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AI基建缺电又缺地,微软谷歌亚马逊盯上旧工厂
来源:互联网   发布日期:2024-08-27 09:18:14   浏览:2854次  

导读:智东西(公众号:zhidxcom) 编译 | 徐豫 编辑 | 漠影 智东西8月26日消息,据英国《金融时报》8月22日报道,微软、谷歌、亚马逊等大型科技公司及其供应商,计划将一些废旧的发电厂和工业用地改造成AI数据中心,以满足AI行业快速增长的算力需求。 传统的数据...

智东西(公众号:zhidxcom)

编译 | 徐豫

编辑 | 漠影

智东西8月26日消息,据英国《金融时报》8月22日报道,微软、谷歌、亚马逊等大型科技公司及其供应商,计划将一些废旧的发电厂和工业用地改造成AI数据中心,以满足AI行业快速增长的算力需求。

传统的数据中心侧重于降低网络延迟水平,而AI数据中心则需要更强的计算和存储能力,来支持大规模的云计算和AI服务。微软、谷歌和亚马逊预计投资数十亿美元,用于扩建AI数据中心。

但耗电量大、光纤容量需求高等因素,缩窄了AI数据中心的选址范围。分析师认为,对于AI模型训练而言,网络“延迟”即发送数据和接收响应的时间滞后,是可以接受的,这也让在旧工厂等偏远地带设置AI数据中心成为可能。废旧的发电厂和工业用地,因地制宜二次利用后,也可以变身AI数据的下一个“家”。

一、水、电、气一应俱全,AI数据中心搬入废旧工厂

据房地产公司Cushman&Wakefield’s EMEA数据中心咨询组的土地交易负责人Adam Cookson介绍,AI数据中心的选址“严重受限于”土地资源和电力供应条件。因此,一些土地和电力资源相对充裕的“较小市场”,以及包括旧发电厂在内的“更复杂的、可改造的现有场地”,都不失为新的选择。

Mawson Infrastructure Group首席执行官Rahul Mewawalla称,越来越多电力、工业用地资产所有者,其中还有不少私募股权集团,主动提出合作,希望将这些资产改造成AI数据中心。

在美国和欧洲的部分地区,一些停用的煤电站通常在一定程度上达到AI数据中心的建设标准,例如可提供高水平的电力资源、配备电力传输基础设施、地理位置靠近水源等。

房地产公司Thor Equities Group近期收购了美国乔治亚州的一个旧工厂。该公司董事长Joe Sitt称,这座工厂内保留了水、天然气、变压器和污水处理的基础设施,“非常适合开发AI数据中心”。

二、AI数据中心新园区,微软、亚马逊瞄准旧电厂

房地产集团JLL的数据中心研究负责人Daniel Thorpe称,微软、谷歌、亚马逊等大型云计算服务提供商考虑将AI数据中心新园区的选址定在旧发电厂。

微软计划在英格兰北部利兹附近的Eggborough和Skelton Grange两座旧发电厂新建AI数据中心,其中Eggborough的改造将于2027年开启。

亚马逊则计划将位于美国弗吉尼亚州的Birchwood旧发电厂改造为新园区。

▲亚马逊在美国弗吉尼亚州的一个数据中心(图源:彭博社)

英国数据中心公司Virtus数据中心近期收购了德国柏林的两个废旧的工业用地,用于建造新园区。一个过去是太阳能发电厂,另一个是英国旧战争时期的军备厂。按计划,新园区将于2026年落成。

有知情人士透露,目前,欧洲至少还有一笔类似的旧发电厂改造计划处于谈判阶段。

三、网络不稳定,交割手续繁杂,经济效益待考量

然而,考虑到大多废旧发电厂和工业用地位于较为偏远的地区,即非中心城市带,移动网络运营商可能未完全覆盖,会出现“断网”的情况。

同时,类似的旧地新用改造方案,可能面临战线长、价格昂贵、手续繁琐等困境。落基山研究所(RMI)碳中和电力项目总监Mark Dyson称,在过往的相关案例中,涉及公用事业单位和机构的项目推进过程通常比较曲折。

此外,房地产集团JLL的数据中心研究负责人Thorpe认为,待改造场地的实际条件、改造成本、土地稀缺度以及土地价格都起决定性作用。

RMI的相关研究,也提到了改造方案性价比这一点。化石燃料等不可再生能源发电方式,可以与风能、太阳能等可再生能源发电方式相结合,并且更具经济效益时,才会将发电厂内的设备接入电网。理论上,电网系统接入的设备数量达到上限后,所有富余的电力都可以输送给数据中心所在地。

▲实际可再生能源容量将根据额外负载的大小而变化(图源:英国《金融时报》)

结语:开发、改造现有资源为AI发电,只能是缓兵之计

全球能源紧缺,AI行业也陷入“用电荒”。据荷兰国家银行数据专家Alex de Vries预测,到2027年,AI行业每年将消耗850亿至1340亿千瓦时的电力,相当于1700万人口的荷兰一年的总用电量。美国大模型独角兽xAI的创始人马斯克称,AI行业可能最早于2025年面临电力缺口,“明年你会看到我们没有足够的电力来运行所有芯片”。

除了废旧工业用地二次利用、开发偏远地区资源等,不少AI数据中心尝试通过更多对自然友好的方式获取能源,例如接入可再生能源系统、使用绿色建筑材料、智能优化电力分配等。

来源:英国《金融时报》

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