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  • 小米胡峥楠谈 YU7 GT 自动驾驶征战纽北,称这才是想真正展示的综合能力

    行业动态更新:小米胡峥楠谈 YU7 GT 自动驾驶征战纽北,称这才是想真正展示的综合能力

    IT之家 6 月 22 日消息,小米汽车今日官宣,小米 YU7 GT 达成全球首个纽北自动驾驶圈速纪录,时间为 10 分 29 秒 483

    业内人士指出,IT之家注意到,小米集团副总裁、汽车部 CTO 胡峥楠今日发文,谈及了 YU7 GT 此次使用自动驾驶征战纽北: 其实这才是我们想真正展示的综合能力

    从更深层次来看,小米入局汽车还是有梦想的,那就是: 1、电能替代化学能,传统油车取得过的所有成绩,用电能都终将实现并超越 2、智能替代人工,在出行这件事情上,人能实现的操作及成绩,人工智能也终将实现替代 这件事情很难,但方向一定是正确的,值得为其持续投入,这也许是未来十年让工程师团队持续保持兴奋的目标来源

    业内人士指出,记得第一次和纽北官方见面谈去纽北跑圈的时候,他们特别问我们小米为什么要来纽北,我们讲的就是这个愿景

    从更深层次来看,这也是纽北官方把小米列入与 AMG 和 M Power 一起三大官方汽车顶级合作伙伴的原因之一

    从更深层次来看,作为一条世界知名拥有百年历史的赛道,他们也在思考电动化智能化时代的到来要做些什么改变

    值得关注的是,测试当天,当一台没有人驾驶的车,行驶在赛道上,所有现场的人都驻足观望,大家唯一的共识是未来已来

    业内人士指出,另外 10:29 这个成绩,就是在纽北这个赛道以平均时速 120 跑完

    从更深层次来看,相信很多跑过赛道日的同学才有概念,相当于一个老司机的水平

    从更深层次来看,但我相信这仅仅只是一个起点,因为团队同学们的目标,首先是跑赢灿哥

    随着IDC行业的快速发展,可持续发展将成为未来竞争的关键

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  • 字节跳动巴西数据中心签署20亿美元绿电合同

    行业动态更新:字节跳动巴西数据中心签署20亿美元绿电合同

    近日,字节跳动旗下TikTok在巴西的超级数据中心项目,锁定了为期20年的绿色电力供应

    从更深层次来看,该数据中心平台Omnia与巴西可再生能源巨头Casa dos Ventos签署协议,合同总金额达20亿美元,将为正在建设中的拉美地区超大规模的数据中心提供清洁能源

    值得关注的是,该数据中心位于巴西东北部塞阿拉州佩森港综合体,于2026年1月开工建设,预计2027年第三季度投入初期运营,并将在2029年前分阶段完成全部扩建

    值得关注的是,项目总投资规模超过380亿美元,初始IT容量为200兆瓦,配套电力需求约300兆瓦,远期可扩容至更高水平

    业内人士指出,电力将由Casa dos Ventos全资拥有并运营的两座风电设施供应,分别是装机630兆瓦的伊比亚帕巴风电综合体与皮奥伊州的多姆·伊诺森西奥风电场

    值得关注的是,本次交易采用巴西特有的”能源自发自用”模式,承购方Omnia将获得发电项目的部分股权,具体持股比例尚未披露

    值得关注的是,这是Casa dos Ventos迄今与单一承购方签署的最大规模供电协议

    从更深层次来看,Omnia是巴西投资公司Patria Investimentos于2025年成立的超大规模数据中心平台,专注于满足人工智能基础设施的快速增长需求

    值得关注的是,Casa dos Ventos则是巴西最大的可再生能源开发商之一,运营及在建的风电、光伏项目总规模约33.4吉瓦,其中12吉瓦为与法国道达尔能源的合资项目

