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理財

全球近 80% 資料中心「蓋錯地方」:錯誤選址如何放大電力成本與冷卻壓力?

TechOrange 科技報橘

更新於 2025年12月22日17:50 • 發布於 2025年12月22日09:50 • 李昀蔚

《Rest of World》近日發布一份最新報告,主旨是記錄全球有多少資料中心位於溫度過高、不利於最佳運行的地區。報告指出,全球目前約有 8,808 座運行中的資料中心,其中有近 7,000 座資料中心位於 ASHRAE(美國冷凍空調協會)建議的「最適運行溫度(18–27 °C)之外」的氣候區。這也意味著,全球有約 80% 的資料中心在「太熱或太冷」的地區,超出硬體運行的理想範圍,進而對設備效率與冷卻系統構成嚴峻挑戰。

風險分析機構 Verisk Maplecroft 警告,到 2040 年,極端高溫將影響全球三分之二的主要資料中心,其中包括亞太地區與中東。在這些選址不當的案例中,又有 600 座資料中心位於平均氣溫常年高於 27 °C 的熱帶氣候區,研究更發現,包括新加坡、泰國、奈及利亞與阿拉伯聯合大公國在內的 21 個國家,境內所有的資料中心都位於過熱的氣候區,導致冷卻需求與能源消耗成本大幅增高。

資料中心位於高溫地區面臨的能源風險

目前新加坡、印度、東南亞國家與中東地區,是全球資料中心成長最快的市場。然而,這些地區的選址往往是基於電力供應、水資源可用性、資料主權政策與市場接近性等多重考量,環境氣候的適宜性則往往被排在次要順位。

以印度為例,當地約有 30% 的資料中心位於高溫地區,再加上電網穩定性不足,使冷卻需求與能源負擔進一步擴大。在這類不理想氣候條件下運行的資料中心,營運商往往必須調整冷卻方式與能源管理策略,以因應極端環境帶來的營運挑戰。

同時,在過熱地區運行高密度設備,不僅會降低冷卻系統的電力使用效率(PUE),也會影響整體電力傳輸效率,進而加重地方電網的負擔。以新加坡為例,資料中心在 2020 年已占全國耗電量約 7%,若缺乏相應的管控措施,其占比至 2030 年可能上升至 12%。

然而,儘管資料中心面臨效率與冷卻挑戰,許多亞洲地區仍因市場需求成長快速,進而成為資料中心的投資熱點,也讓營運商不得不投入更多能源與運行成本,來冷卻這些位於非理想氣候區的資料中心。

此外,隨著 AI 工作負載增加,單一機架的功耗正在飆升。例如 NVIDIA Blackwell Ultra 機架功耗高達 140 千瓦(kW),這讓傳統空氣冷卻在過熱地區幾乎難以支撐。專家更指出,AI 的電力需求預計在未來幾年內可能成長四倍,而全球資料中心總能源需求到 2035 年可能翻三倍。因此,為了應對日益高昂的維運成本,產業正積極投入浸沒式液冷與直接晶片冷卻等技術的研發,期望降低冷卻所需的能源消耗。

產業正在積極探索新的「冷卻法」

由於資料中心在傳統理想氣候區域之外運行的成本日益昂貴,產業正積極探索新的冷卻技術以取代在極端環境下效率受限的空氣冷卻方式。這些新興方法包括 「浸沒式冷卻」(Immersion Cooling)與「直接晶片冷卻」(Direct-to-chip Cooling),預計可減少高達 40% 的能源消耗。

另一方面,各家科技巨頭均有具體行動:亞馬遜(Amazon)聲稱其直接晶片液冷系統可以在高峰冷卻期間減少 46% 的機械能耗;微軟正在測試直接在晶片背面蝕刻微流道以進行冷卻;Google 則利用 DeepMind 機器學習優化冷卻能效。

同時,在新加坡這一類的高溫地區,研發團隊正測試大型海水冷卻技術。至於在海南島外海建設海底資料中心的中國,以及考慮將資料中心建於地下的阿拉伯聯合大公國,則都是希望可以直接利用天然低溫,避開極端環境下的熱壓力。

然而,並非所有挑戰都來自高溫,相較之下,挪威、南韓與日本等地,因為幾乎所有資料中心都位於低於 18 °C 的氣候區,雖然這些地區的環境熱壓力較小,但在冷卻策略上屬於「過冷」狀態,必須嚴格控管濕度與氣流,以避免凝結水氣影響硬體運作的可靠性。

資料中心的能源成本,成為 AI 泡沫化的隱憂

當昂貴的冷卻成本與能源支出正在蠶食 AI 的獲利能力,這種忽略環境現實的快速擴張,正成為投資者眼中 AI 產業可能走向泡沫化的具體訊號。《TechRadar》指出,這波全球資料中心快速擴張所暴露出的選址與能源問題,也被視為當前 AI 產業可能走向「泡沫化」的具體折射,例如美國知名投資人 Michael Burry,以及前 Intel 執行長 Pat Gelsinger 在內的多位業界人士,皆曾對市場過度投資 AI 的現象提出警告。

當資料中心在未充分考量氣候與能源條件的情況下快速建設,所帶來的高能耗、冷卻成本與基礎設施壓力,正逐步轉化為實際的經濟代價。這些問題並非單一技術失誤,而是源自過度聚焦短期算力需求,卻忽略長期能源與環境限制的結果,也讓資料中心選址,成為 AI 發展路徑中,率先承受現實成本考驗的關鍵環節。

*本文開放合作夥伴轉載,資料來源:《Rest of World》《Tom’s Hardware》《TechRadar》《PCGAMER》,首圖來源: Microsoft

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