亚太地区AI数据中心可持续发展面临重重挑战

当Chat GPT每秒“吞吐”数万次请求、自动驾驶汽车毫秒级解析路况、AI大模型训练一口“吞”掉百万度电时，我们正亲历着一场由“算力浪潮”驱动的科技革命；与此同时，一个严峻的现实问题也浮出水面：强大的AI背后是对电力的极度渴求，算力增长与能源约束之间的矛盾已成为全球面临的关键挑战。

国际能源署（IEA）2025年发布的《能源与人工智能》报告显示，2024年全球数据中心电力消耗达415太瓦时，占全球总电力需求的1.5%，预计到2030年将翻倍至945太瓦时，占比略低于3%。Uptime Institute预测，2025年人工智能业务在全球数据中心总用电量中的占比将从2%猛增至10%。中国信通院《绿色算力发展研究报告（2025年）》指出，2024年中国数据中心用电量1660亿千瓦时，2030年将达3,000～7,000亿千瓦时，占全社会用电量2.3%～5.3%。

时代的发展既要AI“算得快”，还要电力“供得上”，更要“用得绿”。AI数据中心的可持续化发展已不是业界的选择题，而是必答题。一场电力突围大战正在上演。

图1：全球数据中心与AI数据中心能耗趋势预测（数据来源：IDC，2025）

亚太市场现状扫描

图2：中国智算服务市场规模预测（数据来源：IDC，2025）

建设增速惊人，算力需求暴涨

走进新加坡裕廊工业区，多个数据中心园区持续扩容新建；在东京湾畔，超大规模数据中心新项目接连开工；而中国长三角、粤港澳大湾区的智算中心集群更呈“井喷式”增长——这正是当前亚太数据中心市场的真实写照。

莱坊2024年报告显示，微软、亚马逊AWS、环旭、Meta等科技巨头合计投入超1600亿美元，推动亚太数据中心容量持续扩容。东京市场电力价格与租赁率同步上涨，大阪加码超大规模数据中心投资，悉尼市场供应大幅增长仍供不应求，孟买正加速推进超大规模数据中心建设。

政策支持更为这场建设热潮添薪加柴。新加坡政府规划到2029年将数据中心容量提升至200MW；中国“东数西算”工程已累计拉动投资超4,000亿元，在贵州、内蒙古等地建成多个千万亿次算力级别的智算中心；日本借助“数字田园都市”计划，在地方城市布局低碳数据中心。

建设热潮的驱动力来自于算力需求暴涨，亚太地区正成为全球算力增长的“核心引擎”。Gartner于2025年的新预测显示，亚太地区AI服务器支出将达2020亿美元，是传统服务器支出的两倍，占全球服务器市场份额的关键比重。企业端应用全面渗透，BCG于2025年10月调研显示，78%的亚太受访者每周至少使用一次AI，中国采用率高达87%。算力规模同步飙升，中国信通院数据显示，截至2025年6月中国智能算力规模达788EFLOPS（FP16），全年预计突破1037.3EFLOPS，同比增长43%。

IDC数据显示，中国在亚太地区AI市场中持续保持引领地位，2024年占亚太地区AI总支出超五成。预计到2028年，中国AI市场总投资规模将突破1,000亿美元，五年复合增长率为35.2%。在生成式AI方面，2024年其在中国AI市场投资总规模中的占比为18.9%，到2028年这一占比将提升至30.6%，投资规模超300亿美元，五年复合增长率达51.5%。

发展面临重重挑战

AI数据中心具有“高功耗、高密度、高热流”的特性。如果把AI数据中心比作“算力工厂”，“生产原料”是电力和水资源，冷却系统是“散热保障”，基础设施是“底座”。在亚太地区，这些“核心资源”都面临着不小的压力。

1电力

其中，电力瓶颈首当其冲。AI数据中心和传统数据中心是“不同物种”。传统数据中心的负载相对稳定，就像匀速行驶的汽车；而AI数据中心的负载，更像在赛道上冲刺的赛车，时而全功率运转，时而瞬时峰值，对电力系统的考验堪称“极限挑战”。在能源紧张地区，电力调度的微小波动都可能引发运维风险，亚太地区的电力结构尤其增加了这种风险。日本、韩国电力供应依赖化石能源，中国的部分地区电力网络仍在升级，新加坡面临电力进口依赖度高、本地电网容量有限的困境，数据中心电力审批已成为项目落地的主要瓶颈。

2冷却与水资源

其次是冷却与水资源难题。冷却难题是技术层面的核心挑战。传统风冷在面对30kW以上高功率密度机架时已力不从心，风冷散热能力存在物理上限，无法满足下一代150kW以上超高功率密度机架的冷却需求。Uptime Institute(2024)数据显示，全球超过70%的超大规模数据中心正在研究液冷或浸没式冷却方案，以替代传统风冷。水资源紧张则成为另一个隐形障碍。一个10MW规模的传统数据中心，年耗水量可达数十万吨。亚太地区不少数据中心集中在缺水区域，如何平衡算力需求和水资源保护成了棘手问题。

