《2024年人工智能加快速度进行发展背景下算力电力协同发展的思考报告》显示，算力需求激增推动电力消耗大幅攀升，区域绿电使用不均与新能源波动性构成发展瓶颈
人工智能技术正在从弱人工智能向强人工智能转型。弱人工智能依赖单模态能力，局限于简单逻辑推理，难以应对复杂问题。而强人工智能具备多模态能力，可以在一定程度上完成信息的跨模态对齐和自动转换，生成式人工智能能够基于输入数据生成新数据样本。此外，高阶认知思维使得人工智能能够分解复杂问题，提高逻辑推理能力。
算力是AI发展的核心动力，大致上可以分为基础算力（CPU）、智能算力（GPU、FPGA、AI芯片）和超算算力（超级计算机）。随着人工智能模型参数规模的指数级增长，例如GPT-4的主要参数是GPT-3的10倍，其算力需求也显著增加。
数据显示，截至2023年底，中国数据中心标准机架超过810万架，算力总规模达230 EFlops，是2020年的3倍。其中，智能算力规模达70 EFlops，占比超过30%，增速超过70%。
数据中心作为规模化算力的载体，布局呈现“由东向西”转移特点。以张家口为例，作为“东数西算”十大数据中心集群之一，其标准机柜超33万架，智能算力占比38%，其中60%的算力支持北京需求。
数据中心电力消耗迅速增加，从2019年的6.8%升至2023年的20.1%，成为区域用电量的主力。GPU服务器能耗是CPU服务器的4~5倍，推动智能算力电力需求井喷。
数据中心的电能利用效率（PUE）虽有下降，但2023年全国平均PUE仍为1.48，未达到政策要求的1.3以下。区域间差异显著，华北地区PUE为1.39，而华南地区为1.53。
数据中心高能耗带来高碳排放，2023年全国间接碳排放达1446万吨，其中河北地区占比达45%。目前，数据中心的绿电使用率仅为11%，部分先进地区如张家口和廊坊分别达到29.43%和15.88%。
绿电交易市场规则和机制尚未健全，跨区域交易不畅，导致绿电供给不足。同时，绿电溢价较高，对部分技术落后的小型数据中心形成成本压力。
数据中心呈现区域化、高密度布局，例如京津冀地区算力枢纽规模占全国五分之一，但电网接入资源紧张，电压等级提升趋势明显。
数据中心成长周期长，冀北地区数据中心上架率不足60%，低于国家要求的65%。不一样的数据中心负荷发展周期差异明显，国家部委型用电负荷发展周期为23年，而第三方外租型需35年。
新能源发电的波动性与数据中心高供电可靠性需求间存在结构性矛盾。例如，张家口地区风光新能源装机比例超过50%，但存在“夏季极热无风”“晚高峰无光”的供需错配问题。
数据中心的全年负荷中，夏季峰值比冬季高18.9%，日间负荷占比远高于夜间，进一步推高极端天气下的电力需求。
负荷精准预测：依托大语言模型技术，构建数据中心负荷识别模型，对算力类型、规模等做多元化的分析。优化数据中心用电的时空分布，提升预测准确性。
基础设施建设：以张家口为例，“十四五”期间每年新建一座220千伏变电站，确保电力供应满足数据中心需求。
电力通信网协同规划：采用“骨干+接入”双层架构，构建双路独立光缆网络，提升电力通信系统与算力网的协同性。
绿色能源融合：通过“风光储+负荷”模式，推动新能源消纳。如张家口怀来腾讯风光储一体化微电网，年发电量达1400万度，PUE低至1.25。
智能电网建设：整合分布式光伏、储能和柴油发电机资源，构建综合能源系统，提升绿电占比。
算力负荷跨空间调度：例如阿里巴巴通过算力调度系统，将江苏南通数据中心的负荷转移至河北张北，实现跨区域电力与算力协同。
算力负荷跨时间调度：青海省清洁能源调度中心监测全省算力负荷曲线，引导算力资源响应新能源波动，实现清洁能源的合理分配。
提升绿电交易规模：推动绿电市场化改革，实现证电合一，降低绿电交易成本，鼓励更多数据中心参与。
优化政策支持：到2025年，国家枢纽节点新建数据中心绿电占比需超80%，通过政策引导、技术上的支持和市场改革实现目标。
浙江宁波慈溪是我国三大家电生产基地之一，其中出口美国的占比约16%。慈溪一家家电企业负责人和记者说，他们跟美国客户签署协议时，对方支付了30%的定金；而同规格洗衣机、冰箱的零部件通用性很强，能达到70%。因此，即便美国客户违约，他们也可将产品重新翻包后再次销售。
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对此，滴滴平台方面表示，李女士提供的涉事车辆在平台上已注销，不想因此事和乘客讨价还价，提出补偿500元现金的方案。
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