人工智能資料中心有何重要意義?
根據投資銀行摩根士丹利估算，全球在2029年前將投入約3萬億美元，用於建設資料中心支援AI。這些資料中心為何如此昂貴，它們真的值得如此龐大的投資嗎？https://t.co/YkYBbFScnA— BBC News 中文 (@bbcchinese) September 26, 2025
這是壹筆難以想像的巨額支出。根據投資銀行摩根士丹利估算，全球在2029年前將投入約3萬億美元（約2.2萬億英鎊），用於建設資料中心支援人工智能（AI）。
該公司還補充說，其中約壹半將用於建設成本，另壹半則投入昂貴的AI硬體設備。
換個角度來看，這大致相當於2024年整個法國的經濟規模。
光是在英國，預計未來幾年將再建約100個資料中心，以應對AI運算需求。
其中部分將由微軟興建，該公司本月稍早宣布將在英國AI領域投資300億美元（約220億英鎊）。
那麼，AI資料中心與傳統儲存個人照片、社群帳號與工作應用的伺服器建築有何不同？它們真的值得如此龐大的投資嗎？
資料中心規模多年來持續擴大。
科技業創造了壹個新詞“超大規模”，用來描述電力需求高達數拾兆瓦的數據中心，而千兆瓦級的數據中心也應運而生。
人工智能正推動資料中心的演進。目前多數AI模型仰賴英偉達（Nvidia，英偉達）的高階晶片進行運算。
這些晶片安裝於大型機櫃中，每個機櫃造價約400萬美元。而這些機櫃正是AI資料中心與傳統資料中心的關鍵差異所在。
大型語言模型（LLMs）在訓練過程中，必須將語言拆解成無數細微的語意單元，這只有在多台電腦緊密協作、彼此距離極近的情況下才可能實現。
為何距離如此重要？每相隔壹公尺，晶片間的資料傳輸就會增加壹奈秒（nanosecond，拾億分之壹秒）的延遲。
雖然聽起來這樣的延遲似乎微不足道，但當整個倉庫裡數以千計的電腦同時運作時，這些微小的延遲會不斷累積，進而削弱AI所需的運算效能。。
因此，AI運算機櫃被密集排列，以消除延遲，實現科技業所稱的“平行運算”，讓整個數據中心如同壹台巨型電腦協同作業。這壹切都體現了“密度”，這在AI建構領域是壹個神奇的詞。
密度設計能消除傳統資料中心因處理器距離過遠而產生的運算瓶頸。
然而，這些密集排列的AI運算機櫃消耗大量電力，尤其在大型語言模型訓練期間，電力需求會激增。
這些電力高峰需求相當於數千戶家庭同時開關電熱水壺，每隔幾秒就重復壹次，對當地電網會造成不穩定負荷，必須謹慎管理。
資料中心工程顧問機構“Uptime Institute”的丹尼爾·比佐（Daniel Bizo）表示：“與人工智能工作負載對電網的需求相比，普通資料中心在後台只是發出穩定的嗡嗡聲。”
正如這些同步開關的熱水壺，AI運算帶來的突發用電高峰，正如比佐所說，是壹個“獨特的難題”。
他形容這種突發性電力需求為“單壹負載問題”，“這種規模的單壹工作負載前所未見，它是極端的工程挑戰，堪比阿波羅登月計畫。”
資料中心營運者正透過各種方式應對能源挑戰。
英偉達（Nvidia，英偉達）執行長黃仁勳本月稍早接受BBC訪問時表示，短期內希望英國能使用更多脫離電網的天然氣渦輪機，以減輕公共電網負擔。
他補充，AI本身可設計更高效的天然氣渦輪機、太陽能板、風力渦輪機與核融合能源，以生產更具成本效益的可持續能源。
微軟正投入數拾億美元於能源項目，包括與“星座能源”（Constellation Energy）合作，使叁哩島（Three Mile Island）再次生產核能。
由母公司Alphabet持有的Google也投資核能，目標在2030年前實現零碳能源運作。
亞馬遜旗下的亞馬遜雲端運算服務（Amazon Web Services, AWS）則表示，目前已是全球最大企業級可再生能源購買者。
資料中心產業也敏銳地意識到，立法機構正密切關注AI工廠的負面影響，尤其是其龐大能源消耗可能對地方基礎設施與環境造成沖擊。
