การขยายตัวอย่างรวดเร็วของโมเดลภาษาขนาดใหญ่และ AI เชิงสร้างสรรค์ได้จุดประกายให้เกิดการก่อสร้างศูนย์ข้อมูลปัญญาประดิษฐ์ (AIDC) ทั่วโลก คลัสเตอร์ GPU ขนาดยักษ์ทำงานไม่หยุดหย่อนตลอด 24 ชั่วโมงทุกวัน ส่งผลให้มีการใช้ไฟฟ้าเพิ่มขึ้นแบบทวีคูณ ปัจจุบันการจ่ายพลังงานความร้อนแบบดั้งเดิมเผชิญกับปัญหาคอขวดที่สำคัญสามประการ: ข้อจำกัดการปล่อยก๊าซคาร์บอนที่เข้มงวดมากขึ้น ต้นทุนพลังงานที่สูงขึ้น และการขยายกำลังการผลิตกริดที่ล้าหลัง
PV และ AIDC มีตรรกะที่เป็นประโยชน์ร่วมกันร่วมกัน ประการหนึ่ง PV ส่งไฟฟ้า-คาร์บอนต่ำไปยังคลัสเตอร์คอมพิวเตอร์ที่มีความหนาแน่นสูง- เพื่อให้เป็นไปตามข้อกำหนดการปฏิบัติตามข้อกำหนดด้านคาร์บอนและลดต้นทุนการดำเนินงาน ในทางกลับกัน AIDC จะรักษาความต้องการพลังงานที่มั่นคงและเข้มงวดตลอดเวลา โดยแก้ไข-ปัญหาที่เป็นปัญหาของอุตสาหกรรม PV ที่ยืนยาวได้อย่างสมบูรณ์แบบ เช่น พลังงานส่วนเกินในช่วงเที่ยง การสร้างศูนย์ในตอนกลางคืน และการลดพลังงานหมุนเวียน สิ่งนี้จะสร้างวงจรอุตสาหกรรมแบบวงปิด-ที่เชื่อมโยงการผลิตพลังงานและการใช้คอมพิวเตอร์
โครงการ AIDC ของ PV Green Power โดยทั่วไปทั่วโลก
ทวีปอเมริกาเหนือ
อเมริกาเหนือเป็นแหล่งรวมความสามารถในการประมวลผล AI ที่ใหญ่ที่สุดในโลก Google, AWS และ Meta ได้ปรับใช้สิ่งอำนวยความสะดวกที่สนับสนุน PV อย่างครอบคลุม โดยใช้โมเดลหลักสองแบบ: -ข้อตกลงการซื้อไฟฟ้า (PPA) ระยะยาว และ-โรงไฟฟ้าที่เก็บ PV- ของตนเอง
1.กูเกิล
Google เปิดตัวโครงการ PV เฉพาะขนาด 1 GW ในเท็กซัส โดยผสมผสานโรงไฟฟ้าพลังงานแสงอาทิตย์ Wichita ขนาด 805 เมกะวัตต์ และ Mustang Creek ขนาด 195 เมกะวัตต์ ภายใต้ PPA พลังงานสีเขียวระยะเวลา 15- ปี โครงการนี้จะผลิตไฟฟ้าได้ 28 TWh ตลอดระยะเวลาสัญญาเพื่อจัดหาคลัสเตอร์ AIDC อย่างเต็มรูปแบบสำหรับการฝึกอบรมโมเดลขนาดใหญ่ในเท็กซัส ขณะเดียวกัน Google ได้เสร็จสิ้นการเข้าซื้อสินทรัพย์ PV ที่ดำเนินงานและอยู่ระหว่าง-ก่อสร้าง 2.2 GW บวกกับแหล่งกักเก็บพลังงาน 2.4 GWh สถานี PV ที่สร้างขึ้นเอง-จะจ่ายไฟให้กับสวนสาธารณะ AIDC ในเวอร์จิเนียและเท็กซัสโดยตรง พร้อมด้วยระบบจัดเก็บ PV กระแสตรง (HVDC) แรงดันสูง 800 V การจัดเก็บพลังงานจะรักษาเสถียรภาพของพลังงานที่ผันผวนในทันทีของคลัสเตอร์ GPU ลดการพึ่งพาใบรับรองพลังงานหมุนเวียน (REC) ที่ซื้อมา และช่วยให้สามารถจ่ายพลังงาน PV แบบพอเพียงสำหรับปริมาณงานในการประมวลผล
