生成式AI的兴起正在以前所未有的速度推高数据中心的需求。据高盛预计，到2027年全球数据中心用电量将从目前的约55GW增加到84GW，其中AI相关负载占比将从14%提升至27%。到本世纪末，相比2023年的水平，整体数据需求有望增长165%。在数字经济时代，数据中心已与水、电、网络一样，成为支撑社会运转的关键基础设施。

　　在中国，这一趋势尤为明显。随着“东数西算”工程和AI大模型应用的快速落地，数据中心不仅承载传统业务，还成为人工智能训练和推理的主战场。问题随之而来：如果一个数据中心突然断电，会发生什么？

　　对于普通网站来说，断电可能意味着访问中断，但对于依赖实时计算和数据处理的关键行业，后果会更严重。金融支付、医疗诊断、AI驱动的物流和能源调度，都需要数据中心7×24小时不间断运行。

　　尤其是在AI场景下，风险被放大。大模型训练往往需要数千块GPU连续运行数周，一旦中途掉电，可能导致训练数据损坏，整个过程需要从头再来。实时推理任务如推荐系统、聊天机器人、反欺诈引擎等，更是容不得半点停顿，否则用户体验和业务稳定性都会立即受损。

    即便短时断电也可能造成数据一致性问题。分布式数据库依赖节点间的同步复制，一旦不同机架或可用区在不同时间掉电，就可能造成严重的业务风险。虽然大多数数据中心配备UPS与柴油发电机，但UPS电池老化、切换延迟、油料不足等问题，在长时间电网故障时依然可能导致宕机。

　　随着负载复杂度和停机风险不断增加，电气系统的可靠性已成为数据中心设计的重中之重。在这一点上，电阻器类元件正在发挥关键作用。

　　中性点接地电阻（NER）被广泛应用于限制接地故障电流，避免变压器、开关柜等昂贵设备的损坏。当发生接地故障时，NER可以控制故障电流在安全范围内，并将其隔离，从而保证数据中心其他部分仍能正常运行。

　　负载电阻（LoadBank）则主要用于测试与验证备用电源系统。通过模拟真实负载环境，运维团队可以提前发现燃油供应、UPS电池衰减或发电机负载分配异常等隐患。定期的负载测试不仅支持预测性维护，还能满足监管要求，提高系统韧性。

　　这也意味着，数据中心在设计阶段就必须引入专业厂商进行定制化工程设计。无论是超大规模数据中心，还是模块化、边缘计算节点，电阻系统都必须根据机房空间、气流设计和运维可达性量身打造，而非事后“补丁式”安装。

　　在AI驱动的数字经济背景下，数据中心已成为新型公共基础设施。停机的代价将随着业务数字化程度的提高而水涨船高。为了避免因供电问题而带来业务中断，必须在UPS和柴油机之外，构建更加完善的保护机制。

　　电阻器虽然不像UPS或柴油机那样直观，却是确保电气系统稳定性、验证备用电源可靠性和保障AI算力不中断的重要屏障。对于数据中心运营商而言，在“双碳”目标与AI算力需求双重驱动下，主动将NER与LoadBank纳入设计与运维体系，不仅是对设备的保护，更是对业务连续性和行业信誉的守护。

来源：千家网，编辑 | 通信电源技术