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纽芬兰向AI数据中心敞开大门,电气化正在重塑能源需求

纽芬兰与拉布拉多省能源部长表示,该省对AI数据中心开发商"敞开大门"。CBC新闻9月29日报道了这一表态。与此同时,新研究认为电气化将使全球终端能源需求减少约40%。

宏观经济新闻吴静怡发布: 2026年9月29日4 分钟阅读资料来源 6
纽芬兰向AI数据中心敞开大门,电气化正在重塑能源需求

CBC新闻9月29日报道,已有企业就建设AI数据中心一事与纽芬兰与拉布拉多省政府接触。能源与矿业部长劳埃德·帕罗特在9月中旬一场关于丘吉尔瀑布协议的特别会议上对议会说,政府可以考虑把富余电力卖给数据中心运营商。

据CBC报道,帕罗特当时说:"我们说过,我们的大门是敞开的,我们期待与全世界做生意。"该部门发言人布罗迪·托马斯通过电子邮件告诉CBC,政府不能对具体申请方发表评论。但他表示,如果提案符合政策目标,又能给纽芬兰与拉布拉多居民带来明显好处,数据中心就可以纳入考虑。

电力、土地和寒冷天气

TechNL首席执行官安德烈娅·金告诉CBC,拉布拉多似乎具备数据中心申请方想要的条件:低碳水电、寒冷天气和大片土地。她也提醒要谨慎。"不能只问这件事本身合不合理。你还得看经济成本,以及这些电用在别处会带来什么样的机会成本,"她说。

科技记者帕里斯·马克思在同一篇CBC报道中提出了类似的问题:如果把电给数据中心,而可能存在更好的用途,这样做是否合理。马克思著有《超大规模》一书,写的就是数据中心的兴起。他指出,一些运营商使用循环水冷却,目的是限制用水量。

背景是加拿大的建设热潮。CBC报道,Meta和贝尔今年宣布在阿尔伯塔省、安大略省和萨斯喀彻温省投资数十亿美元建设数据中心。新斯科舍省省长蒂姆·休斯顿为任何申请方设定了五项前置条件,EverWind Fuels也表示有意在该省开展项目。CBC报道,Meta计划建在阿尔伯塔省斯特金县的数据中心预计耗资130亿加元,两到三年内上线。

在一种模型中,电气化会削减需求

另外,汉娜·里奇9月29日发表的分析引用牛津大学教授尼克·艾尔的研究,估算在转型后的体系中,如果适合的部门实现电气化、其余部门使用氢能,全球终端能源需求将从416艾焦降至247艾焦。根据这篇Substack文章,在这一模型中,电力需求将从110艾焦升至189艾焦。

文章把"电气化就是效率"这一表述归功于国际能源署。在模型中,公路运输和建筑承担了大部分工作:电动轿车和厢式货车假定消耗当前能源需求的约四分之一,热泵替代90%的燃气锅炉,10%来自氢能。高温工业流程仍是难点。

这些数字是思想实验,不是预测。作者指出,该模型不假设电气化和转向氢能之外的效率提升,不考虑各国发展带来的能源增长,并把所有未电气化的部门都归到氢能。里奇写道,这些选择很可能低估了需求的下降幅度。

计算自身的电力难题

芯片公司Efficient Computer 9月29日表示,已完成由TQ Ventures领投的9700万美元B轮融资,累计融资额达到17300万美元,估值65000万美元。在公司博客文章中,首席执行官布兰登·卢西亚认为,固定功能AI加速器以可编程性换取短期速度。他引用阿姆达尔定律称,计算中未被加速的部分决定了系统效率的上限。

该公司称,其技术能效比传统CPU架构高10到100倍,并正在为机器人、无人机和可穿戴设备等嵌入式系统量产Electron E1芯片。这些是公司自己的说法,未经独立核实。

这三件事指向不同方向。纽芬兰正在权衡数据中心带来的新增电力需求,而研究认为电气化会缩小能源总用量。Efficient Computer则押注:制约AI增长的是每单位有用计算所耗的能量,而不是发电总量。

对欧洲工业来说,大环境同样没有定论。根据《对话》9月29日发表的一篇分析,美国原油枢纽的油价从2026年2月底的每桶66美元涨到4月13日的每桶101美元,此前美国和以色列对伊朗的袭击导致霍尔木兹海峡关闭。这篇分析由一位能源经济学家和一位国际贸易经济学家撰写,追踪了这笔意外之财的去向:大部分流向石油公司,然后再视所有权结构流向股东、国家预算或主权基金。

更早的材料只是背景。美国能源信息署的光伏时间线(该机构网站上最后一次更新)记载,现代太阳能电池的转换率可达40%,而最早的太阳能电池不到1%。戴维·麦凯2008年出版的《可持续能源:没有热空气》一书仍可在线查阅,但网站最后修改日期是2015年8月29日。

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吴静怡

吴静怡

经济、商业与世界

吴静怡负责FLASH24的经济、商业与世界报道,聚焦商业、国际与宏观经济,习惯从财报、监管文件和国际机构数据中找线索,对数字异常从不放过。她逐项核对营收、利润与现金流,并对照海关和统计口径确认数据是否一致。她常联系货运与供应链从业者,也会等季度财报和国际组织预测发布,再横向比较不同市场的表现。私下她关注科技公司财报,也骑货运自行车,这让她对物流成本和供应链变化格外敏感。她坚持一条原则:未经交叉验证的数字不发布。

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