AI供電的多面挑戰
為了滿足需求旺盛的數據中心的電力需求，當地電網正面臨壓力，消費者的價格上漲，並且減緩了向清潔能源的過渡。
人工智能（AI）在商業、金融、醫療、科技發展和研究等領域變得至關重要。毫無意識中，消費者在串流視頻、進行網上銀行或執行網上搜索時，都依賴於AI。在這些功能背後，全球有超過10,000個數據中心，每個數據中心都是一個巨大的倉庫，內部擁有數千台計算機伺服器及其他數據存儲、管理和處理基礎設施。美國目前有超過5,000個數據中心，並且每天都有新的數據中心在美國及全球建設。這些數據中心經常聚集在居民附近，吸引了稅收減免和其他激勵政策，以及看似豐富的電力供應。
數據中心的電力消耗是巨大的。根據電力研究所的數據，美國數據中心在2023年消耗了超過4%的全國總電力，到2030年這一比例可能會上升到9%。一個大型數據中心的電力消耗可相當於50,000個家庭的用電量。
如此多數據中心的突然需求，對科技和能源行業、政府政策制定者和普通消費者而言，都是一個巨大的挑戰。麻省理工學院能源倡議（MITEI）的研究科學家和教職員正在探索這一問題的多個方面——從電力來源到電網改善，甚至是提高效率的分析工具等。數據中心已迅速成為當今能源問題的焦點。
意外需求帶來意外解決方案
一些利用數據中心提供雲計算和數據管理服務的公司，正在宣布一些驚人的舉措來提供所需的電力。其中一些提案包括在數據中心附近建設小型核電廠，甚至重啟自2019年以來關閉的三里島核電廠的一個未受損的核反應堆（該廠在1979年發生過部分融毀，成為全國最嚴重的核能事故）。對於AI的電力需求，已經導致某些煤電廠的計劃停產延遲，並提高了居民的電費。滿足數據中心的需求不僅使電網承受壓力，還使我們急需的清潔能源過渡進程受阻。
從電力角度來看，數據中心問題的多個方面如下，這些都是麻省理工學院研究人員所關注的，並且十分重要。
前所未有的電力需求激增
“過去，計算並不是一個重要的電力使用者，”麻省理工學院化學工程系的霍伊特·C·霍特教授及MITEI主任威廉·H·格林表示。“電力主要用於工業過程和家用設備，如空調和燈光，近年來還用於電熱泵和電動汽車的充電。但現在，計算機，尤其是數據中心的電力需求，突然間成為了一個巨大的新需求，這是沒有人預見到的。”
為何會出現這種缺乏預見的情況？通常，電力需求每年增長約0.5%，而公用事業公司會根據預期的新需求增設新的發電機組和進行其他投資。但現在上線的數據中心卻創造了無法預見的需求激增。此外，這一新需求是持續的，數據中心必須全天候提供服務，不能中斷，否則會影響對大型數據集的處理、對存儲數據的訪問以及運行冷卻設備的能力，這些都是保持計算機正常運行所必需的。
更重要的是，即使生成了足夠的電力，將電力送到所需地點也可能成為一個問題。MITEI研究科學家迪普喬蒂·德卡解釋說：“電網是一個全網絡運作的系統，電網操作員可能在其他地區或全國其他地方有足夠的發電，但電線的容量可能不足以將電力運送到所需地點。”因此，電力傳輸能力必須擴大，而這是一個緩慢的過程。
還有“互連隊列”的問題。有時，將新用戶（“負載”）或新發電機接入現有電網可能會導致不穩定或其他問題，影響到已在電網上的其他用戶。在這種情況下，新的數據中心上線可能會被延遲。足夠的延遲可能會導致新的負載或發電機不得不排隊等待。現在，許多互連隊列已經被新的太陽能和風能項目填滿，延遲時間約為五年。滿足新建數據中心的需求，同時確保其他地方的服務質量不受影響，這是一個需要解決的問題。
尋找清潔電力來源
為了進一步複雜化挑戰，許多公司——包括谷歌、微軟和亞馬遜等所謂的“超大規模”公司——已公開承諾在未來十年內實現淨零碳排放。許多公司通過簽署“電力購買協議”來推進其清潔能源目標，這些協議允許他們從太陽能或風能設施購買電力，有時還會為設施的建設提供資金。然而，面對數據中心的極端電力需求，這種獲取清潔能源的方法是有限的。
同時，電力消耗激增正在延遲許多州的煤電廠關閉。可再生能源的來源不足以同時滿足超大規模用戶和現有用戶（包括個人消費者）的需求。因此，傳統的化石燃料發電廠，如煤電廠，變得更加必要。
隨著超大規模用戶尋找數據中心的清潔能源來源，一個選擇是建設自己的風能和太陽能設施。但這些設施只能間歇性地發電。考慮到對不間斷電力的需求，數據中心必須維持能源存儲裝置，而這些裝置的成本昂貴。他們可以依賴天然氣或柴油發電機作為備用電源，但這些設備需要配備捕獲碳排放的裝置，以及一個永久處理捕獲碳的場地。
