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海上风电+海底算力,全球首个风电直连海底数据中心在沪落成

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来源:滚动播报

(来源:上观新闻)




碧波之上,巨型风电叶片徐徐转动,清洁绿电沿着专属线路直抵海底数米处的算力舱体。这幅曾属于科幻的图景,如今已在上海成为现实——不久前,全球首个风电直连海底数据中心在临港新片区落成,不仅开创了“海上风电+海底算力”全新业态,更有望为上海突破能源与空间约束、夯实算力底座探索更优路径。

人工智能浪潮席卷全球,算力如同工业时代的电力,已成为至关重要的基础生产力,而算力背后是惊人的能源消耗,绿色、集约、可持续的算力发展之路成为一道世界性考题。上海海兰云数据科技有限公司独辟蹊径,尝试向蔚蓝海洋找答案。

据悉,海底数据中心投资16亿元,建设总规模24兆瓦,分两期建设。一期示范项目规模计划达到2.3兆瓦,绿电供给率超95%。“与传统数据中心相比,海底数据中心以海水为自然冷源、海上风电绿电直供,实现省水、省电、省地。”上海海兰云数据科技有限公司副总经理李家文介绍,据测算,该项目省电22.8%、省水100%、省地90%以上,PUE(电源使用效率)稳定在1.15左右,处于行业领先水平。

深海突围,从实验室到商业化“关键一跃”

海底数据中心并非全新概念。早在2015年,科技巨头微软在北极圈附近海域启动名为“纳蒂克”的实验项目,验证利用海水冷却服务器的可行性。然而,从技术验证到规模化、商业化运营,其间横亘着成本、供应链、产业协同等多重鸿沟。

中国企业海兰云敏锐捕捉到技术前沿动向,并迅速付诸本土化实践。李家文告诉记者,2020年,团队在海南完成关键技术的预研和原型测试,指标达到国际先进水平。随着全球首个商用海底数据中心在海南下水运营,实现“从0到1”的突破。

生成式人工智能引爆万亿度级别的能源需求,“算电协同”已成为产业必答题。“海南项目证明了单点技术成功,但要在能源紧缺、空间有限的东部沿海地区大规模推广,必须找到更优模式。”李家文表示,临港的海上风电为海底数据中心升级迭代提供了新的契机,海兰云完成海底数据中心商业模式的“关键一跃”,2.0版风电直连海底数据中心进一步领跑全球。

据了解,该项目位于临港海上风电场一二期之间,距离岸站10公里,水深10米,临近三大运营商临港机房。数据中心舱体直接坐落在“大风车”附近,凭借“海上绿电直供+海底自然冷却”的双重绿色模式,真正实现算力需求就地消纳、绿电供应就近利用。

跨产业协同,创新攻克世界级难题

把数据中心“藏”进海底,还要连通海上风电,这是一场跨越多个领域的技术攻坚。李家文透露,相较于海南30米水深处的海底数据中心,上海临港的海洋环境更为复杂,长江入海口的泥沙、浅海海域、极端高温天气等,都对项目提出更高要求。

海兰云研发团队首先攻克海洋环境适配难题,针对上海海域地质条件,升级数据舱基础结构,桩基更深、抗震强度更强;舱体材料进一步升级,以抵御海水腐蚀和海洋生物附着;在引入海水散热技术上,团队研发出铜管冷媒循环系统,服务器散发的热量通过细铜管将冷媒从液态转为气态,经主铜管输送至换热器与海水换热,冷媒液化后再回流,全程在全密闭舱体内完成。

“海风直联”是该项目最核心的首创突破。李家文介绍,海上风电如果通过电网传输至陆地,存在一定的电能损耗,而海兰云将数据舱直接布局在风电场内,实现绿电直供,并通过柔性适配技术解决新能源供电稳定性问题。

目前,海底数据中心已投入使用,中国电信、上海仪电等企业的算力集群相继入驻,临科智华等临港本地算力企业也已接入服务,数据舱内GPU服务器支撑起大数据标注、国产大模型研发等业务,实现陆海算力灵活调度。

为国际数据港筑牢绿色算力基石

去年,海兰云将总部迁至临港新片区,这一选择既是看中临港的政策创新优势,更是瞄准上海及长三角的算力产业布局。得益于临港新片区“陆海统筹、立体用海”的创新理念和高效服务,海底数据中心建设再度刷新“临港速度”。李家文感慨道,从签约到一期示范项目落地仅用时4个月,远快于陆上数据中心平均18至24个月的建设周期。

作为上海国际数据港建设核心承载区,临港新片区正加速打造算力高地,区域内已集聚8家智算中心,总算力规模约占全市的40%,这也为海底数据中心提供了丰富的产业协同场景。值得关注的是,该项目不仅是绿色算力的基石,也成为临港对接国际数据业务的一张新名片。李家文表示,项目已入选临港国际数据中心首批边缘节点,将为国际数据落地存储、加工处理提供算力支撑。

与深远海风电场结合,更大规模的算力中心建设也已提上日程。李家文表示,海兰云已启动500兆瓦海风直联海底数据中心方案研究,将数据舱与深远海风电机组一体化建设,进一步降本增效;同时,企业正与共建“一带一路”国家接洽,计划依托中国海上风电的产业优势,输出海底数据中心“中国方案”。

原标题:《海上风电+海底算力,全球首个风电直连海底数据中心在沪落成》

栏目主编:唐玮婕

来源:作者:文汇报 周渊

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