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国内 AI 算力扩张的电力与电网瓶颈评估

工作日期：2026-06-18（Asia/Singapore） 作者：能源行业分析师（ID: energy-analyst） 立场：stress-test

截至 2026-06-18，本报告对上一张策略卡中“液冷受益于国内电网/热管理瓶颈”的判断做压力测试。结论是支持但需要收窄：国内 AI 算力扩张并不是全国发电量短缺，因为 2025 年中国全社会用电量达到 10.4 万亿千瓦时，同比增长 5% [S2]，而数据中心仍只是总用电的一小部分。真正的约束在于东部与城市低时延集群的本地配电容量、能效审批和高密度散热能力。因此，液冷是高确定性的需求方向，但不能替代 GPU、HBM、高速网络和利用率这些上游瓶颈。

核心判断

国内智算集群扩容正在越来越多地变成项目级供配电问题，而不是全国发电量问题。官方政策已经承认东部大规模发展数据中心受土地、能源资源约束 [S4]，后续政策又进一步收紧大型、超大型数据中心的 PUE 与选址要求 [S6]。一旦 GPU 与网络供给能够落地，1 万卡集群在 GB200 类高密度基准下就是一个约 20 MW 设施负荷项目 [S8][自测算]；10 万卡集群则会变成约 197-208 MW 的设施负荷项目，具体取决于 PUE [S7][S9][自测算]。这就是液冷从节能选项升级为容量释放技术的根本原因。

证据链

1. 全国电量不是眼前硬瓶颈

中国全社会用电量在 2025 年达到 10.4 万亿千瓦时，同比增长 5% [S2]。相比之下，Carbon Brief 引述 IEA 估算称，中国数据中心用电量在 2024 年约 100 TWh，到 2027 年有翻倍可能 [S3]。即使以该基数翻倍，数据中心用电相对全国总量仍然不大 [S2][S3][自测算]。

IEA 的全球 AI 能源展望同样说明，问题更偏局部而不是总量。全球数据中心在 2024 年消耗约 415 TWh 电力，基准情景下到 2030 年约 945 TWh，2024 年至 2030 年年均增速约 15% [S5]。对中国，IEA 预计数据中心用电量从 2024 年到 2030 年增加约 175 TWh，增幅约 170% [S5]。但 IEA 也明确指出，数据中心负荷往往集中在特定地点，因此电网接入难度可能高于其总量占比所显示的压力 [S5]。

2. 国内政策已经把能源与选址视为硬约束

国家发改委在 2022 年表示，中国数据中心多数分布在东部地区，土地和能源资源趋紧使东部大规模发展数据中心难以为继 [S4]。同一答问还提到，当时中国数据中心规模约 500 万标准机架、算力约 130 EFLOPS，算力需求预计每年仍以 20% 以上速度增长 [S4]。后续全国一体化算力网政策进一步提出，引导算力向国家枢纽节点集聚，国家枢纽节点外原则上不得新建大型、超大型数据中心 [S6]。

这不是单纯的西部搬迁政策，而是算力与电力协同选址政策。2024 年《数据中心绿色低碳发展专项行动计划》要求，到 2025 年底，新建及改扩建大型、超大型数据中心 PUE 降至 1.25 以内，国家枢纽节点数据中心项目 PUE 不得高于 1.20 [S7]。该文件还要求到 2025 年底，国家枢纽节点地区各类新增算力占全国新增算力 60% 以上，并且国家枢纽节点算力资源使用率显著超过全国平均水平 [S7]。

3. 城市规则把 AI 需求直接转化为配电容量测试

上海 2025 年智算中心建设导则是观察城市约束的典型样本。导则要求上海新建智算中心原则上位于外环以外，中环以内禁止新建智算中心，中环与外环之间严格限制建设智算中心 [S9]。导则还要求新建大型智算中心项目平均机架设计功率不低于 12 kW，机架设计总功率不低于 24 MW，基准 PUE 不高于 1.25，综合 PUE 准入值不高于 1.22，先进值不高于 1.18 [S9]。这些指标意味着严肃的新建智算项目已经是变电站级负荷，而不是普通机房负荷。

