锂电池UPS 数据中心备援电力新宠

AI时代来临，算力即国力，高算力也意味着超高耗能，过去传统数据中心伺服器备援电力系统以BBU、超级电容为主，因应现今高算力数据中心更强大算力的AI伺服器系统，以锂电池为核心的UPS不断电系统解决方案因运而生，成为AI伺服器系统的备援电力方案新趋势，并出现在最新的GB300 NVL72 AI伺服器系统上。

辉达（NVIDIA）最强大的GB300 NVL72 AI伺服器系统究竟有多耗电？据了解，GB300 NVL72AI伺服器系统功耗达140千瓦，为传统数据中心伺服器耗电20倍以上，一年最高可吃掉122万6,400度电，一部GB300 NVL72AI伺服器机柜耗电量约等同于台湾270户家庭一整年用电量，一年总电费达523万元。

业者指出，传统数据中心与现今高算力AI数据中心，用电需求差异十分显着，高算力AI伺服器机柜系统用电量动辄高出10几20倍，这主要体现在硬体规格、功耗密度、冷却系统、运行模式等方面。

例如单位功耗差异上，传统数据中心以使用CPU为主的伺服器，功耗相对稳定；而高算力AI数据中心部署大量GPU（如NVIDIA A100/H100），整体热密度与耗电量显着提升。冷却与电力设计上，高算力AI数据中心伺服器採液冷散热，高冷却负载，电力规划每个机柜数十至上百kW。AI高密度训练任务（LLM、视觉、推理）训练，长时间高负载运行，散热需求高，液冷是发展趋势。NVIDIA等厂商正推动液冷部署。

高算力AI数据中心的用电量为传统伺服器中心3到10倍以上，对电力基础设施、散热设计、以及永续能源转型带来巨大挑战。因此，设计与营运必须与能源规划紧密结合。

锂电池业者表示，UPS与BBU在高算力AI数据中心中都扮演备援电力系统的重要角色，但两者应用场景、架构层级、技术特性与对于能源效率的贡献各有不同。

应用定位上，UPS以整体机房、机柜、机架级（集中式）为主，保证整个数据中心短时间内不中断供电，备援时间通常数分钟至数十分钟，技术特性结合大型电池组＋逆变器＋配电系统；BBU则以单机伺服器、单卡（分散式）为主，为特定伺服器设备短暂备援，保障数据写入完整性，备援时间约几秒到几分钟，足够写入缓存资料，专为紧急资料保护。

功能与技术差异上，备援电力类型UPS以AC供电（转换至DC），BBU直接DC电池供电，备援方式，UPS通常接续发电机（如柴油）或移转云端节点，BBU仅供特定硬体维持写入缓存作业，UPS整体而言在于保护整体运作，BBU仅保护储存层或特定伺服器。

AI数据中心备援电力系统趋势方向，高效UPS（模组化、三电平变换技术、Eco Mode）逐渐取代传统UPS，BBU不影响PUE，但强化资料保护。管理模式使用软体定义电力（SDP）、AI优化UPS能效与放电逻辑，趋势朝向UPS分散式与液冷、电池结合（如Li-ion UPS、模组式设计），UPS初期投资高，但支撑整体运营。