索採用液冷等先進冷卻方法，滿足實現可持續發展提出的要求。

該機構表示，變壓器方向建議關注金盤科技、明陽電氣；電源方向建議關注科華數據、科士達、麥格米特、歐陸通；液冷方向建議關注英維克、申菱環境。