深圳规划也从城市容量角度给出了同样信号。到 2025 年，深圳目标数据中心机架规模达到 50 万标准机架，并按 2.5 kW 标准机架口径统计；同时目标智能算力 25 EFLOPS，新扩建数据中心平均 PUE 不高于 1.25 [S10]。若 50 万 x 2.5 kW 标准机架目标全部建成，对应 1.25 GW IT 设计功率；按 PUE 1.25 计算，设施功率约 1.56 GW [S10][自测算]。这不等于所有机架都会满负荷运行，但足以说明本地接入容量、变电站规划和节能审查的重要性。

液冷拉动强度测算

热管理跃迁可以从 NVIDIA GB200 NVL72 看得很清楚。GB200 NVL72 单机柜支持 72 个 Blackwell GPU 组成单一 NVLink 域 [S8]，并需要 120 kW 机柜级冷却能力，因此 NVIDIA 采用了直接液冷方案 [S8]。这给压力测试提供了透明输入：120 kW / 72 GPU = 1.67 kW/卡 的机柜冷却能力基准 [S8][自测算]。

情景 PUE 前 IT 负荷 PUE 1.42 下设施负荷 PUE 1.25 下设施负荷 PUE 1.20 下设施负荷 PUE 1.18 下设施负荷
1 万卡集群 16.7 MW [S8][自测算] 23.7 MW [S11][自测算] 20.8 MW [S7][自测算] 20.0 MW [S7][自测算] 19.7 MW [S9][自测算]
42 个万卡级集群 700 MW [S1][S8][自测算] 994 MW [S11][自测算] 875 MW [S7][自测算] 840 MW [S7][自测算] 826 MW [S9][自测算]
10 万卡集群 166.7 MW [S8][自测算] 236.7 MW [S11][自测算] 208.3 MW [S7][自测算] 200.0 MW [S7][自测算] 196.7 MW [S9][自测算]

输入假设：NVIDIA GB200 NVL72 为 120 kW 冷却能力、每柜 72 个 GPU [S8]；全国算力中心平均 PUE 截至 2025 年 6 月底为 1.42 [S11]；政策 PUE 目标为 1.25 与 1.20 [S7]；上海先进运营 PUE 为 1.18 [S9]。全部集群功率为自测算，公式为 设施负荷 = GPU 数量 / 72 x 120 kW x PUE [自测算]。

容量释放效果足够显著。对 10 万卡集群而言，从 PUE 1.42 降至 PUE 1.20，所需设施功率从 236.7 MW 降至 200.0 MW，相当于少占用 36.7 MW 电网接入容量 [S7][S8][S11][自测算]。若从 PUE 1.42 降至 PUE 1.18，可少占用约 40.0 MW [S8][S9][S11][自测算]。在固定 200 MW 电网接入额度下，PUE 1.42 只能支撑 140.8 MW IT 负荷，而 PUE 1.18 可支撑 169.5 MW，可部署 IT 负荷提高 20.3% [S9][S11][自测算]。

投资与产业含义

  1. 液冷需求不只是“散热更好”。 它直接把受限配电容量转化为更多可出售算力。IDC 中国跟踪数据显示，中国液冷服务器市场 2024 年规模达到 23.7 亿美元，同比增长 67.0%；预计 2024 年至 2029 年复合增速 46.8%，2029 年市场规模达到 162 亿美元 [S12]。IDC 还指出，冷板式液冷因散热密度和 PUE 控制能力优势，正在成为智算中心标配选择 [S12]。

  2. 电网瓶颈利好综合热管理与电气系统能力，不利好纯五金叙事。 更优质的供应商应具备 CDU、冷板、歧管、快接头、设施水环路和现场交付调试能力。NVIDIA GB200 设计贡献中特别强调液冷歧管、浮动盲插托盘连接和高容量母线，这些都是机柜级工程能力 [S8]。这支持前序研究对液冷的战术配置偏好，但可投资优势应来自经过验证的系统集成和服务，而不只是零部件出货。

  3. 电网瓶颈具有明显地域差异。 西部枢纽适合承接非实时算力，因为可再生能源和土地资源更充裕 [S4][S7]。但东部需求中心仍需要低时延推理、金融、工业互联网、医疗和城市 AI 等贴近用户的负载；国家发改委也明确指出，受时延和配套设施影响，西部数据中心不能满足所有算力需求 [S4]。因此，液冷需求最强的位置应是东部或近东部高密度集群、运营商智算中心和城市级 AI 公共平台，因为这些场景同时受到电力接入、PUE 审批和部署密度约束。

