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。
—
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。
🎨 Nano Banana Pro 圖像生成器｜打幾句說話就出圖
想畫人像、產品圖、插畫？SSFuture 圖像生成器支援 Flux 同 Gemini Nano Banana Pro 改圖 / 合成， 打廣東話都得，仲可以沿用上一張圖繼續微調。
