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理財

【AI 廢熱變黃金】北歐如何把數據中心從「吃電怪獸」,變城市供暖神隊友?

TechOrange 科技報橘

更新於 06月03日10:38 • 發布於 06月03日02:38 • LC

隨著 AI 運算需求提升,資料中心已成為全球基礎建設中的高耗能設施。根據高盛研究預測,全球資料中心電力需求將在 2027 年增加 50%,到 2030 年更可能增加到 165%。面對如此龐大的能源挑戰,微軟、Meta、亞馬遜等科技巨頭開始在北歐建立超大規模資料中心,試圖透過廢熱回收技術減緩碳足跡。

最典型的案例是微軟在芬蘭建置的全球最大廢熱回收資料中心,預計為 10 萬戶家庭供暖,相當於當地 40% 的需求。這套系統將資料中心產出的攝氏 25 至 35 度熱水,經過熱泵與電鍋爐處理後,加熱至攝氏 115 度,導入城市區域供熱網絡,大幅減少對天然氣與生質燃料的依賴。

在芬蘭南部的曼查拉(Mantsalan)小鎮,這項技術已運行近十年。當地工程師 Ari Kurvi 每天洗熱水澡或調高室內暖氣時,使用的熱水都來自 5 公里外一座 75 兆瓦資料中心的廢熱。去年這個系統為相當於 2,500 戶家庭提供熱能,滿足了當地三分之二的供暖需求,並關閉了一座燃煤供熱廠。

為何北歐成為「熱回收」技術的試驗場?

北歐之所以成為資料中心廢熱回收的理想地點,主要有兩大優勢:首先是低溫氣候降低伺服器冷卻成本,資料中心只需使用室外空氣就能散熱,營運成本遠低於需要大量空調的溫熱帶地區;其次是高比例再生能源,芬蘭電力組成包括 39% 水力發電、26% 風力發電和 32% 核能,幾乎完全無碳。

更重要的是,北歐城市普遍建有完善的區域供熱網絡。這些深埋地下、綿延數萬公里的保溫管線,將中央發電廠產生的高溫水分配到個別建築或整個社區。這種可追溯至古羅馬的供熱原理,為資料中心廢熱回收提供了完美的基礎建設元素。

而微軟的全球最大廢熱回收資料中心運作方式其實並不複雜。首先,資料中心運算時會產生攝氏 25 至 35 度的溫水,這些溫水被送到一個特殊的回收設施,裡面有 36 台熱泵設備。這些熱泵的作用就像家用冷氣的反向操作,能把低溫的熱水「升級」成高溫熱水。處理過程中,冷卻後的水會送回資料中心繼續使用,而被提升到攝氏 86 度的熱水則送到兩台大型電鍋爐,最終加熱到攝氏 115 度,這個溫度就足以進入城市的供暖管網了。

芬蘭氣候部長 Kai Mykkanen 用了一個有趣的比喻:「這些資料中心實際上是大型風扇,讓電力便宜地轉換成熱能。」瑞典斯德哥爾摩資料中心 Conapto 的 20 兆瓦資料中心也採用相同原理,成功為 1 萬戶家庭提供暖氣,證明這套技術確實可行。

帶來多重經濟效益,技術發展卻面臨重大挑戰

廢熱回收帶來多重經濟效益。對消費者而言,來自資料中心的恆定熱源能保持供暖價格穩定,不像傳統燃料容易受市場波動影響。雖然企業不會因賣熱致富,但對品牌形象、社會責任與 ESG 要求具有高回報價值。

歐盟已開始立法推動這項技術。德國要求 2026 年開設的大型資料中心須回收 10% 廢熱, 2028 年提高到 20%。歐盟也為成員國設定約束性目標,要求 2030 年前集體減少近 12% 的能源消費,並要求至少 500 千瓦的資料中心能源消耗。

不過這項技術推廣仍面臨重大挑戰,最明顯的是地理限制:資料中心常建於地價低廉的郊區,與城市供熱需求地區錯位;且電力競爭問題日益嚴重,高耗能資料中心與傳統工廠爭奪電力,引發關鍵利益者反彈。

在愛爾蘭,資料中心已消耗全國 20% 電力,引起地方領導人強烈反對。挪威國會議員批評:「資料中心說自己是電力供應商,但他們消耗的電力原本可用於其他用途,卻厚顏要求更多電力。」

除此之外,稅收與補貼政策的變動更增加不確定性。芬蘭財政部提議取消資料中心稅收優惠,每年將使該行業損失 3,000 萬歐元,直接導致 TLS Energy 能源公司因 40 倍電力稅增加而擱置許多大型項目。

在其他國家,進展也相對緩慢。Meta 在丹麥的擴建計劃 2022 年被暫停,蘋果 2015 年宣佈的區域供熱服務至今未實現,當地供熱公司表示要到 2027 年才能開始。

決定資料中心可否永續發展,需綜合評估潛力

北歐廢熱回收的舉措,為全球 AI 時代下的基礎建設提供重要啟發。隨著 AI 推升資料中心密度與能耗,從選址、建置到熱能再利用的整體規劃,已成為永續治理的核心課題。

北歐廢熱回收案例已經顯現,資料中心若能與區域能源網整合,可望從「能源怪獸」轉型為「城市熱能供應者」。歐盟預估到 2050 年,歐洲資料中心可提供的熱能每年至少可達 200 兆瓦,是目前的四倍。

未來 AI 基礎設施選址,將不再只考慮土地成本或電力價格,而需綜合評估熱能利用潛力、區域供熱網絡覆蓋、政策支持程度等因素。這種整體性規劃思維,將成為決定資料中心是否真正具備永續價值的關鍵標準。

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*本文開放合作夥伴轉載,參考資料:《Bloomberg》《Goldman Sachs》,圖片來源:ChatGPT AI 生成(示意圖,非文中案例實景)

(責任編輯:鄒家彥)

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