https://datacenters.google/intl/zh-CN_ALL/operating-sustainable/
2.อเมซอน AWS
AWS วางแผนโครงการจัดเก็บพลังงาน PV ขนาด 1.2 GW บวกกับ 1.2 GWh ในรัฐโอเรกอนที่ให้บริการคลัสเตอร์การฝึกอบรม AI ในพื้นที่โดยเฉพาะ สวนคอมพิวเตอร์ Reno AI ในเนวาดาได้รับการสนับสนุนโดยอาร์เรย์ PV ที่ติดตั้งภาคพื้นดิน- ขนาด 600 MW พร้อมด้วยการจัดเก็บพลังงานที่ตรงกัน โดยที่ PV ครอบคลุม 70% ของความต้องการพลังงานในเวลากลางวันสำหรับโหลดการประมวลผลที่ระบายความร้อนด้วยของเหลว- ด้วยการใช้ประโยชน์จากแสงแดดในทะเลทรายที่อุดมสมบูรณ์เพื่อลดค่าไฟฟ้า AWS ตั้งเป้าหมายอัตราส่วนพลังงานสีเขียว PV ที่มากกว่า 75% ทั่วทั้งสวนสาธารณะ
3.เมตา
ศูนย์ข้อมูล AI ที่ขับเคลื่อนด้วย PV{0}} เต็มรูปแบบของ Meta ในเมืองฮันต์สวิลล์ รัฐแอละแบมา ดำเนินงานอย่างเต็มรูปแบบ ด้วยการลงทุนรวม 1.5 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ สิ่งอำนวยความสะดวกนี้ทำหน้าที่เป็นฐานการฝึกอบรมหลักสำหรับรถรุ่นใหญ่รุ่น Llama ได้รับการสนับสนุนจากโรงไฟฟ้าพลังงานแสงอาทิตย์แบบติดตั้งบนพื้นดินโดยเฉพาะ- ไซต์งานใช้พลังงานหมุนเวียนทั้งหมดซึ่งส่วนใหญ่เป็นพลังงานแสงอาทิตย์ โดยมี PUE ต่ำเพียง 1.12 การสร้าง PV บนไซต์-จะชดเชยโหลดการประมวลผลสูงสุดในเวลากลางวันอย่างสมบูรณ์
https://www.cnbeta.com.tw/articles/tech/1475214.htm
4.วิทยาเขตคอมพิวเตอร์ขนาดยักษ์อิสระ
Delta Gigasite ในยูทาห์ ซึ่งเป็นฮับซูเปอร์คอมพิวเตอร์ความจุรวมที่วางแผนไว้ขนาด 10 GW จะใช้ PV ทะเลทรายขนาด 280 MW ควบคู่กับการจัดเก็บพลังงานระยะยาว- ได้รับการออกแบบเพื่อให้ตรงตามมาตรฐานโรงงาน AI ระดับ GW{4}} ของ NVIDIA โดย Desert PV จะทำหน้าที่เป็นแหล่งพลังงานหลักในเวลากลางวันเพื่อลดต้นทุนด้านพลังงานโดยรวมของการดำเนินการประมวลผลลงอย่างมาก
ตะวันออกกลาง
