为人工智能提供动力是一个架构问题

向电网提出更多要求 电网是围绕可预测的负荷构建的：钢厂、炼油厂和晚餐时间的房屋。不同的负载大小，相同的过程——平稳地汲取电力，偶尔表现不佳，然后优雅地恢复。但人工智能数据中心的行为却并非如此。在训练运行期间，AI 园区可以在几毫秒内调整 70% 的负载，然后在上游出现第一个故障迹象时以同样快的速度离线，以保护数十亿的计算。每个人都是单独理性的。总的来说，在千兆瓦规模上，它们是电网从未解决过的问题，而下一波数据中心园区的规划正是按照这个规模进行的。旧堆栈的突破点 标准数据中心电源堆栈几十年来没有改变。中压电源到达后，变压器将其降压，低压不间断电源 (UPS) 装置对其进行调节，然后到达机架。将这一设计推向人工智能规模，它在三个地方出现了问题。首先，UPS 位于建筑物深处，靠近机架。但它的电池只是一个尺寸较小的备胎，旨在应对几分钟的停电，而不是吸收全天候如此快速和不稳定的负载波动。其次，UPS 的大部分寿命都处于旁路状态。传统转换器浪费的电力足以让运营商在经济模式下运行：静态开关直接从电网为机架供电，并且在两个方向上都没有任何过滤。计算的波动是原始的，而电网瞬变（可能损坏或瘫痪设备的亚毫秒事件）来得太快，任何交换机都无法捕捉到。第三，保护逻辑是在“大负载”指50兆瓦时编写的。这种保护逻辑无法看到它现在所属的网格，因此当上游出现问题时，它会做完全错误的事情：它会退出。在 2024 年弗吉尼亚事件中，大部分负载损失都归因于保护方案，该方案对电压骤降进行计数并在第三次电压骤降时断开连接（按照设计，在最糟糕的时刻）。这不是马虎的工程。经过精心设计，负载已经超出了。