夜雨聆风过去几年，人工智能的发展速度远超许多人的预期。但在算法、模型和算力背后，还有一个更基础的问题：电从哪里来，热又往哪里去？
对瑞典来说，这个问题正在变得越来越现实。
仅2025年一年，瑞典国家电网 Svenska kraftnät 就收到了来自数据中心和AI中心的用电接入申请，总规模达到 5000 MW。其中约 80% 位于 SE3 电价区，主要集中在梅拉伦地区、达拉纳和耶夫勒堡。
这一用电需求相当于 20个乌普萨拉这样规模城市的用电负荷。
截至目前，排队等待接入瑞典国家电网 Svenska kraftnät 的数据中心总用电需求已经达到 7620 MW。
从几十兆瓦到上千兆瓦：AI改变了数据中心的尺度
过去的数据中心，更多承担数据存储和普通计算任务。六七年前，一个10 MW、20 MW或30 MW的数据中心已经被认为规模很大，但现在情况完全不同。
Svenska kraftnät 电力系统部门负责人 Daniel Gustafsson 表示，过去一年瑞典收到的AI中心申请中，单个项目的用电需求已经从 200 MW 到 1000 MW 不等。
原因很直接：AI中心需要持续运行高强度计算，并依赖高功率的专用硬件。传统服务器机柜过去可能只需要 3–5 kW，而现在的AI机柜可达到 100–150 kW，未来还可能更高。
也就是说，AI不是简单地“多用一点电”，而是在同样空间内塞入了高得多的功率密度。
电网压力：AI中心可能挤占其他产业项目
瑞典之所以吸引数据中心，原因很容易理解：电力相对低碳，电价在欧洲范围内仍具竞争力，气候也适合数据中心冷却。
但问题在于，电网容量不是无限的。
Daniel Gustafsson指出，数据中心和AI中心通常对电价并不特别敏感。即使电价上升，它们仍可能选择落地。但如果一个需要1000 MW的AI中心接入城市附近电网，那么周边很长时间内可能都无法再接入其他新负荷。
这就引出了一个现实问题：AI中心是否会挤占其他工业、电气化项目或地方发展机会？
Svenska kraftnät 当前按申请顺序处理接入请求，并不根据行业类型判断“谁更值得用电”。但Daniel Gustafsson也明确表示，AI中心确实存在挤出其他投资的风险。因此，地方政府和区域层面需要思考：究竟希望引入什么类型的产业和AI中心？
如果有本地发电，问题可能更容易解决
Svenska kraftnät 目前也在研究一种可能性：如果项目方能够同时推动附近新增发电能力，是否可以更快获得电网接入。
也就是说，未来的数据中心项目，可能不能只提出“我要多少电”，还需要回答另一个问题：你是否能为当地能源系统带来新的供给、灵活性或系统价值？
这也是AI中心与能源系统关系变化的关键。
几乎所有电，最终都会变成热
数据中心还有另一个重要特征：大量用电之后，会产生几乎同等规模的热。
对于传统数据中心，过去更多使用空气冷却。而AI中心由于功率密度更高，越来越多采用液冷。液冷不仅能更有效带走热量，也使余热温度更高，更容易接入区域供热系统。
这对瑞典尤其重要，因为瑞典拥有成熟的区域供热网络。如果AI中心选址合理、设计合理，余热就不一定是废热，而可能成为城市供热的一部分。
Daniel Gustafsson也表示，虽然Svenska kraftnät目前并不在接入申请中评价余热利用，但未来不排除将余热利用作为更快接入的条件，甚至成为建设要求之一。
Eskilstuna：数据中心为城市供热的尝试
瑞典本土企业 Scandinavian Data Center 正在 Eskilstuna 的一处地下岩洞中建设数据中心，并希望将余热用于当地供热系统。
公司CEO Svante Horn 的观点是，数据中心的选址、设计和建设，必须从一开始就考虑区域供热网络是否有能力接收这些热量，而不是等数据中心建好之后再回头找热的去处。
他强调，一个设计合理、位置合适的数据中心，可以为社会创造价值；而一个位置错误的数据中心，除了消耗电力、增加系统压力之外，几乎没有其他贡献。
Eskilstuna Energi och Miljö 正在与该公司推进合作，但协议尚未正式签署。项目初始规模为 2 MW，之后计划分阶段扩大。
对Eskilstuna Energi och Miljö来说，2 MW虽然不是很大的热源，但在夏季可以覆盖约 10% 的供热需求，同时也有助于在春秋季减少尖峰锅炉启动，并延长固体燃料供热设施的使用寿命。
Falkenberg：余热利用并不总是达到预期
Falkenberg Energi 自2020年以来一直接收来自数据中心的余热。最初，Glesys 数据中心被认为有潜力每年提供 26 GWh 热量，相当于Falkenberg总区域供热量的 25%。