ด้วยการฉายรังสีจากแสงอาทิตย์ที่รุนแรง ตะวันออกกลางได้สร้างโครงสร้างพื้นฐานการประมวลผลคาร์บอนเป็นศูนย์- โดยมีศูนย์กลางอยู่ที่ PV ระดับกิกะวัตต์- จับคู่กับพื้นที่จัดเก็บระยะยาว-ระดับ GWh- อาบูดาบี สหรัฐอาหรับเอมิเรตส์ วางแผนโรงงานพลังงานแสงอาทิตย์แบบติดตั้งบนพื้นดินขนาดใหญ่ 5.2 GW- ควบคู่กับพื้นที่จัดเก็บระยะยาว 19 GWh- โดยให้พลังงานไฟฟ้าคงที่ 1 GW คงที่สำหรับซูเปอร์คอมพิวเตอร์ AI ในท้องถิ่นโดยเฉพาะ
การใช้อาร์เรย์ PV ขนาดใหญ่กว่า-บวกกับการออกแบบพื้นที่เก็บข้อมูลขนาดใหญ่- ทำให้ระบบจัดลำดับความสำคัญของการจ่ายไฟ PV โดยตรงไปยังคลัสเตอร์คอมพิวเตอร์ในช่วงชั่วโมงที่มีแสงแดดจัด ในขณะที่ไฟฟ้าส่วนเกินจะถูกเก็บไว้สำหรับ-การ-คายประจุตลอดเวลาหลังมืด ด้วยความน่าเชื่อถือของแหล่งจ่ายไฟที่ 99.6% นี่เป็นโครงการ AIDC ขนาดใหญ่-โครงการแรกของโลกที่สามารถจ่ายพลังงานได้ตลอด 24 ชั่วโมงจาก PV และที่จัดเก็บ โดยรองรับโมเดลขนาดใหญ่ทั่วไปและการประมวลผลอัจฉริยะสำหรับภาคน้ำมันและก๊าซ
จีน
ด้วยการสนับสนุนจากทรัพยากรทะเลทรายและ Gobi PV ที่อุดมสมบูรณ์ และกลยุทธ์การถ่ายโอนคอมพิวเตอร์จากตะวันออก-ถึง-ตะวันตก ประเทศจีนได้พัฒนากลุ่มผลิตภัณฑ์ AIDC สาธิตที่ใหญ่ที่สุดในโลกที่ขับเคลื่อนโดยการจัดหา PV โดยตรง โดยแบ่งออกเป็นสามโมเดลที่ทำซ้ำได้: สายไฟฟ้าแรงสูง-เฉพาะจากฐาน PV ในทะเลทรายขนาดใหญ่- PV บนชั้นดาดฟ้าและบนภูเขาแบบกระจาย และไมโครกริดสำหรับจัดเก็บ-ตาราง-โหลด-ต้นทางแบบรวม
จงเว่ย หนิงเซี่ย: ศูนย์กลางคอมพิวเตอร์ AI เหลว-แห่งแรกของจีนที่ระบายความร้อนด้วยการจัดหา PV โดยตรง 100%
เริ่มดำเนินการในเดือนพฤษภาคม พ.ศ. 2569 ฮับแห่งนี้ได้รับการสนับสนุนโดยสถานีไฟฟ้า Gobi PV ขนาด 500,000 กิโลวัตต์ ที่เชื่อมต่อกับห้องคอมพิวเตอร์ผ่านสายส่งขนาด 220 kV เฉพาะ เพื่อลดการสูญเสียจากการขนส่งระบบโครงข่าย ด้วยความสามารถในการประมวลผล PetaFLOPS นับหมื่นที่รองรับการฝึกอบรมโมเดลขนาดใหญ่สำหรับ Tencent และ Meituan Cloud โรงงานแห่งนี้ผลิตไฟฟ้าจากเซลล์แสงอาทิตย์ได้ 1.2 พันล้านกิโลวัตต์ชั่วโมงต่อปี และบรรลุ PUE ที่ 1.15 ซึ่งถือเป็นโครงการสาธิตอย่างเป็นทางการระดับชาติสำหรับการประมวลผลแบบประสานงานและการผลิตพลังงาน
2.Sanjiangyuan Green Power Computing Park, ชิงไห่ (ร่วมมือกับ Alibaba Cloud)
