随着数据中心成为行业与政策讨论的焦点,美国总统唐纳德·特朗普就此发声只是时间问题。

在10月21日发布的一则Truth Social帖文中,特朗普表示,新建的大型数据中心应当自行发电,并将多余电力返还给当地社区或电网。他还建议开发商与所在社区达成financial安排,包括向居民支付费用:

"作为美国总统,我一直在密切关注数据中心问题,并得出了一个非常明确的结论。我要求新建的大型甚至巨型数据中心必须自行发电,并将多余电力赠予或出售给当地社区或电网,因此电价会上涨。实际上,电价也有可能大幅下降。其他方面同样如此!如果企业想让自己的数据中心受欢迎,就应该向社区或社区内的个人支付'分红'。我一直密切关注这一进程,一些原本在某地区极不受欢迎的数据中心,在达成financial协议后变得极受欢迎。达成协议,把它们建起来!!!这对美国大有好处。总统DJT"

这番言论可能会加剧行业内的争论。许多在建项目已经获得了电网接入许可、签署了购电协议(PPA),或以其他方式锁定了能源策略。如果特朗普的立场转化为正式政策,开发商将面临棘手问题:这些计划是否需要调整。

设备供应将是另一大挑战。燃气、核能和电池备用的现场发电系统所需的许多组件已经供应紧张,部分涡轮机型号实际上已经预订到2031年。

美国全国电气制造商协会(NEMA)战略、技术与行业事务高级副总裁帕特里克·休斯表示,这将给数据中心的设计者、工程师、开发商和运营商带来严峻挑战。休斯参与了由NEMA、美国供热制冷空调工程师学会(ASHRAE)和太平洋西北国家实验室(PNNL)共同开发的《AI数据中心能源绩效框架》。

"独立的AI数据中心完全有可能提供足够的现场电力来满足自身运营需求——无论是联合循环电厂还是光伏加储能方案,我们都具备相应技术,"休斯说,"但这并不意味着单个AI数据中心,更不用说整个AI数据中心群体,都能做到100%自给自足并实现24/7可靠运行;这需要大量的运营管理和维护工作。"

休斯补充说,审批流程时长、燃料和设备供应链、并网规则以及社区因素因地点而异,这些因素将决定在任何特定场址实际可行的方案。对许多设施而言,最可能的结果或许是将现场发电和储能与电网连接相结合的混合方式。

AI数据中心为何难以轻易脱离电网

要求AI数据中心全面自行供电的任何广泛要求,都面临重大的技术和后勤障碍。AI训练和推理设施的功率密度和负载特征,与传统数据中心以及历来依赖现场配套发电和储能的设施存在显著差异。

与此同时,AI基础设施建设正面临公用事业、建筑、交通和工业制造等领域对电气设备和熟练劳动力的巨大需求。无论开发商是否被推向自带电力的模式,他们都已经在与其他行业争夺涡轮机、开关设备、变压器、电池和专业劳动力。

无论选择何种现场资源,《AI数据中心能源绩效框架》都为安全性、韧性和电网交互提供了技术标准和指导原则。数据中心的设计者、工程师、开发商和运营商可以利用该框架提高能源和用水效率,同时通过负载灵活性和其他电网交互操作来支持电网的可靠性和韧性。

现有电力协议和可再生能源承诺使转型复杂化

一刀切的现场发电要求,还必须应对现有的清洁能源规定、企业可持续发展目标以及各地区可再生能源资源可用性的差异。许多AI数据中心已经签订了从太阳能和风能项目获取电力的协议。

得克萨斯州阿比林的Stargate项目就是一个例子。该项目在建设阶段已经使用天然气、燃料电池和燃气发动机为目前运营的首批数据中心供电。开发商还计划纳入太阳能和风能,该地区的太阳能发电潜力正是选址的原因之一。阿比林拥有充足的日照、大片未开发土地,且附近没有大型城市负荷。随着开发商竭力寻求在所有阶段完工后达到1.2吉瓦的电力供应,风能和太阳能预计将作为其他电力来源的补充。

Applied Digital在北达科他州的AI数据中心项目提供了另一个例证。该公司已安排400兆瓦的闲置风电为其埃伦代尔园区供电,并持续在其能源战略中强调可再生能源。该公司最近还与数据中心开发商Soluna签署协议,利用Soluna位于得克萨斯州的150兆瓦布里斯科风电场的电力,为当地一座新数据中心供电。

"我们一直在说,AI发展的制约因素是能源获取,而不是芯片,"Soluna首席执行官约翰·贝利泽尔在一份新闻稿中表示,"我们建立Soluna的初衷,就是让负荷向发电端靠拢,这样当需求到来时电力已经就绪。"

混合电力模式或是最务实的路径

如果政策制定者决定推行特朗普的提议,他们很可能需要将其转化为更灵活、更具可操作性的政策。《AI数据中心能源绩效框架》考虑到了这种灵活性,避免对自带电力或电网供电任一方式形成僵化偏好。其关于电网交互设计、现场能源和热效率的指导原则,阐述了现场及场外可再生能源以及智能储能在减轻电网压力方面所发挥的作用。

"没有单一的答案,因为合适的现场发电策略必然取决于每个设施的负荷、场址和监管环境,"休斯说。

DataCenterKnowledge