Emerald AI 与 Google、Nvidia、Anthropic 以及多家电力公用事业公司组成联盟，以加快将新数据中心接入电网。该联盟名为 AI Energy Management Alliance（AEMA），表示需求管理可以为数据中心释放多达 100 吉瓦的额外电网容量。
这一理念旨在让数据中心的用电更加灵活。当电网负荷升高时，可以暂时暂停非关键任务，或将部分计算作业转移到拥有更多可用容量的其他数据中心。这样一来，数据中心无需完全削减运营，也不必在电网每次达到需求峰值时都启动备用发电机。
从工厂管理到人工智能负载
需求管理是一种沿用数十年的做法：大型工业企业与公用事业公司达成协议，在高峰时段降低用电量，以换取经济回报。而数据中心过去主要通过运行备用发电机来参与这些计划；这种机制会带来一定的环境影响，尤其是在使用柴油的情况下。
Emerald AI 试图提供一种软件替代方案，将公用事业公司的需求直接连接到数据中心系统。根据该报道，该平台可以协调停止非必要任务，或快速重新分配计算负载，使数据中心的响应方式更接近电池，即在需要时调节自身的用电量。
多方参与的联盟
除 Emerald AI、Google 和 Nvidia 外，该联盟还包括 Anthropic，以及 AES、Constellation、National Grid 和 NRG Energy 等公用事业公司。联盟的目标还包括帮助科技公司和公用事业公司确定新的数据中心选址，因为寻找具备充足电力容量的地点已经成为扩张面临的障碍。
这种方法并非从零开始；Google 正在开发自己的负载管理工具，而 Enel X 则允许数据中心利用不间断电源系统削减用电峰值。Goldman Sachs 去年发布的一项研究指出，如果在数小时内将电网最大使用率限制在 90%，可能释放 76 吉瓦的容量。
实际会发生什么变化？
该联盟的重要性不在于增加新的电力来源，而在于将人工智能负载的灵活性转化为一种电网公司在规划新接入时可以依赖的资源。此外，Emerald AI 获得的融资——由 Energize Capital 和 DCVC 领投的 1.5 亿美元 A 轮融资——为该公司扩大技术部署提供了资金。
但 100 吉瓦这一数字代表的是联盟希望能够提供的容量，而不是已经实际提供的确定容量。Emerald AI 首席科学家 Ayse Coskun 也承认，这项技术可能会减轻该行业对新发电来源的需求，但不会消除这种需求。此外，这种方法的有效性仍取决于数据中心识别可延迟或可转移任务的能力，以及电网运营商是否愿意快速、安全地协调这些响应。