อุทยานแห่งนี้ผสมผสาน PV แบบกระจายบนชั้นดาดฟ้าเข้ากับฐาน Gobi PV ภายนอก ทำให้เกิด-พลังงานแสงอาทิตย์-ไมโครกริดสำหรับเก็บพลังงานลมที่จัดหาโดยพลังงานหมุนเวียนทั้งหมด คลัสเตอร์การประมวลผล 150,000 PetaFLOPS ดึงพลังงาน 85% ในเวลากลางวันจาก PV; ไฟฟ้าส่วนเกินจะถูกเก็บไว้เพื่อรักษาปริมาณงานการอนุมาน AI อย่างต่อเนื่องในชั่วข้ามคืน
3.Shaoguan Computing Hub ในมณฑลกวางตุ้ง-ฮ่องกง-บริเวณอ่าวมาเก๊า
นโยบายท้องถิ่นกำหนดให้อัตราส่วนพลังงานสีเขียวของ PV ขั้นต่ำ 80% สำหรับ AIDC ที่สร้างขึ้นใหม่ทั้งหมด PV บนภูเขาจับคู่กับการจัดเก็บพลังงานมอบพลังงานเฉพาะให้กับคลัสเตอร์การประมวลผล AI ชั้นวาง 30,000- ของ Tencent ในขณะที่ Huawei ได้เปิดตัวโปรแกรมนำร่องการประมวลผล PV -พื้นที่เก็บข้อมูล- แบบบูรณาการ ระบบ PV ที่ติดตั้งบนหลังคาและภาคพื้นดินแบบกระจายเสริม- ตรงกับความต้องการพลังงานที่ผันผวนของคลัสเตอร์ GPU ความหนาแน่นสูง
รูปแบบการใช้งานหลักสี่ประการของกำลังไฟฟ้าพลังงานแสงอาทิตย์สำหรับ AIDC ตามแนวทางปฏิบัติทั่วโลก
โครงการระดับโลกได้กำหนดแบบจำลองการปรับใช้ PV ที่สามารถจำลองได้สี่แบบสำหรับ AIDC ซึ่งสามารถปรับให้เข้ากับทรัพยากรในภูมิภาคที่แตกต่างกัน ขนาดการประมวลผล และเงื่อนไขการก่อสร้าง:
1.พื้นที่-ขนาดใหญ่-ติดตั้ง PV ในทะเลทรายพร้อมสายส่งโดยตรงโดยเฉพาะ (เหมาะสำหรับพื้นที่ประมวลผลขนาดใหญ่-)
โรงไฟฟ้าพลังงานแสงอาทิตย์ขนาดกิกะวัตต์-สร้างขึ้นบนพื้นที่รกร้างทางตะวันตกของจีน ตะวันออกกลาง และทางตะวันตกของสหรัฐอเมริกา โดยเชื่อมต่อกับวิทยาเขตคอมพิวเตอร์ผ่านสายไฟฟ้าแรงสูง 220 kV / 500 kV -โดยเฉพาะ การข้ามการแปลงแรงดันไฟฟ้าแบบหลาย-บนโครงข่ายสาธารณะจะช่วยลดการสูญเสียการส่งสัญญาณได้มากกว่า 30% และลดต้นทุนค่าไฟฟ้าที่ปรับระดับได้อย่างมาก โครงการตัวแทน ได้แก่ ศูนย์กลางการประมวลผล Zhongwei, ศูนย์ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ AI ของอาบูดาบี และ Delta Gigasite ในรัฐยูทาห์
ข้อดี: กำลังการผลิตไฟฟ้าจำนวนมาก ราคาไฟฟ้าที่เสถียร และสามารถรองรับคลัสเตอร์ซูเปอร์สเกล GPU สิบ-}ตัว-ได้
ข้อจำกัด: ต้องการพื้นที่ว่างที่กว้างขวาง ซึ่งไม่สามารถทำได้ในแกนกลางเมืองที่หนาแน่น
