ChatGPT 人工智能 GPT4 伦理 生成式 医疗 监管 安全 机器学习 深度学习 神经网络 计算机视觉 强化学习 模型 算法 应用 开发 研究 工具 平台 框架 数据集 训练 部署 安全 合规 培训 投资 LLM,llm AI,ai,Ai 大模型 大语言模型 制图 生图 绘图 文生图 文生视频 生成式AI AGI 世界模型 sora chatGPT,chatgpt,ChatGpt claude openai Llama deepseek midjourney 红熊猫模型 Red panda,panda Stable Diffusion,StableDiffusion,stable DALL- E 3 DALL E DALL Flux,flux 扩散模型 混元大模型 文心一言 通义千问 可灵 Pika PixelDance 豆包 月之暗面 零一万物 阶跃星辰 搜索增强 MiniMax Talkie Agent prompt fastai LangChain TTS 微调 提示词 知识库 智能体
# 热门搜索 #
搜索
AI基建缺电又缺地,微软谷歌亚马逊盯上旧工厂
6574点击    2024-08-27 10:11

土地和电力资源成为AI行业的“香饽饽”,而工业用地正好能满足AI数据中心建设的部分“刚需”。


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》


文章来源“智东西”,作者“徐豫”




AITNT资源拓展
根据文章内容,系统为您匹配了更有价值的资源信息。内容由AI生成,仅供参考
1
AI数据分析

【开源免费】DeepBI是一款AI原生的数据分析平台。DeepBI充分利用大语言模型的能力来探索、查询、可视化和共享来自任何数据源的数据。用户可以使用DeepBI洞察数据并做出数据驱动的决策。

项目地址:https://github.com/DeepInsight-AI/DeepBI?tab=readme-ov-file

本地安装:https://www.deepbi.com/

【开源免费airda(Air Data Agent)是面向数据分析的AI智能体,能够理解数据开发和数据分析需求、根据用户需要让数据可视化。

项目地址:https://github.com/hitsz-ids/airda