算力的尽头是电力,深圳电网负荷创历史新高背后的AI“隐形账单”

2026年5月28日17时10分，深圳电网电力负荷达2430.19万千瓦，较去年最高负荷增加29万千瓦，创历史新高。本次负荷新高较去年提前40天到来，背后的推手之一正是AI算力的爆发式增长。

深圳本地用电数据尤为醒目。深圳供电局数据显示，5月1日至27日，深圳互联网数据服务业用电量激增80.27%，数据中心行业整体用电量达2.73亿千瓦时，同比增长20.12%。放眼全省，广东307家数据中心用电量38.05亿千瓦时，同比增长18.48%。南方电网电力负荷连续四天创出新高，最高达2.75亿千瓦。这些数字背后，是AI大模型训练和推理对算力的持续吞噬。

AI算力对电力的渴求正从“隐形成本”变为“显性约束”。一个超大规模AI数据中心用电负荷已超过1吉瓦，相当于一座中型城市的夏季用电高峰。预计到2030年，数据中心占美国总电力消费比例可能从4%翻倍至8%至12%。在中国，算力中心用电量预计将达1700亿度。这意味着，每训练一个更聪明的模型，背后都有一座电厂在全力运转。

电力设备短缺正成为AI产业扩张的“卡脖子”环节。美国今年规划的数据中心项目近一半面临延期，关键瓶颈是变压器等电力设备严重短缺，大功率变压器交付周期仍需24至30个月。而国内电力设备制造商迎来机遇：2025年中国变压器出口额同比增长36.3%，2026年前两月增长41.42%，部分企业生产任务已排到2027年。

5月26日，国家能源局在深圳召开全国人工智能“能源现场推进会，局长王宏志指出：“算力的尽头是电力，关键要做到‘人工智能+能源’的深度融合。”深圳供电局已部署本地化AI模型“灵曦”进行精准负荷预测削峰填谷，微软也在验证数据中心的“峰值平滑”和“长时移峰”能力。谁能率先跑通“AI+能源”融合路径，谁就将在下一轮产业竞争中占据制高点。

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