2.ข้อตกลงการซื้อไฟฟ้าพลังงานแสงอาทิตย์ระยะยาว- (เป็นที่ต้องการสำหรับการขยายตัวอย่างรวดเร็วโดย Internet Giants)
ผู้ปฏิบัติงานด้านคอมพิวเตอร์ลงนามในสัญญาไฟฟ้าระยะยาว 10–15- ปีกับนักพัฒนาพลังงานรายใหม่เพื่อล็อคปริมาณไฟฟ้า PV คงที่โดยไม่ต้องสร้างสถานีไฟฟ้าอิสระ ซึ่งเหมาะอย่างยิ่งสำหรับการขยายขีดความสามารถด้านการประมวลผลอย่างรวดเร็ว โครงการตัวแทน: โครงการ Texas PV ของ Google และวิทยาเขตการประมวลผล Huntsville ของ Meta
ข้อดี: มีค่าใช้จ่ายด้านทุนล่วงหน้าต่ำและระยะเวลาการก่อสร้างสั้น
ข้อจำกัด: การควบคุมแหล่งจ่ายไฟอย่างอิสระมีข้อจำกัด จำเป็นต้องมีใบรับรองพลังงานหมุนเวียนเสริมเพื่อให้บรรลุเป้าหมายคาร์บอน
3.ใน-การเก็บพลังงาน PV แบบกระจาย + ขนาดกลาง-ในไซต์งาน (สำหรับ AIDC ในเมืองขนาดเล็ก-ถึง-)
แผงเซลล์แสงอาทิตย์ได้รับการติดตั้งบนหลังคาของศูนย์ข้อมูลและลานจอดรถ โดยจับคู่กับการจัดเก็บพลังงานระดับ MWh- เพื่อสร้างไมโครกริดของวิทยาเขตเพื่อเป็นพลังงานเสริมให้กับโครงข่ายของเทศบาล ซึ่งเป็นไปตามข้อกำหนดอัตราส่วนพลังงานหมุนเวียนในท้องถิ่น โครงการตัวแทน: ศูนย์กลางการประมวลผล Shaoguan Greater Bay Area, ศูนย์การประมวลผลอนุมานขอบเมืองขนาดเล็ก
ข้อดี: ข้อกำหนดที่ดินที่ยืดหยุ่นและกระบวนการอนุมัติที่คล่องตัว
ข้อจำกัด: กำลังไฟฟ้าที่ถูกจำกัด ซึ่งครอบคลุมเฉพาะ 30%–60% ของโหลดการประมวลผลในเวลากลางวัน
4.ปิด-Loop Integrated Source-Grid-Load-Storage Microgrids (Flagship Zero-Carbon Projects):
PV, การจัดเก็บพลังงาน, การแปลงพลังงาน และวิทยาเขตการประมวลผลได้รับการวางแผนและสร้างไปพร้อมๆ กันด้วยแพลตฟอร์มการจัดส่งอัจฉริยะของ AI ซึ่งก่อให้เกิดวงจรปิดเต็มรูปแบบของการผลิต PV, การบัฟเฟอร์การจัดเก็บพลังงาน และการใช้คอมพิวเตอร์ที่สามารถดำเนินการนอก-โครงข่ายได้เกือบ 100% บน-ความเพียงพอของพลังงานหมุนเวียนในไซต์งาน- โครงการตัวแทน: วิทยาเขต Pantheon AI ในโครเอเชีย, Sanjiangyuan Computing Park ในชิงไห่
ข้อดี: ประสิทธิภาพการลดคาร์บอนที่เหมาะสมที่สุด มีคุณสมบัติในการลดจุดสูงสุดของกริดและการเก็งกำไรด้านพลังงาน
ข้อจำกัด: การลงทุนในสินทรัพย์จำนวนมากและวงจรการก่อสร้างโดยรวมที่ขยายออกไป