    业内人士指出,该数据中心项目于2025年首次披露,同年6月获批,7月由Patria作为主要开发商推进

    业内人士指出,采用自发自用模式,使TikTok在法律上成为”自发电以满足自身需求”的生产者,从而优化税费结构,显著降低长期运营成本

    业内人士指出,同时,20年长协锁定了具有竞争力的能源价格,避免自由市场电价波动风险

    业内人士指出,该项目还通过精密规划大幅减少用水,据称其耗水量仅相当于40至50户普通家庭,打破了传统数据中心”耗水巨兽”的形象

    随着IDC行业的快速发展,可持续发展将成为未来竞争的关键

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  • 应对 AI 耗电激增,美国要求 6 家电网运营商加速给数据中心供电

    据行业最新消息,应对 AI 耗电激增,美国要求 6 家电网运营商加速给数据中心供电

    IT之家 6 月 19 日消息,据美联社报道,当地时间周四,美国联邦能源监管委员会下令,要求 6 家区域电网运营商加快大型用电设施接入美国老化且效率低下的输电系统

    业内人士指出,委员会表示,AI 数据中心耗电量巨大,用电需求又在迅速增长,美国必须加快并网流程

    业内人士指出,美国能源部长克里斯 · 赖特此前敦促委员会采取行动,希望增强美国在 AI 领域与中国竞争的能力

    值得关注的是,新一代大型数据中心已成为美国有史以来耗电规模最大的设施,其中一些数据中心的耗电量甚至超过一座小城市

    从更深层次来看,委员会采取行动之际,美国社会对数据中心的反对情绪正在升温

    从更深层次来看,争议主要集中在数据中心消耗大量电力和水资源,也可能带来噪声、空气污染、缺水,并占用农田或其他开放空间

    业内人士指出,IT之家从报道中获悉,该委员会成员一致通过新命令,要求 6 家区域电网运营商确保 AI 数据中心和其他大型用电设施“能够及时、有序地接入输电系统”

    业内人士指出,据悉,这 6 家区域电网运营商为 2 亿美国人提供服务,覆盖管辖范围内约三分之二人口

    从更深层次来看,委员会还邀请负责地区输电系统的公用事业公司参与

    从更深层次来看,分析人士认为,委员会未来也可能要求更多电力企业加快改革

    值得关注的是,美国电力研究院数据显示,数据中心目前约占美国用电需求的 5%,到 2035 年可能增至现在的三倍

    可以预见,这一趋势将在未来深刻影响IDC行业格局

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  • 亚马逊投资 700MW 无碳能源项目,支持未来数据中心运营

    据行业最新消息,亚马逊投资 700MW 无碳能源项目,支持未来数据中心运营

    亚马逊公司宣布,将投资开发内华达州总规模700兆瓦(MW)的新无碳能源项目,以支持该地区未来数据中心的电力需求

    从更深层次来看,这是亚马逊与当地公用事业公司NV Energy合作的一部分,旨在为数据中心提供稳定可靠的清洁能源

    业内人士指出,根据亚马逊5月8日至11日发布的声明,该项目包括两部分:与可再生能源公司Zanskar合作新增100兆瓦地热发电,以及与Primergy合作新增600兆瓦太阳能发电搭配600兆瓦电池储能系统

