幻影数据中心:它们是什么(或不是什么)以及它们为何阻碍人工智能的真正前景

幻影数据中心:它们是什么(或不是什么)以及它们为何阻碍人工智能的真正前景

在人工智能时代,公共事业单位正面临一个意想不到的新问题:幻影数据中心。从表面上看,这似乎很荒谬:为什么(以及如何)有人会制造像数据中心这样复杂的东西?但随着人工智能需求以及对更多计算能力的需求飙升,围绕数据中心开发的猜测正在造成混乱,尤其是在北弗吉尼亚州等地区,这里是全球数据中心之都。在这个不断变化的环境中,公用事业单位正受到房地产开发商的电力请求的轰炸,而这些开发商可能会也可能不会真正建造他们声称的基础设施。

虚假数据中心是扩展数据基础设施以满足计算需求的紧迫瓶颈。这种新兴现象阻碍了资本流向真正需要的地方。任何能够帮助解决这一问题(或许利用人工智能来解决人工智能造成的问题)的企业都将拥有显著的优势。

千兆瓦需求的幻影

北弗吉尼亚州最大的公用事业公司 Dominion Energy 已收到来自数据中心项目总计 50 千兆瓦的电力请求。这比冰岛一年消耗的电量还要多。 

但这些请求中有许多都是猜测性的或完全虚假的。开发商在获得资金或制定任何破土动工的战略之前,就已经盯上了潜在的地点,并宣称自己拥有发电能力。事实上,据估计,这些请求中有多达 90% 完全是虚假的。

在数据中心繁荣的早期,公用事业公司从未担心过虚假需求。亚马逊谷歌微软等公司(被称为“超大规模企业”,因为它们运营着拥有数十万台服务器的数据中心)提交了简单的电力请求,公用事业公司则直接交付。但现在,对电力容量的狂热导致来自名不见经传的开发商或记录可疑的投机者的请求大量涌入。公用事业公司传统上只与少数耗电客户打交道,但现在突然被电力容量订单淹没,这些订单将使整个电网相形见绌。

公用事业公司难以分辨事实和虚构

公用事业面临的挑战不仅仅是技术上的,更是生存上的。它们的任务是确定什么是真实的,什么不是真实的。但它们没有足够的能力来处理这个问题。从历史上看,公用事业一直是行动迟缓、规避风险的机构。现在它们被要求审查投机者,其中许多人只是在玩房地产游戏,希望一旦市场升温就能扭转电力分配。

公用事业公司有专门负责经济发展的团队,但这些团队不习惯同时处理数十个投机性请求。这类似于土地抢购,只有一小部分声称拥有股份的人真正计划建造一些有形的东西。结果呢?瘫痪。当公用事业公司不知道哪些项目会实现时,他们不愿分配电力,从而减慢了整个开发周期。

资本之墙

流入数据中心领域的资本并不短缺,但这种过剩是问题的一部分。当资本容易获得时,就会引发投机。在某种程度上,这类似于更好的捕鼠器问题:太多参与者追逐供应过剩的市场。投机者的涌入不仅在公用事业公司内部造成犹豫不决,而且在当地社区也造成犹豫不决,他们必须决定是否授予土地使用和基础设施开发许可。

更复杂的是,数据中心不仅仅用于人工智能。当然,人工智能正在推动需求激增,但云计算的需求也一直存在。开发人员正在构建数据中心来容纳两者,但区分两者变得越来越困难,尤其是当项目将人工智能炒作与传统云基础设施融合在一起时。

什么是真实的?

合法的参与者——前面提到的苹果、谷歌和微软——正在建设真正的数据中心,许多公司正在采取与可再生能源供应商达成“电表后”交易或建设微电网等策略,以避免电网互联的瓶颈。但随着真正的项目激增,假项目也在增多。在该领域经验不足的开发商正试图从中获利,导致公用事业的环境越来越混乱。

问题不仅仅是财务风险——尽管建设一个千兆瓦级园区所需的资金很容易超过数十亿美元——而是开发这种规模的基础设施的复杂性。6 千兆瓦的园区听起来令人印象深刻,但财务和工程现实使得在合理的时间内建成几乎是不可能的。然而,投机者到处抛出这些庞大的数字,希望确保电力容量,希望以后能转手该项目。

电网为何无法满足数据中心的需求

当公用事业公司难以分辨事实和虚构时,电网本身就成了瓶颈。麦肯锡最近估计,到 2030 年,全球数据中心需求可能达到 152 千兆瓦,新增电力需求为 250 太瓦时。到 2030 年,仅美国数据中心就可能占到总电力需求的 8%,考虑到过去二十年需求增长甚微,这一数字令人震惊。

然而,电网尚未准备好应对这种涌入。互连和传输问题猖獗,据估计,如果找不到替代解决方案,美国可能会在 2027 年至 2029 年之前耗尽电力容量。开发商越来越多地转向燃气轮机或微电网等现场发电,以避免互连瓶颈,但这些权宜之计只会凸显电网的局限性。

结论:公用事业作为守门人

真正的瓶颈不是缺乏资金(相信我,这里有很多资金)甚至不是技术——而是公用事业公司充当守门人的能力,确定谁是真正的,谁只是在玩投机游戏。如果没有一个健全的流程来审查开发商,电网就有被永远不会实现的项目淹没的风险。虚假数据中心的时代已经到来,除非公用事业公司适应,否则整个行业可能难以跟上真正的需求。

在这种混乱的环境中,不仅涉及权力分配,还涉及公用事业学习如何探索新的投机前沿,以便企业(和人工智能)能够蓬勃发展。

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