Core Integrated PV-การจัดเก็บ-เทคโนโลยีคอมพิวเตอร์: การแก้ไขความไม่ตรงกันระหว่างการสร้าง PV และความต้องการในการประมวลผล
ความไม่สม่ำเสมอและความผันผวนของพลังงานแสงอาทิตย์ขัดแย้งกับข้อกำหนดของ AIDC ในด้านแหล่งจ่ายไฟที่เสถียรและต่อเนื่องทุกวันตลอด 24 ชั่วโมง โครงการระดับโลกบรรเทาความตึงเครียดนี้ผ่านเสาหลักทางเทคโนโลยีสามประการ ได้แก่ บัฟเฟอร์การจัดเก็บพลังงาน การกระจายพลังงาน 800 V HVDC และการทำงานร่วมกันของ AI สำหรับการประมวลผลและสินทรัพย์ด้านพลังงาน
การจัดเก็บพลังงานภาคบังคับเป็นการบัฟเฟอร์ผู้ให้บริการ:
AIDC ทั้งหมดที่มี{{0} PV ขนาดเมกะวัตต์ใช้การจัดเก็บพลังงานเพื่อสร้างกลไกการจับคู่เวลา-: พลังงาน PV จะจัดลำดับความสำคัญของคลัสเตอร์ GPU ในช่วงชั่วโมงที่มีแสงแดด ในขณะที่พลังงานส่วนเกินจะถูกเก็บไว้ การปล่อยพื้นที่จัดเก็บอย่างเต็มประสิทธิภาพเพื่อบรรทุกสินค้าได้เต็มที่หลังจากมืด โครงการอาบูดาบีใช้พื้นที่จัดเก็บข้อมูลระยะยาว- 19 GWh ซึ่งสามารถรักษาพลังการประมวลผล 1 GW ได้อย่างอิสระเป็นเวลา 19 ชั่วโมงโดยไม่มีการหยุดชะงัก โดยทั่วไปแล้ว โครงการในประเทศของจีนจะใช้พื้นที่จัดเก็บข้อมูลที่มีความจุ 4-8 ชั่วโมง เพื่อลดความเสี่ยงด้านไฟฟ้าดับสำหรับเวิร์กโหลดการประมวลผล
800 V HVDC PV ในตัว-การกระจายพลังงานการจัดเก็บ
การจ่ายไฟกระแสสลับ (AC) แบบเดิมประสบกับการสูญเสียพลังงานสูงและความเข้ากันได้ที่จำกัดกับโหลดการประมวลผลความหนาแน่นสูง- AIDC รุ่นต่อไป-ใช้สถาปัตยกรรมกระแสตรง 800 V ในระดับสากล โดยที่อาร์เรย์ PV การจัดเก็บพลังงาน และโหลดการประมวลผลแบบระบายความร้อนด้วยของเหลว-เชื่อมต่อกันโดยตรงผ่านลิงก์ DC วิธีนี้จะกำจัดวงจรการแปลง AC-DC ซ้ำๆ ซึ่งช่วยลดการสูญเสียพลังงานโดยรวมได้มากกว่า 15% ในขณะเดียวกันก็ช่วยให้สามารถตอบสนองอย่างรวดเร็วต่อพลังงาน GPU ที่พุ่งสูงขึ้นในทันทีระหว่างการฝึกโมเดลขนาดใหญ่
แพลตฟอร์มการจัดส่งการทำงานร่วมกันของ AI สำหรับการประมวลผลและสินทรัพย์พลังงาน
