英国国家电网公司 National Grid 与数据中心运营商 Nebius 合作，成功完成了英国首次数据中心灵活用电试验。该试验在伦敦附近的 Nebius 数据中心使用了 Emerald AI 公司的人工智能驱动数据中心管理软件，测试对象是 96 个 Nvidia Blackwell Ultra 高性能图形处理器。

在 2025 年 12 月为期五天的试验中，研究团队向测试站点发送了超过 200 个实时模拟"电网事件"，以测试 Emerald 软件动态调整数据中心电力消耗的能力。

Emerald AI 平台成功将电力使用调整到要求的水平，在关键工作负载正常运行的情况下，将需求削减了高达 40%。

试验取得的关键成果

试验成功应对了足球比赛中场休息时的需求激增，随后进行了长达 10 小时的负载削减请求，证明了系统帮助电网应对低风力或极端高温时期的能力。试验还模拟了系统压力事件，在 30 秒内减少了 30% 的负载，以帮助维护电网稳定性。

据参与试验的合作伙伴称，这种能力可以让 AI 数据中心在需要时向电网回馈超过 2GW 的容量。

该试验的目标是让 AI 数据中心不再只是电力约束的来源，而是能够通过管理峰值、更好地利用现有基础设施以及支持不同能源的并网来实现对电网的可控性。

National Grid Partners 总裁 Steve Smith 在伦敦经济学人影响力可持续发展周活动上表示："大多数电力网络、大多数电力系统一年中大约有 30% 的容量在运行；系统中有很多容量，一年中只有少数几个小时我们处于峰值状态。"

"关键在于如何去做，"Smith 说道。"因为如果你能在固定成本系统中投入更多电子，你就不需要建设更多基础设施，其他人的费率就会下降。如果你在少数几个小时内处于紧张状态，如果我们说，当我们需要你时，你能否实际调节你的负载，那么我们就不需要建设更多容量。"

Emerald AI 首席执行官 Varun Sivaram 在可持续发展周活动上表示，试验显示 Nebius 数据中心的 AI 硬件能够在瞬间灵活消耗能源。

"当我们在半夜收到信号时，我们能够在 30 秒内将功耗减少超过三分之一，"Sivaram 说道。"这对于可再生能源来说也是如此，当风力较低时，持续八小时，AI 工厂可以减少其消耗，从而保护以 100% 吞吐量运行的关键工作负载。"

实现电力消耗灵活性的三种方式

Sivaram 解释了实现 AI 工作负载电力消耗灵活性的三种方式。第一种是减慢或暂停某些工作负载。"也许是一个不需要立即完成的微调模型运行，但可以延迟一个小时，"他建议道。

第二种方式是移动 AI 工作负载。"你期望很快从 AI 那里得到答案，但我们可能能够移动它，就像我们在两个不同的 Oracle 数据中心之间以 10 毫秒延迟的速度移动一样。虽然有一点延迟损失，但对于那个工作负载来说并不相关，"Sivaram 说道。

第三种方式是监控数据中心以实现灵活性。在这里，Emerald 作为软件智能来运营 AI 工作负载——包括将它们标记为不同的优先级——以最佳方式为电网提供所需的服务，同时保护用户工作负载的完整性。

Q&A

Q1：这次数据中心电力调节试验的主要成果是什么？

A：试验中，Emerald AI平台在关键工作负载正常运行的情况下成功将电力需求削减了高达40%，并能在30秒内减少30%的负载。试验还成功应对了足球比赛中场休息时的需求激增，以及长达10小时的负载削减请求。

Q2：AI数据中心如何实现灵活的电力消耗？

A：有三种主要方式：第一是减慢或暂停不紧急的工作负载，如微调模型；第二是在不同数据中心之间移动AI工作负载，虽有轻微延迟但不影响结果；第三是通过软件智能监控，将工作负载标记为不同优先级进行优化管理。

Q3：这种技术对电网有什么好处？

A：这种技术能让AI数据中心向电网回馈超过2GW的容量，帮助电网应对峰值需求和可再生能源波动。通过智能调节，可以更好利用现有基础设施，减少新建容量需求，最终降低整体电费成本。