    业内人士指出,这些项目将接入内华达州电网,由Berkshire Hathaway Energy子公司NV Energy负责整合

    业内人士指出,亚马逊强调,此次合作标志着其数据中心首次部分采用地热能源供电

    从更深层次来看,公司指出,地热能源不同于受天气或昼夜影响的其他可再生能源,能利用地球内部恒定热量实现全天候发电,为数据中心提供稳定的”基荷”电力支持

    从更深层次来看,同时,太阳能+储能组合可在太阳能高峰期储存电力,并在需求高峰时释放,延长发电时效,满足数据中心24小时不间断运行的需求

    业内人士指出,亚马逊表示,该700兆瓦项目预计能为相当于美国超过22.2万个家庭的用电量提供无碳电力

    值得关注的是,公司将承担与数据中心供电相关的所有新增能源基础设施和发电成本,确保不会转嫁给当地居民和企业

    从更深层次来看,作为全球最大的企业清洁能源采购方之一,亚马逊2025年签约了10.22吉瓦清洁能源项目

    业内人士指出,截至目前,已在全球投资超过700个可再生能源项目,总容量超过40吉瓦

    业内人士指出,公司致力于到2040年实现净零碳排放,并持续扩大包括地热、太阳能、风能、电池储能以及核能在内的无碳能源组合

    值得关注的是,此举正值科技巨头数据中心因人工智能(AI)需求快速扩张、电力消耗大幅增长的背景下

    值得关注的是,亚马逊在内华达州雷诺(Reno)地区的数据中心项目是其美国西部布局的重要部分,此次能源投资将直接服务于这些设施的长期运营

    值得关注的是,亚马逊可持续发展团队表示,将继续通过类似长期协议推动清洁能源发展,以匹配业务增长与气候目标

    从更深层次来看,如果您想了解更多关于泰国算力产业发展,以及数据中心项目落地情况、当地政策变化、中国出海企业现状等,欢迎报名即将于2026年5月27日在泰国曼谷香格里拉酒店召开的数字基础设施全球合作发展曼谷论坛(DIFGC 2026 · THAILAND),并关注下午召开的DIF Lounge研讨会,与真正参与泰国 AI 数据中心建设一线决策者和工程伙伴面对面交流,提前锁定合作、项目与生态位置

    业内分析认为,AI算力需求与绿色数据中心将成为行业主旋律

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  • Significant Upgrade to the MCP Protocol: Spring AI Alibaba a

    据行业最新消息,Significant Upgrade to the MCP Protocol: Spring AI Alibaba and Higress Release t