由於這些複雜性，一些超大規模用戶正在轉向核能。格林指出：“核能與數據中心的需求非常匹配，因為核電廠能可靠且不間斷地產生大量電力。”
在九月份，微軟與康斯特拉申能源簽署了一項協議，將在三里島核電廠重啟一個未受損的反應堆後購買20年的電力。若得到監管機構的批准，康斯特拉申計劃在2028年前將該反應堆啟用，微軟將購買其產生的所有電力。亞馬遜也達成了一項協議，購買另一個因財務困難面臨關閉的核電廠的電力。12月初，Meta釋出了尋求提案的請求，以識別核能開發商，幫助公司滿足其AI需求和可持續目標。
其他核能新聞集中於小型模組化核反應堆（SMRs），這是工廠建造的模組化電廠，可以安裝在數據中心附近，並有可能避免大型電廠經常出現的成本超支和延遲。谷歌最近訂購了一批SMRs，以為其數據中心提供所需的電力。第一個將於2030年完成，其餘在2035年前完成。
一些超大規模用戶則在押注新技術。例如，谷歌正在追求下一代地熱項目，微軟則簽署了一項合同，計劃從一家初創公司的核聚變發電廠購電，該計劃將於2028年啟用，儘管核聚變技術尚未驗證。
減少電力需求
提供足夠清潔電力的其他方法則集中於提高數據中心及其運營的能源效率，以便在執行相同計算任務時使用更少的電力。使用更快的計算機芯片和優化能耗較低的算法，已經有助於減少負載和產生的熱量。
另一個正在嘗試的想法是將計算任務轉移到電網上可用碳中和能源的時間和地點。德卡解釋說：“如果某個任務不必立即完成，而是在某個截止日期之前完成，能否延遲或轉移到美國或海外的某個數據中心，那裡的電力更加豐富、便宜或更清潔？這種方法被稱為‘碳意識計算’。”我們尚不確定每個任務是否都能輕易地移動或延遲，德卡補充道：“如果你想起基於生成AI的任務，是否能輕易將其劃分為小任務，然後在美國不同地區用清潔能源解決，再重新整合？這種任務劃分的成本是多少？”
這種方法當然受到互連隊列問題的限制。在另一個地區或州獲得清潔能源是困難的。但目前正在努力簡化監管框架，以確保關鍵互連能更快和更容易地發展。
鄰里的影響
在所有為數據中心供電的選項中，一個主要擔憂是對居民能源消費者的影響。當數據中心進入一個社區時，不僅存在美學上的顧慮，還有更實際的擔憂。當地的電力服務會變得不可靠嗎？新的傳輸線會位於何處？誰會為新的發電機、現有設備的升級等支付費用？當新的製造設施或工廠進入一個社區時，缺點通常會被新工作的可用性所抵消。但數據中心則不然，可能只需要幾十名員工。
關於維護和升級成本的分攤和分配有標準規則。但由於新數據中心的存在，情況變得完全不同。因此，公用事業公司現在需要重新考慮他們的傳統費率結構，以免將承擔基礎設施變更所需費用的過度負擔轉嫁給居民。
麻省理工學院的貢獻
在麻省理工學院，研究人員正在思考和探索一系列解決提供清潔電力給數據中心的選擇。例如，他們正在研究將自然通風用於冷卻的建築設計、允許更好氣流和電力分配的設備佈局，以及基於新材料的高能效空調系統。他們正在創建新的分析工具，以評估數據中心的部署對美國電力系統的影響，並尋找為這些設施提供清潔能源的最有效方法。其他工作則專注於如何將小型核反應堆的產出與數據中心的需求相匹配，以及如何加快此類反應堆的建設速度。
麻省理工學院的團隊還專注於確定最佳的備用電源來源和長期儲存方案，並開發決策支持系統，以便在規劃新數據中心時考慮電力和水的可用性、監管考量，甚至是利用顯著的廢熱（例如，用於加熱附近建築）的潛力。技術開發項目包括設計更快、更高效的計算機芯片和更節能的計算算法。
除了為許多研究項目提供領導和資金，MITEI還作為協調者，將公司和利益相關者聚集在一起，共同解決這一問題。在MITEI的2024年年度研究會議上，來自兩家超大規模用戶和兩家設計和建設數據中心的公司的代表一起討論了他們面臨的挑戰、可能的解決方案，以及麻省理工學院的研究在哪些方面最有益。
隨著數據中心的持續建設，計算需求的激增對電力的需求也在持續上升，格林表示，科學家和工程師正處於提供能滿足這一需求的想法、創新和技術的競賽中，同時繼續推進向去碳化能源系統的轉型。
這篇文章揭示了數據中心在當今世界所面臨的重大挑戰，尤其是對能源的需求，這不僅影響了企業的運營，也對環境造成了巨大壓力。作為消費者，我們需要意識到，數據中心的存在不僅是科技進步的象徵，同時也需要我們在使用這些科技產品時，考慮其背後的能源消耗和環境影響。未來的技術發展應該朝著更加可持續的方向邁進，這不僅是企業的責任，也是我們每一位個體的責任。
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