但实际发展并没有达到这一水平。如今，年供热量约为 3.6 GWh。
这并没有给Falkenberg Energi造成严重问题，因为当地供热需求本身在增长，公司近年也新建了两座供热设施。但这个案例提醒我们，数据中心余热利用不能只看规划数字，最终还取决于数据中心实际扩张、运行负荷、温度水平、热泵成本和商业模式。
税收问题：余热为什么可能“不划算”？
余热进入区域供热系统，往往需要热泵把温度提升到可用水平。而热泵需要用电。
瑞典目前相关用电税为 36 öre/kWh（不含增值税）。瑞典能源企业协会希望将区域供热中热泵和电锅炉的用电税降至 0.6 öre/kWh。丹麦、挪威和芬兰已经在区域供热领域采用这一最低税率水平。
Falkenberg Energi 表示，夏季余热比木片供热便宜，但一年中的其他时间并非如此。高电税可能导致部分余热合作无法成立，最终这些热量只能被冷却排放掉。
不过，研究机构Profu 的 John Johnsson 也提醒，降税并不是一个简单问题。瑞典大多数区域供热系统并没有热泵或电锅炉，因此并不会从中受益。同时，电税本身也是抑制用电消费的一种工具。如果取消或大幅降低电税，也可能在更广泛层面刺激用电需求。
Falun和Borlänge：AI余热可能覆盖40%供热量
EcoDataCenter 正在 Falun 和 Borlänge 建设AI数据中心。其Falun项目总功率为 80 MW；Borlänge项目位于原Kvarnsveden造纸厂旧址，目前已有 240 MW 可用电力容量。
Profu 对这两个项目的余热利用进行了分析。由于Falun和Borlänge之间已有区域供热线路连接，当地具备较好的系统整合条件。
根据Profu的分析，如果AI数据中心余热能够有效回收，未来有可能覆盖 Falun–Borlänge 区域供热系统中高达 40% 的能源量。
EcoDataCenter 表示，随着越来越多AI集群转向液冷，余热在满负荷运行时可达到约 45–55°C，相比传统数据中心更适合供热利用。
AI也可以帮助电网更聪明
AI带来的能源影响并不只有负荷增长。
Energiforsk 2026年发布的项目报告显示，瑞典国家研究院 RISE 与多家瑞典配电网企业开展了关于AI预测模型的研究，重点是如何利用数据和AI帮助电网企业更好预测未来电力需求。
项目最初关注私人家庭中的电动车、太阳能板和热泵等高负荷技术，但在与配电网企业交流后，研究方向被进一步扩大。电网企业真正需要的不是单一预测工具，而是能支持未来十年电网规划的综合型数据决策工具。
后续设想中的 DESGRID 项目，将结合两类能力：
一是识别当前区域内的高负荷设备和用电模式，例如电动车、太阳能板、热泵，以及价格响应类应用；
二是预测未来这些设备和行为如何发展，并进一步形成区域和街区层面的负荷曲线。
这说明，AI一方面正在推高数据中心用电需求；另一方面，也可能成为电网规划和需求预测的重要工具。
关键是如何接入能源系统
从瑞典目前的讨论来看，AI中心已经逐渐演变成一个横跨数字基础设施、能源系统、城市规划和产业布局的综合性议题。
它们可能带来巨大的电力需求，增加电网压力，甚至挤占其他产业项目的接入空间。
但与此同时，如果选址合理，能够与区域供热网络协同，并有效利用余热，甚至结合新增发电和备用电池参与电网服务，AI中心同样有机会为能源系统提供新的价值。
真正值得关注的，已经不仅仅是AI中心耗电规模有多大，更在于它能否在消耗电力的同时，进一步提升热能利用效率、增强系统灵活性，并带动地方产业发展。
对瑞典而言，AI热潮已经到来。接下来需要思考的是：这些正在接入电力系统的大型AI设施，最终会加重能源系统负担，还是会成为能源转型中的新型基础设施与战略资产。
来源：
https://www.energi.se/artiklar/2026/maj-2026/sa-kan-ai-centren-paverka-energisystemet/
https://energiforsk.se/media/eymip0kg/2026-1168-ai-modeller-for-prognostisering-av-efterfragan-pa-el.pdf
https://profu.se/cases/profu-visar-driftnyttan-med-restvarme-fran-ai-datacenter
https://energyplaza.vattenfall.se/blogg/ai-expansionen-utmanar-europas-kapacitet