    MCP officially introduces a new Streamable HTTP transport layer, which represents a significant improvement over the original HTTP+SSE transport mechanism. This article will: Relevant project links are as follows: ● Complete runnable example: https://github.com/springaialibaba/spring-ai-alibaba-examples ● Spring AI Alibaba official blog article: https://java2ai.com/ ● Spring AI Alibaba open-source project address: https://github.com/alibaba/spring-ai-alibaba ● Higress official website: https://higress.ai/ In the original MCP implementation, communication between the client and server occurs through two primary channels: ● HTTP request/response: The client sends messages to the server via standard HTTP requests. ● Server-Sent Events (SSE): The server pushes messages to the client through a dedicated /sse endpoint. While this design is simple and intuitive, there are several key issues: 1. No support for reconnecting/recovery: When the SSE connection is dropped, all session states are lost, necessitating the client to re-establish the connection and initialize the entire session. For example, a large document analysis task being executed could be completely interrupted due to unstable WiFi, forcing the user to restart the entire process. 2. The server must maintain long connections: The server must maintain a long-lived SSE connection for each client, leading to a significant increase in resource consumption with a large number of concurrent users. When the server needs to restart or scale, all connections are interrupted, negatively affecting user experience and system reliability. 3. Server messages can only be transmitted via SSE: Even for simple request-response interactions, the server must return information through the SSE channel, creating unnecessary complexity and overhead. This approach is unsuitable for certain environments (such as cloud functions) due to the need to maintain long-lived SSE connections. 4. Infrastructure compatibility limitations: Many existing web infrastructures such as CDNs, load balancers, and API gateways may not correctly handle long-lived SSE connections. Corporate firewalls might force close timed-out connections, leading to unreliable services. Compared to the original HTTP+SSE mechanism, Streamable HTTP introduces several key improvements: The workflow of Streamable HTTP is as follows: 1. Session Initialization (Optional, Suitable for Stateful Implementation Scenarios): 2. Client Communication with the Server: 3. Server Response Methods: 4. Active Establishment of SSE Stream: 5. Connection Recovery: Scenario: Simple tool API services, such as mathematical calculations, text processing, etc. Client Server | | |– POST /message (Calculation Request) ——–>| | |– Perform Calculation |<——- HTTP 200 (Calculation Result) ——-| | | Advantages: Extremely simple deployment, no state management required, suitable for serverless architecture and microservices. Scenario: Long-running tasks, such as large file processing, complex AI generation, etc. Client Server | | |– POST /message (Processing Request) ——–>| | |– Start Processing Task |<——- HTTP 200 (SSE Starts) ——–| | | |<——- SSE: Progress 10% —————| |<——- SSE: Progress 30% —————| |<——- SSE: Progress 70% —————| |<——- SSE: Completion + Result ————| | | Advantages: Provides real-time feedback without needing to maintain a permanent connection state. Scenario: Multi-turn dialogue AI assistants that require context maintenance. Client Server | | |– POST /message (Initialization) ———->| |<– HTTP 200 (Session ID: abc123) ——| | | |– GET /message (Session ID: abc123) —>| |<——- SSE Stream Established —————–| | | |– POST /message (Question 1, abc123) —>| |<——- SSE: Thinking… ————-| |<——- SSE: Answer 1 —————-| | | |– POST /message (Question 2, abc123) —>| |<——- SSE: Thinking… ————-| |<——- SSE: Answer 2 —————-| Advantages: Maintains session context, supports complex interactions, while allowing for horizontal scaling. Scenario: AI applications used in unstable network environments. Client Server | | |– POST /message (Initialization) ———->| |<– HTTP 200 (Session ID: xyz789) ——| | | |– GET /message (Session ID: xyz789) —>| |<——- SSE Stream Established —————–| | | |– POST /message (Long Task, xyz789) –>| |<——- SSE: Progress 30% —————| | | | [Network Disruption] | | | |– GET /message (Session ID: xyz789) —>| |<——- SSE Stream Re-established ————–| |<——- SSE: Progress 60% —————| |<——- SSE: Completion ——————| Advantages: Increases reliability in weak network environments, improving user experience. In the previous sections, we theoretically outlined the advantages and disadvantages of the HTTP+SSE and Streamable modes. In actual applications, the fragmented request and response patterns of the HTTP+SSE model lead to a very