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Drax厂址或建1吉瓦AI数据中心,电网与用水问题待解

据《卫报》11月3日报道,Drax的所有者已与Brookfield和Radiant达成200亿英镑协议,将在英国污染最严重的发电厂厂址上建设一座装机超过1吉瓦的数据中心。

人工智能与模型分析王雅琴发布: 2026年11月3日3 分钟阅读资料来源 6
Drax厂址或建1吉瓦AI数据中心,电网与用水问题待解

这座电厂燃烧木质生物质颗粒,发电量占英国电力的近5%。据《卫报》报道,这使它成为英国最大的二氧化碳排放源。这些排放不计入英国政府的账本。Drax的说法是,生长的树木会吸收等量的碳。

正因为这个说法,这笔交易值得在北约克郡之外关注。建在该厂址的数据中心,将紧邻英国争议最大的单一碳排放源。它消耗的电力总要在某处被计入。

谁出钱,谁供电

第一阶段,Drax提供土地,并通过现有接入点接入国家电网。从2028年第一季度起,最多100兆瓦的算力将投入运行。Drax希望到2030年代初实现直接供电。该公司称,项目可吸引超过200亿英镑(268亿美元)的投资。首席执行官Will Gardiner表示,这将“有助于保障该厂址的长期未来,并保住数百个工作岗位”。据《卫报》报道,该公司在伦敦证券交易所的市值上涨近9%,达到近30亿英镑。

时机很关键。部长们已向Drax承诺,其未来角色将“大幅缩小”。从2027年到2031年,它只能拿到目前每天200万英镑补贴的一半。对一家公共支持正在萎缩的电厂来说,数据中心租户是一条替代收入来源。

电网是故事的另一半

两天前,《卫报》报道称,国家电网已同意在Teesworks土地的Dorman Point购买29.5公顷(73英亩)土地。该地块将建设英国最大的变电站,为一个规划中近50万平方米的数据中心服务。Tees Valley联合管理局市长Ben Houchen对Sky News表示,当地最多3.2吉瓦的容量将使该地区有能力竞争项目。

“每个尝试在这个国家建数据中心的人都知道,最大的问题是尽快为厂址获得足够的电力,”Houchen对Sky News说,据《卫报》报道。

水是更安静的制约因素。Drax及其合作伙伴都没有公布该项目的冷却需求数字。这一空白并不独特。近期的头条新闻多被用水、当地反对和冷却设计占据,从达拉斯的规定到艾伯塔的听证会。这些条目在此不能作为事实引用,但它们显示出审视正落在哪里。

账本上的模型一侧

正在建设的算力,在更便宜的推理那边有对应物。Gartner分析师Mark Petty和Raymond Paquet写道,智能体工作流的十个步骤中有九个是常规性的。他们写道,开放权重模型处理这些步骤“价格是最便宜的闭源模型的四分之一”。如果每一步都跑前沿模型,这只有二十分之一。据《The Register》11月3日报道,他们的现实估计是每项任务便宜五到六倍。该公司的规划假设是:到2030年,企业运营型智能体工作流步骤的90%将运行在开放权重模型上。

如果这一点成立,巨型单点数据中心的经济性就开始取决于还剩多少前沿级工作。11月3日,Tom's Hardware报道称,谷歌的Gemini 4 Carbon在Artificial Analysis的Intelligence Index V5上得分59。这比Claude Opus 5.5高一分,后者每项任务成本为7.76美元。同一套基准测试中,最佳幻觉得分仅为54,评分范围为-100到+100。

在其他地方,AI的物理一侧也在扩张。Tutor Intelligence于11月2日表示,它在Andreessen Horowitz领投的B轮融资中筹集了7500万美元。据《The Robot Report》报道,该公司预计到2027年底将有超过1000台机器人签约。机器人不需要冷却塔,但它们需要工厂。

Drax仍需获得监管批准,才能在2031年前直接向该厂址供电。在那之前,200亿英镑只是一个计划,不是一份购电协议。

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  1. 01UK's most polluting power plant could power country's largest AI datacentreEN
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  3. 03Open models can do 90% of agentic work at a twentieth of the cost of a frontier LLM: GartnerEN
  4. 04Google reveals new Gemini 4 Carbon AI model, narrowly beating Claude Opus 5.5EN
  5. 05Tutor Intelligence raises Series B to scale model training, robot deploymentsEN
  6. 06Beyond Plausible Prediction: Safety Sufficiency in Web World ModelsEN

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王雅琴

王雅琴

人工智能、模型与技术

王雅琴负责FLASH24的人工智能、模型与技术报道,覆盖科技、人工智能与模型、媒体与互联网领域。她习惯直接查阅技术文档、模型卡与官方博客,而非依赖新闻稿,对未经核实的参数和跑分数据一概不放行。每篇报道前,她会逐项核对基准测试结果,对照论文原文与开源代码,确认版本号、数据集和评测条件是否一致。她常联系开发者与研究人员求证细节,也盯着各大厂商的发布会和论文截稿日期,横向比较同类模型的实际表现。私下她自建服务、折腾家庭网络,这让她对部署成本和真实算力需求有直观判断。她的原则是:没有可复现来源的数字,不写进稿子。

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