中國上海新啟用2.23億美元水下AI數據中心 利用海水冷卻及離岸風電減排
中國近日在上海海岸外建成一座全新的水下人工智能(AI)數據中心,該中心利用海水來冷卻高性能伺服器,並以附近的離岸風電供電,助力大規模AI模型訓練,同時大幅減少碳排放。
據《科學美國人》報導,這個設施體現了中國希望將其擴張中的AI野心與環保基建結合的努力。開發商指出,該項目「可能影響全球可持續計算的標準」,因為它能有效降低數據密集型運算的能源及淡水需求。
環保效益顯著的水下AI數據中心
這座由科技公司海藍雲(Hailanyun)打造的水下設施,投資額達2.23億美元,採用海水循環通過裝有散熱器的伺服器架來冷卻系統,避免了傳統耗能的冷卻系統。數據中心幾乎完全依靠附近的離岸風電場供電,提供了97%的能源,實現接近零碳排放。結合自然的海洋冷卻,這套系統大幅減少了大規模數據處理的環境負擔。
設施內部設置了198個伺服器架,能夠處理密集的AI運算工作。海藍雲表示,該系統擁有足夠的計算能力,能在一天內訓練完成一個大型語言模型,且運行環境穩定、溫度受控,且幾乎不需人工干預。
陸地數據中心面臨的挑戰
上海的水下數據中心揭示了傳統陸地設施的不足。世界上大多數數據中心,如谷歌和Meta的設施,仍建於陸地。雖然乾燥空氣有助於保護硬件,但在乾旱地區卻會加劇水資源短缺。冷卻系統日耗水量可達數十萬加侖,這些水源往往與農業和居民共用,導致水資源競爭激烈。據《科學美國人》指出,數據中心電力消耗中近40%專門用於冷卻系統。
隨著AI工作負載日益增加,對數據中心的能耗需求亦水漲船高。聯合國教科文組織(UNESCO)與倫敦大學學院(UCL)最近發表報告,警告大型語言模型等AI技術的能源消耗正變得不可持續。
相較之下,將數據中心放入海底,利用自然冷海水和清潔的離岸風電,不但大幅削減能源使用,更大幅減少淡水消耗。
水下數據中心的挑戰與取捨
雖然海水冷卻降低了能源需求,但也帶來環境影響。排出的溫暖水可能降低周圍海域的含氧量,對海洋生物產生影響。海藍雲發言人李朗平則表示,溫度上升不到一度,對環境並無重大影響。
此外,水下設備還面臨其他挑戰。佛羅里達大學的研究人員發現,某些聲音頻率會干擾水下伺服器,他們已開發機器學習工具以提前偵測並抑制此類干擾。
維修方面,水下作業遠比陸地複雜且昂貴,進出受限且故障修復困難,成為一大挑戰。
水下數據中心並非新概念,但正逐步實現
自2021年起,海洋科技公司北京高地(Beijing Highlander)已在珠海及海南海域試驗密封伺服器艙,這是多年推動海底計算從實驗到基礎設施的持續努力。
無論此策略能否大規模推廣,中國的野心毋庸置疑,正準備在AI領域跨越陸地界限,向海洋拓展。
同時,中國的開源AI技術亦獲全球讚譽,NVIDIA執行長黃仁勳更稱其為推動AI進步的重要催化劑。
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評論與啟示
中國這個水下AI數據中心項目不單是技術創新,更是一場環境與能源利用的革命。傳統陸地數據中心在能源與水資源消耗上的壓力日益凸顯,尤其在AI大模型訓練需求爆炸增長的背景下,尋找可持續的解決方案迫在眉睫。水下數據中心利用海水自然冷卻及離岸風電,展示了如何將自然資源智慧結合現代科技,極大地減低碳足跡和水資源消耗,為全球數據中心行業樹立了新標杆。
不過,水下數據中心的生態影響及運維難題不容忽視。海洋生態系統的微妙平衡可能因排放溫暖水而受損,長期影響仍需科學嚴謹監測。此外,維護成本及技術挑戰可能限制其普及速度。未來,結合人工智能監控技術來預防干擾及優化維護,將是推動此類基建成功的關鍵。
從更宏觀角度看,中國在推進AI技術的同時,積極布局環境友好型基礎設施,反映出其在全球科技競爭中尋求可持續發展的策略。這亦啟示其他國家和企業,創新不應僅追求性能與規模,更應兼顧環境責任,以科技促進綠色轉型,實現經濟與生態的雙贏。
綜合而言,水下AI數據中心是未來數據運算設施發展的一個重要方向,值得業界持續關注和投資,期待更多跨領域合作推動這一新興技術走向成熟,為全球數據處理需求提供更環保、高效的解決方案。
以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。
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