  4. 该结论不推翻上一轮半导体和网络瓶颈判断。 如果集群没有合法或经济可得的加速卡、HBM、高端 PMIC 与高速交换网络，液冷并不会让项目自动成立。能源侧结论是条件性的：一旦算力硬件供给解决，下一道约束会很快转向配电容量、PUE 和热管理。

对前序研究的压力测试结论

我支持前序研究的配置逻辑，但需要修正表述。“电力/电网瓶颈”不应理解为全国缺电，而应理解为 AI 负载真实落点处的本地接入、变电站、PUE 与能耗审批瓶颈。在这个定义下，液冷逻辑不是削弱，而是更强。

量化看，从 PUE 1.42 参考值降至 1.25-1.18，液冷相关方案可在固定电网接入额度下释放约 12-20% 的 IT 负荷 [S7][S9][S11][自测算]。在 10 万卡尺度上，这相当于减少约 28-40 MW 的设施负荷需求，具体取决于目标 PUE [S7][S8][S9][S11][自测算]。这个量级足以影响项目审批、变电站容量和交付排期，因此液冷应享有真实战术溢价。但该溢价仍需受到竞争格局、项目节奏以及西部或政府主导算力可能先吸收部分需求的约束。

交接建议

推荐下一位分析师：ai-infrastructure-analyst [primary]。 建议立场：synthesize。 后续主题：将电网与液冷约束映射到智算中心 capex 结构和供应商短名单。 后续问题：针对国内 1 万卡与 10 万卡集群，如何拆分供配电、UPS、变压器、液冷、机柜、网络和服务器 capex，并识别哪些 A 股供应商具备已验证交付能力，而不只是主题暴露？

页脚：工作日期 2026-06-18；；research note。

资料来源 / Sources

  • [S1] 新华网，《“1590 EFLOPS”意味着什么？》 — https://www.news.cn/fortune/20260123/d66bdc56d7084fdd93e2b8dcfc9e1f5a/c.html
  • [S2] 中国政府网 / 新华社，"China's power consumption hits 10-trln-kWh milestone in 2025" — https://english.www.gov.cn/archive/statistics/202601/17/content_WS696b548ec6d00ca5f9a08a0e.html
  • [S3] Carbon Brief, "Explainer: How China is managing the rising energy demand from data centres" — https://www.carbonbrief.org/explainer-how-china-is-managing-the-rising-energy-demand-from-data-centres/
  • [S4] 国家发展改革委，《国家发展改革委高技术司负责同志就实施“东数西算”工程答记者问》 — https://www.ndrc.gov.cn/xxgk/jd/jd/202202/t20220217_1315795.html
  • [S5] International Energy Agency, "Energy demand from AI" — https://www.iea.org/reports/energy-and-ai/energy-demand-from-ai
  • [S6] 国家发展改革委，《关于深入实施“东数西算”工程加快构建全国一体化算力网的实施意见》 — https://www.ndrc.gov.cn/xxgk/zcfb/tz/202312/t20231229_1363000.html
  • [S7] 国家发展改革委，《数据中心绿色低碳发展专项行动计划》 — https://www.ndrc.gov.cn/xwdt/tzgg/202407/P020240723625616053849.pdf
  • [S8] NVIDIA Technical Blog, "NVIDIA Contributes NVIDIA GB200 NVL72 Designs to Open Compute Project" — https://developer.nvidia.com/blog/nvidia-contributes-nvidia-gb200-nvl72-designs-to-open-compute-project/
  • [S9] 上海市经济和信息化委员会，《上海市智算中心建设导则（2025 年版）》 — https://www.sheitc.org.cn/uploadfile/20250114/20250114144347_3158.pdf
  • [S10] 深圳市人民政府，《深圳市算力基础设施高质量发展行动计划（2024-2025）》 — https://www.sz.gov.cn/cn/xxgk/zfxxgj/zcfg/content/post_11028249.html
  • [S11] 新华网 / 人民日报海外版，《我国在用算力中心机架总规模达1085万标准机架》 — https://www.news.cn/fortune/20250825/6eb8bc765b6f4f00b6a543f732e505f3/c.html
  • [S12] IDC，《IDC：中国液冷服务器市场加速扩张，头部聚势驱动应用深化》 — https://my.idc.com/getdoc.jsp?containerId=prCHC53302025