tricky problem in architectural implementation and scalability: it forces the maintenance of sticky session connections between the client and server, even for stateless communication where we need to maintain a session ID and ensure that requests with the same session ID are sent to the same server machine. This poses a heavy burden on both the client and server implementations. For the Streamable mode, if the goal is merely to maintain stateless communication, there is no need to manage sticky sessions at all. Considering that over 90% of MCP services may be stateless, this presents a significant improvement in the overall architecture’s scalability. Of course, if stateful communication needs to be implemented, the Streamable HTTP mode still requires maintaining a session ID. Currently, neither MCP nor Spring AI’s official documentation has provided the Streamable mode; we have only provided the Stream HTTP Client implementation, which only supports stateless mode and can connect to the official Typescript server implementation and Higress community server implementation. A complete runnable example can be found at: https://github.com/springaialibaba/spring-ai-alibaba-examples Due to the ongoing development of the MCP Java SDK implementation for the Streamable HTTP solution, this example repository contains customized source code from the following two repositories: The examples integrate a Higress gateway that supports the MCP Streamable HTTP protocol implementation. This implementation still has many limitations, such as not supporting GET requests, not supporting session-id management, etc. The client can actively establish an SSE connection by sending a GET request to the /mcp endpoint, which will serve as the subsequent request-response channel. return Mono.defer(() -> Mono.fromFuture(() -> { final HttpRequest.Builder builder = requestBuilder.copy().GET().uri(uri); final String lastId = lastEventId.get(); if (lastId != null) { builder.header(“Last-Event-ID”, lastId); } return httpClient.sendAsync(builder.build(), HttpResponse.BodyHandlers.ofInputStream()); }).flatMap(response -> { if (response.statusCode() == 405 || response.statusCode() == 404) { // ….. } return handleStreamingResponse(response, handler); }) .retryWhen(Retry.backoff(3, Duration.ofSeconds(3)).filter(err -> err instanceof IllegalStateException)) .doOnSuccess(v -> state.set(TransportState.CONNECTED)) .doOnTerminate(() -> state.set(TransportState.CLOSED)) .onErrorResume(e -> { System.out.println(“Ignore GET connection error.”); LOGGER.error(“Streamable transport connection error”, e); state.set(TransportState.CONNECTED); return Mono.just(“Streamable transport connection error”).then(); })); POST request, server can respond with a normal response or upgrade to an SSE response: Example of an equivalent HTTP request, where listTool and callTool are similar requests. curl -X POST -H “Content-Type: application/json” -H “Accept: application/json” -H “Accept: text/event-stream” -d ‘{ “jsonrpc” : “2.0”, “method” : “initialize”, “id” : “9afdedcc-0”, “params” : { “protocolVersion” : “2024-11-05”, “capabilities” : { “roots” : { “listChanged” : true } }, “clientInfo” : { “name” : “Java SDK MCP Client”, “version” : “1.0.0” } } }’ -i http://localhost:3000/mcp You can start and test with the Streamable Server provided by the official TypeScript SDK in conjunction with the current client implementation. // Send POST request to /mcp, including public Mono<Void> sendMessage(final McpSchema.JSONRPCMessage message, final Function<Mono<McpSchema.JSONRPCMessage>, Mono<McpSchema.JSONRPCMessage>> handler) { // … return sentPost(message, handler).onErrorResume(e -> { LOGGER.error(“Streamable transport sendMessage error”, e); return Mono.error(e); }); } // Actually send the POST request and process the response private Mono<Void> sentPost(final Object msg, final Function<Mono<McpSchema.JSONRPCMessage>, Mono<McpSchema.JSONRPCMessage>> handler) { return serializeJson(msg).flatMap(json -> { final HttpRequest request = requestBuilder.copy() .POST(HttpRequest.BodyPublishers.ofString(json)) .uri(uri) .build(); return Mono.fromFuture(httpClient.sendAsync(request, HttpResponse.BodyHandlers.ofInputStream())) .flatMap(response -> { // If the response is 202 Accepted, there’s no body to process if (response.statusCode() == 202) { return Mono.empty(); } if (response.statusCode() == 405 || response.statusCode() == 404) { // … } if (response.statusCode() >= 400) { // … } return handleStreamingResponse(response, handler); }); }); } // Handle different types of responses that the server might return private Mono<Void> handleStreamingResponse(final HttpResponse<InputStream> response, final Function<Mono<McpSchema.JSONRPCMessage>, Mono<McpSchema.JSONR

