能源基础设施

为新建人工智能算力提供供电、储能与制冷。

人工智能算力的增长受限于电力供应。Aphelium 将新建产能的能源基础设施作为一个系统，从选址到运营统一规划。

背景

电力需求增长快于电网。

2×

预计到 2030 年的数据中心用电量。

来源: 国际能源署.

800 MW

乌兹别克斯坦截至 2030 年已达成协议的新增人工智能算力。

范围

在确定土地和设备之前，按可用电网容量、并网周期、电价和气候比较各个选址。

与电网运营方和发电企业制定并网策略和长期供电安排。

与设施负载和电网集成的光伏发电、电池储能和备用电源。

面向高密度机柜的电气与制冷设计（包括液冷），以设施全生命周期最低能源成本为目标。

流程

选址、供电、发电和制冷方面的决策将决定一座设施数十年的能源成本。Aphelium 将这些决策统一规划，并把同一物理模型延续到运营阶段，由 Aphelium 平台从第一天起优化设施。