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自Alan Turing在75年前提出“机器会思考吗?”这一问题以来,人工智能(AI)已经历了数十年的飞速发展。 1956年,首次召开人工智能会议;1963年,DARPA在麻省理工学院为人工智能研究注入首笔资金;1965年,摩尔定律的提出,预见了计算能力将呈现指数级增长;1986年,卡内基梅隆大学推出了首辆自动驾驶汽车;1997年,IBM的“深蓝”计算机击败国际象棋大师Gary Kasparov,同年Dragon Systems也发布了首款语音识别软件。直到2016年,AI才在围棋这一古老战略游戏中,首次超越了人类大师。
如今,AI的每一次突破都成为了新闻头条,但背后的社会、科学和商业影响却鲜少被深入探讨。
然而,在提供清洁能源电力输送方面,AI的作用不可忽视。电网运营商正积极采用各种策略,鼓励客户使用清洁或绿色能源,这对于满足现代数据中心巨大的电力需求至关重要。
本文将聚焦于全天候无碳能源(CFE)这一解决方案。CFE是数据中心提供商与电网供应商之间的合作协议,确保供电中有一定比例来自本地生产、可再生或零碳排放的能源。这种协议通常以时间为单位来衡量,有时甚至具体到每小时,以实现实时的成功指标评估。
AI在CFE中扮演着怎样的角色呢?
从识别、竞标到购买绿色能源,每一步都需要大量的实时数据和机器处理。机器和软件可以基于预设规则和标准,迅速响应电网和市场的动态变化,做出明智的决策。
基于时间的环境属性证书(T-EACs,全称为 Time-based Energy Attribute Certificates)证明了所交付的无碳电力是在特定时间段内生产的,这与可再生能源证书(RECs)不同,RECs可能涉及其他来源和地点的清洁能源,但无法确保特定地点的电力是可再生或无碳的。
朝亚战略合作伙伴EdgeConneX数据中心和Gridmatic与德克萨斯州ERCOT电网共同建立的试点项目在2023年初启动,几乎在所有指标上都取得了成功。该项目提供的无碳和可再生能源电力远超原定目标,从试点前的39% CFE增加到了第一年的年均86% CFE。
相比之下,ERCOT电网在特定时间点的无碳和可再生能源组合可能达到其总输出的50%,且这一比例受太阳能、风能或水电可用性变化所影响。按年平均计算,2023年ERCOT的绿色电力比例为40%。这些对比突显了在启动24/7无碳能源项目时,与电网提供商协商条款、服务水平协议和定价的重要性。
使用AI获取、获得和测量清洁能源只是一个开始。展望未来,人工智能将在数据中心的设计、运营、布局、容量、可持续性和DCIM服务等多个方面发挥更大作用。全天候CFE具有巨大的潜力,它将成为推动全球电网清洁能源使用的关键力量,并助力数据中心在未来十年实现碳中和目标。
尽管CFE项目可能不会像“深蓝”击败国际象棋大师那样引起广泛关注,但它确实证明了AI在实现关键业务目标中的重要作用。
数据中心提供商虽然不直接创造AI模型、云服务或流媒体内容,但我们为这些服务以及全球几乎所有其他第一产业提供支撑、赋能和加速。随着AI技术的不断发展,我们预计AI服务提供商将成为全球数据中心的重要客户。通过早期采用AI技术,我们将更深入地了解人工智能如何助力数据中心实现更高效、有效和可持续的运行。
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