    可以预见,这一趋势将在未来深刻影响IDC行业格局

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  • Alibaba Cloud AI Gateway FinOps Features Officially Launched

    行业动态更新:Alibaba Cloud AI Gateway FinOps Features Officially Launched | Making Every Toke

    As LLM API calls transition from “early trial” to “large-scale production,” cost governance is no longer an optional question, but a must-answer one. As enterprise AI applications enter deep waters, more and more teams are starting to face a common challenge: The traditional “post-hoc reconciliation” model can no longer match the characteristics of LLMs, such as Token-based billing, high calling frequency, and severe cost fluctuations. FinOps (Cloud Financial Operations) was born precisely for this—bringing cost observability, allocability, and governability forward into the invocation link. Alibaba Cloud AI Gateway officially launches its FinOps capabilities, starting with “Consumer Quota,” allowing enterprises to be fully aware of every step of LLM invocations. [Illustration: Overall Overview of the FinOps Primary Menu] In this release, the AI Gateway instance has added a FinOps Primary Category and launched Consumer Quota as the first second-level category, centering on the two main lines of “Rule Definition” and “Usage Monitoring” to provide a complete closed loop of quota governance. Simply put, you can think of it as giving each “model caller” a quota card: [Illustration: Consumer Quota Feature Entry] The figure below shows the overall system architecture. When a consumer’s request passes through the AI Gateway, the gateway performs four core capabilities: identity authentication, quota management, rate limiting, and cost measurement, and provides two visual modules through the FinOps dashboard: quota rule management and usage monitoring: [Illustration: System Architecture Diagram] On the “Quota Rules” page, you can quickly create a Token quota rule for different consumers. The core fields are clear at a glance: [Illustration: Quota Rule Creation Form Page] Each rule is not a “one-off,” but can be dynamically adjusted according to the business rhythm: If you need to temporarily add quota to a certain rule dimension, you can adjust the quota size by editing the quota, supporting one-click quota reset. [Illustration: Quota Reset Page] Having rules alone is not enough; the other half of FinOps’ soul is observability. The AI Gateway provides multi-dimensional statistical capabilities in the “Consumer Usage” module: Supports Dimension Switching Full Coverage of Core Indicators In essence, cost governance of LLMs is the final hurdle for the implementation of an enterprise’s AI strategy. The FinOps capability of Alibaba Cloud AI Gateway is precisely to turn “cost,” which was originally a delayed and vague metric, into a real-time, clear, and actionable engineering capability. So that every AI call is “clearly spent and comfortably used.” Try it now: Log in to the Alibaba Cloud AI Gateway Console and enter “FinOps – Consumer Quota” to start configuring your first quota rule. https://apig.console.alibabacloud.com/#/ai-gateway-overview Follow us to get the latest feature updates of Alibaba Cloud AI Gateway.

    业内分析认为,AI算力需求与绿色数据中心将成为行业主旋律

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  • Token 爆发之后,IDC 价值看什么?

    据行业最新消息,Token 爆发之后,IDC 价值看什么

    当我们谈论 AI,真正在物理世界被点燃的,是一轮以”吉瓦(GW)”为计量单位的算力基础设施建设

    值得关注的是,把过去数月全球公开披露的项目放在一起就会发现,这场超级周期的轮廓便清晰可辨——不再是零散的机房扩容,而是连续、巨额、跨大洲的产能锁定

    业内人士指出,2026年6月2日,软银(SoftBank)拟在法国建设5GW、美国俄亥俄州建设10GW AI数据中心; 2026年6月5日,Damac Digital 计划在四大洲扩展6GW 数据中心; 2026年6月5日,AirTrunk与印度马哈拉施特拉邦签署210亿美元、规划3GW的数据中心协议; 2026年6月3日,万国数据与内蒙古乌兰察布市政府签署战略合作协议,计划建设多个GW级数据中心园区,并实现超过80%的绿电覆盖率,这仅是万国未来三年超300亿元资本开支计划的其中一部分; 2026年6月3日,Oracle与OpenAI在美国密歇根州启动约1GW项目; …… Token 调用量正在成为映射 AI 产业景气度的新指标 过去,行业讨论大模型,我们的焦点多在参数规模、训练成本与能力边界;如今,一个更贴近商业化进程的指标浮出水面——Token 调用量

    从更深层次来看,它不是单纯的技术参数,而是 AI 应用被真实调用、真实消耗、真实计费的结果

    从更深层次来看,当调用量持续攀升,背后被高频调动的不只是用户的几次提问,而是算力、服务器、供电、散热、网络与数据中心资产构成的一整套生产体系

    从更深层次来看,公开口径显示,截至 2026 年 3 月,中国日均 Token 调用量已突破 140 万亿,较 2025 年末增长超 40%

    值得关注的是,从 2024 年初的 1000 亿,到 2025 年底的 100 万亿,再到 2026 年 3 月的 140 万亿级,曲线的陡峭已足以说明 AI 应用正从演示、试用走向规模化运营