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好新聞沒人評論怎麼行，我來說幾句
這是壹筆難以想像的巨額支出。根據投資銀行摩根士丹利估算，全球在2029年前將投入約3萬億美元（約2.2萬億英鎊），用於建設資料中心支援人工智能（AI）。
該公司還補充說，其中約壹半將用於建設成本，另壹半則投入昂貴的AI硬體設備。
換個角度來看，這大致相當於2024年整個法國的經濟規模。
光是在英國，預計未來幾年將再建約100個資料中心，以應對AI運算需求。
其中部分將由微軟興建，該公司本月稍早宣布將在英國AI領域投資300億美元（約220億英鎊）。
那麼，AI資料中心與傳統儲存個人照片、社群帳號與工作應用的伺服器建築有何不同？它們真的值得如此龐大的投資嗎？
資料中心規模多年來持續擴大。
科技業創造了壹個新詞“超大規模”，用來描述電力需求高達數拾兆瓦的數據中心，而千兆瓦級的數據中心也應運而生。
人工智能正推動資料中心的演進。目前多數AI模型仰賴英偉達（Nvidia，英偉達）的高階晶片進行運算。
這些晶片安裝於大型機櫃中，每個機櫃造價約400萬美元。而這些機櫃正是AI資料中心與傳統資料中心的關鍵差異所在。
大型語言模型（LLMs）在訓練過程中，必須將語言拆解成無數細微的語意單元，這只有在多台電腦緊密協作、彼此距離極近的情況下才可能實現。
為何距離如此重要？每相隔壹公尺，晶片間的資料傳輸就會增加壹奈秒（nanosecond，拾億分之壹秒）的延遲。
雖然聽起來這樣的延遲似乎微不足道，但當整個倉庫裡數以千計的電腦同時運作時，這些微小的延遲會不斷累積，進而削弱AI所需的運算效能。。
因此，AI運算機櫃被密集排列，以消除延遲，實現科技業所稱的“平行運算”，讓整個數據中心如同壹台巨型電腦協同作業。這壹切都體現了“密度”，這在AI建構領域是壹個神奇的詞。
密度設計能消除傳統資料中心因處理器距離過遠而產生的運算瓶頸。
然而，這些密集排列的AI運算機櫃消耗大量電力，尤其在大型語言模型訓練期間，電力需求會激增。
這些電力高峰需求相當於數千戶家庭同時開關電熱水壺，每隔幾秒就重復壹次，對當地電網會造成不穩定負荷，必須謹慎管理。
資料中心工程顧問機構“Uptime Institute”的丹尼爾·比佐（Daniel Bizo）表示：“與人工智能工作負載對電網的需求相比，普通資料中心在後台只是發出穩定的嗡嗡聲。”
正如這些同步開關的熱水壺，AI運算帶來的突發用電高峰，正如比佐所說，是壹個“獨特的難題”。
他形容這種突發性電力需求為“單壹負載問題”，“這種規模的單壹工作負載前所未見，它是極端的工程挑戰，堪比阿波羅登月計畫。”
資料中心營運者正透過各種方式應對能源挑戰。
英偉達（Nvidia，英偉達）執行長黃仁勳本月稍早接受BBC訪問時表示，短期內希望英國能使用更多脫離電網的天然氣渦輪機，以減輕公共電網負擔。
他補充，AI本身可設計更高效的天然氣渦輪機、太陽能板、風力渦輪機與核融合能源，以生產更具成本效益的可持續能源。
微軟正投入數拾億美元於能源項目，包括與“星座能源”（Constellation Energy）合作，使叁哩島（Three Mile Island）再次生產核能。
由母公司Alphabet持有的Google也投資核能，目標在2030年前實現零碳能源運作。
亞馬遜旗下的亞馬遜雲端運算服務（Amazon Web Services, AWS）則表示，目前已是全球最大企業級可再生能源購買者。
資料中心產業也敏銳地意識到，立法機構正密切關注AI工廠的負面影響，尤其是其龐大能源消耗可能對地方基礎設施與環境造成沖擊。
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