อัลกอริธึม AI ที่เป็นเอกสิทธิ์ที่ฝังอยู่ภายในแพลตฟอร์มจะสร้าง-การคาดการณ์ตามเวลาจริงของเอาต์พุต PV และกราฟโหลดในการคำนวณ โดยจะปรับการชาร์จและการคายประจุพื้นที่เก็บข้อมูลแบบไดนามิก เพื่อปรับการสร้าง PV และความต้องการในการประมวลผลในรายละเอียดระดับนาที- ค่าบริการพื้นที่จัดเก็บระหว่างโหลดและการใช้คอมพิวเตอร์ต่ำในช่วงที่มีความต้องการสูงสุด พลังงาน PV ส่วนเกินสามารถป้อนกลับไปยังโครงข่ายเพื่อเข้าร่วมในการดำเนินงานโรงไฟฟ้าเสมือน ซึ่งให้ประโยชน์สองประการจากค่าไฟฟ้าที่ลดลง และรายได้พิเศษจากพลังงานส่วนเกิน AIDC กำลังพัฒนาจากโหลดพลังงานการบริโภคสูง-แบบเดิมๆ ไปสู่ทรัพยากรที่ปรับเปลี่ยนได้อย่างยืดหยุ่นสำหรับระบบไฟฟ้าใหม่
บทสรุป
ท่ามกลางเป้าหมายความเป็นกลางทางคาร์บอนทั่วโลกและการเติบโตอย่างรวดเร็วในโครงสร้างพื้นฐานการประมวลผลของ AI พลังงานสีเขียวจากเซลล์แสงอาทิตย์ได้พัฒนาจากสิ่งอำนวยความสะดวกเสริมที่เป็นตัวเลือกมาเป็นรากฐานพลังงานหลักที่สนับสนุนการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์ที่ยั่งยืน -โครงการระดับโลกที่แท้จริง-ตั้งแต่โปรแกรมการซื้อพลังงาน PV ระยะยาว-ที่ดำเนินการโดยบริษัทยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีในอเมริกาเหนือ ไปจนถึง-ฮับซูเปอร์คอมพิวเตอร์ในทะเลทรายขนาดกิกะวัตต์-ขนาดกิกะวัตต์-ในตะวันออกกลาง และ-กิโลวัตต์โดยตรง-จัดหาคลัสเตอร์คอมพิวเตอร์ PV ภายใต้ฝั่งตะวันออกของจีน-ไปยัง-การถ่ายโอนคอมพิวเตอร์ตะวันตก ความคิดริเริ่ม-ตรวจสอบความเป็นไปได้ทางเทคนิคและความอยู่รอดทางเศรษฐกิจของโมเดลคอมพิวเตอร์-พื้นที่เก็บข้อมูล- PV ที่ผสานรวม
ด้วยความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีอย่างต่อเนื่องในด้านการจัดเก็บพลังงาน การกระจายพลังงาน HVDC และการจัดส่งอัจฉริยะ ควบคู่ไปกับนโยบายระดับโลกสำหรับการประมวลผลแบบประสานงานและพลังงานหมุนเวียนที่กำลังเติบโต PV จะถูกฝังลึกลงในโครงสร้างพื้นฐานการประมวลผล AI ทั่วโลก การเปลี่ยนแปลงนี้จะแก้ไขความท้าทายสองประการในการปล่อยก๊าซคาร์บอนสูงและต้นทุนการดำเนินงานที่มากเกินไปสำหรับสิ่งอำนวยความสะดวกด้านการประมวลผล ขณะเดียวกันก็ปลดล็อกตลาดใหม่ที่เติบโตมูลค่าล้านล้าน- ดอลลาร์สำหรับอุตสาหกรรม PV ในท้ายที่สุด จะขับเคลื่อนความก้าวหน้าที่ทำงานร่วมกันระหว่างเศรษฐกิจดิจิทัลและการเปลี่ยนแปลงพลังงานทั่วโลก โดยวางรากฐานสำหรับระบบนิเวศอุตสาหกรรมปัญญาประดิษฐ์ระดับโลกที่ยั่งยืน-คาร์บอน