3基础设施

第三个挑战来自基础设施本身的演进瓶颈。当前亚太地区多数数据中心的设计标准和技术架构，难以适配下一代AI工作负载的需求。亚太许多数据中心建于2010年前后，当时设计功率密度仅为5~10kW/机架，而如今AI服务器的峰值功耗往往超过40kW，传统供配电架构和散热通道已无法支撑这种负载，结构性升级迫在眉睫。

4网络架构

网络架构的瓶颈同样突出。AI训练需要海量数据在服务器之间传输，对网络带宽的需求是传统业务的10倍以上。现有数据中心的网络架构多为10G/25G以太网，无法满足AI负载的低延迟、高带宽需求，必须升级到100G/400G高速网络，这又是一笔不小的投入。

此外还有场地空间的限制。AI服务器体积更大，加上冷却设备、配电设备，对机房空间的要求更高。新加坡、中国香港等土地资源紧张的地区，传统数据中心的空间根本无法容纳高密度AI机架，只能通过“垂直堆叠”“模块化部署”等方式破解，进一步推高了建设成本。

技术革新的破局力量

面对能源与算力的巨大张力，绿色供电、先进冷却、边缘计算，以及芯片与电源技术革新正在成为AI数据中心突破发展瓶颈的四大方向，也为行业发展带来新机遇。

绿色供电。破解电力瓶颈的第一步，是构建“绿色为主、弹性互补”的供电体系。储能技术的突破有效缓解了可再生能源的“不稳定性”。智能电力调度技术成为“用好电”的关键支撑。基于AI算法的负荷预测系统表现亮眼，能提前24小时精准预测电力需求，误差率低于5%；微电网技术赋予数据中心灵活适配能力，可在电网故障时切换至“孤岛运行”模式，保障持续供电；虚拟电厂（VPP）模式则通过整合多个数据中心的储能资源，与电网形成互动调峰，进一步提升电力利用效率。

从微软到谷歌，主流云厂商纷纷在亚太地区签订可再生能源长期购电协议（PPA），并结合储能与虚拟电厂技术，提升绿电利用率。通过AI预测负载实现“算力与电力协同调度”，正在成为绿色转型的新趋势。

先进冷却技术。如果说传统风冷是给设备“吹风扇”，那液冷技术就是给设备“做降温SPA”，散热效率和节能效果不在一个量级。当AI机架功率密度突破50千瓦，液冷技术就从“可选”变成了“必选”。随着液冷、沉浸式冷却正在从小众走向主流，新技术不仅带来能效提升，更显著改善了设备稳定性与空间利用率。根据英伟达的测试数据（2024年），液冷系统可将整体能耗降低30%~40%。

在这方面，部分国家已率先实现规模化落地。例如英国Kao Data的KLON-03数据中心采用混合冷却方案，支持直接芯片液体冷却，在满足130kW超高机架密度的同时，实现电能利用效率（PUE）值达到1.2以下。目前中国已成为全球液冷数据中心的主要市场，阿里、腾讯、华为等企业的智算中心均大规模采用液冷技术，中国移动呼和浩特智算中心实测全年平均PUE值为1.15-1.168。随着液冷技术的成本快速下降，规模效应显现，液冷技术必将成为AI数据中心的“标配”。

边缘计算架构。如果说大型AI数据中心是“中央厨房”，那边缘计算节点就是“社区便利店”。边缘计算通过“算力下沉”，将AI推理任务部署在靠近用户或数据源的边缘节点，从而减少核心数据中心的带宽与延迟负担：传统集中式模式下，数据传输网络能耗占比可达总能耗的15%；而边缘计算可降低80%以上传输能耗。IDC数据显示，2024年亚太边缘节点部署数量同比增长62%，标志着算力正从中心向网络边缘有序下沉。

芯片与电源技术革新。数据中心的能耗，不仅来自服务器和冷却系统，电源转换环节也会消耗大量电力。传统硅基芯片和电源存在明显效率瓶颈，转换效率通常在85%-90%，存在高达10%的功率损耗。氮化镓（GaN）和碳化硅（SiC）等第三代半导体材料的出现正突破电源效率的“天花板”，其禁带宽度、击穿电场强度和开关速度均远超硅材料。Yole Group的研究表明，GaN与SiC材料可使电源转换效率超过98%，成为AI服务器高效供能的关键材料，推进高效电源管理革新。

目前领先的芯片与电源厂商已有相关方案落地。例如英飞凌的混合电源解决方案，其12kWPSU参考设计在100W/in³功率密度下实现97.5%基准效率，为MW级AI服务器机架提供高效支撑。长城电源在AI数据中心专用钛金级电源中采用SiC器件，转换效率提升至96%以上;英诺赛科基于GaN器件开发的服务器电源，功率密度达到30W/cm³，较传统方案提升50%。

亚太地区在第三代半导体领域布局超前。中国的GaN芯片产能占全球60%以上，华为、比亚迪等企业已经实现GaN电源的规模化应用;日本的碳化硅材料技术全球领先，丰田、三菱等企业将SiC芯片用于新能源汽车和数据中心电源;韩国三星、SK海力士也在加大GaN/SiC材料的研发投入。随着GaN/SiC电源成本的下降和技术成熟，数据中心的“电源损耗”将大幅降低，成为绿色算力的又一重要支撑。

(下一期，将进一步解析亚太地区实现可持续智能未来的路径和未来发展方向，敬请期待。)