    从更深层次来看,企业侧的信号同样明确:豆包大模型 3 月日均 Token 使用量突破 120 万亿,MiniMax、智谱等模型公司在 AI 编程与 coding plan 场景的消耗出现数倍至十余倍增长,且增量越来越多来自 AI 编程、智能体、多模态生成与企业流程自动化等生产场景,而非单纯的聊天问答

    业内人士指出,这正是本轮 AI 基建周期区别于上一轮信息化建设之处:需求不再是”有多少企业上云”,而是”每一次推理、每一次调用、每一次智能体执行任务都会持续消耗算力”

    从更深层次来看,Token 由此成为 AI 应用活跃度的外显指标,也成为底层基础设施压力的先行指标

    值得关注的是,Token 重塑 AI 基础设施的生产函数 严格意义上,Token 调用量不能被简单换算成固定的电力消耗,也不能代表AI实际的落地效果

    从更深层次来看,而模型架构、参数规模、上下文长度、推理精度、并发调度效率、KV Cache 使用方式、量化压缩水平与硬件利用率,却都会实际影响单位 Token 对算力与能耗的实际占用

    从更深层次来看,当调用量从千亿级跃迁到百万亿级,需求侧会沿一条相对稳定的链条向下传导:应用请求增加,推理负载上升,GPU/NPU 服务器利用率提升,集群规模扩大,随之而来的是更高密度的机柜、更复杂的东西向网络、更大的供电容量、更高要求的散热系统,以及更长周期的容量锁定

    值得关注的是,因此,Token 爆发真正改变的不是某一个单点技术环节,而是 AI 基础设施的生产函数

    值得关注的是,过去,训练集群往往呈现阶段性、项目制、峰值驱动的扩张;现在,推理工作负载正在变成连续、实时、高并发的工业负载

    业内人士指出,AI 编程、智能体、企业知识库、智能客服、办公、营销、视频生成等应用一旦嵌入业务流程,算力消耗便具备更强的日常性与刚性

    业内人士指出,这也是数据中心行业重新进入资本市场视野的根本原因——应用侧的 Token 增长,最终会转化为云厂商、互联网平台与模型公司对高性能数据中心资源的中长期锁定

    从更深层次来看,需求兑现:竞争要素从”空间”转向”电力与交付” 需求侧最直接的信号,来自头部科技公司的资本开支以及大量电力基础设施的建设

    从更深层次来看,海外方面,谷歌与 Intersect Power在得州动工建设数据中心以及超过1GW 清洁能源基础设施的项目、Meta 与长时储能公司 NoonEnergy 签署最高 1GW 供电协议、甲骨文(Oracle)则向 Bloom Energy 采购了高达 2.8GW燃料电池,同时在新墨西哥州部署高达 2.45GW 的 Bloom Energy燃料电池微电网以进行自有备电; 中国方面在强大电网基础设施的支撑下,大量资金近年来也开始加速投向AI基础设施建设:阿里巴巴已宣布未来三年投入超过 3800 亿元建设云与 AI 硬件基础设施;腾讯 2026 年一季度资本开支约 319 亿元,主要投向 IT 基础设施、数据中心与 AI 相关领域;围绕字节跳动的资本开支计划,多份媒体报道亦指向其持续加码 AI 基础设施,据称2026 年资本开支计划超过 2000 亿,其中国内占比约 65%

    值得关注的是,中国科技大厂的大力投入,也引发了国产算力的加速崛起,中国 AI 产业进入高刚性、长周期、指数级增长的”超级周期” 这类投入不会停留在财报的 Capex 科目上

    从更深层次来看,对数据中心产业而言,它们最终会转化为三个更具体的需求:更大规模的电力容量、更高密度的 AI 机房交付、更长周期的资源预定

    业内人士指出,由此,IDC 行业的竞争核心正从”空间竞争”转向”电力竞争”与”交付竞争”

    业内人士指出,传统周期里,客户围绕机柜数量、地理区位、带宽与成本进行决策;进入 AI 周期后,客户最关心的问题已变成:能否一次性获得足够规模的连续电力

    业内人士指出,能否支撑数十千瓦乃至更高功率密度的 AI 机柜

    从更深层次来看,能否保障长期 SLA、PUE、液冷改造与绿电覆盖

    业内人士指出,机房面积仍然重要,但已不再是最稀缺的生产要素——电力指标、供电稳定性、散热架构、网络质量、建设速度与长期运维能力,正在共同决定 AI 数据中心的资产价值

    从更深层次来看,样本解剖:万国数据的订单、资本与区域三重验证 观察这一轮周期,更合理的方式是把企业财报当作产业变化的一个重要视角——看订单是否增长、客户是否提前锁定容量、建设是否加速、利用率是否爬坡、资金是否足以支持后续 Capex、资产循环是否跑通

    业内人士指出,万国数据 2026 年一季度财报,提供了一个具有代表性的样本

    业内人士指出,其一,订单与运营:风险结构从”先建后租”转向”以销定产”

    业内人士指出,一季度新增签约约 200MW,创公司单季度历史最高水平;截至 2026 年 3 月 31 日,总签约及预签约面积达 725,485 平方米(同比 +11.7%),在运面积 674,269 平方米(同比 +10.4%),上架计费面积 520,929 平方米(同比 +12.7%),上架计费率提升至 77.3%;在建面积 118,411 平方米(环比 +60.0%),在运面积签约率 92.8%,在建面积预签约率 84.4%

    从更深层次来看,存量资产继续爬坡、新项目加速建设,且大部分在建容量已提前获得客户预定——这意味着数据中心资产的风险结构正从”先建后租”的库存风险,转向”以销定产”的交付风险;真正的考验不再是能否拿到订单,而是能否把订单按期转化为可计费容量

    业内人士指出,其二,财务与资本:表观利润之外,更看资本调度能力

    业内人士指出,一季度净收入 33.671 亿元(同比 +23.6%),剔除部分一次性项目后为 29.380 亿元(同比 +7.9%);经调整EBITDA 19.487 亿元(同比 +47.2%),剔除部分一次性项目后为 14.303 亿元(同比 +8.0%)

    值得关注的是,净利润 26.521 亿元(同比 +247.1%)

    从更深层次来看,评估 AI 数据中心,不能只看表观利润,而要同时观察经营性 EBITDA、利用率爬坡、订单储备、资本开支能力与资产循环能力

    业内人士指出,一季度,万国数据公司出售 DayOne 部分普通股回笼 3.85 亿美元,截至 2026 年 4 月 29 日仍持有约 19.9% 股权(按 C 轮融资价格计,剩余市值超 22 亿美元),并完成 3 亿美元 B 系列可转换优先股私募发行;一季度末现金及现金等价物(包含定期存款)为 192.3 亿元,同时维持 2026 年全年约 90 亿元 Capex 指引

    业内人士指出,其三,区域与能源:从”All in 中国”到算电协同

    从更深层次来看,6 月 3 日,万国数据与乌兰察布市人民政府签署战略合作协议,计划打造多个高密度数据中心园区与 GW 级数据中心园区,并通过绿电直连、绿电交易实现 80% 以上绿电覆盖,形成规模化零碳数据中心集群

    值得关注的是,这仅是万国数据未来三年超过 300 亿元资本支出计划的一部分

    值得关注的是,将其与未来三年 300 亿至 500 亿元的国内投资计划(创公司成立 25 年以来资本支出新高)并置,资本配置方向清晰可见:公司把新增资金、订单承接与区域布局的重心压回中国 AI 基础设施

    从更深层次来看,所谓”All in 中国”,是由资本开支、客户签约、在建项目与能源资源共同构成的经营事实

    业内人士指出,这背后是”东数西算”叙事的升级——成熟市场(京津冀、长三角、粤港澳)继续承载在线推理、金融交易、实时互动与低时延服务,对网络质量、交付确定性与长期运维稳定性要求极高;新兴枢纽(乌兰察布、和林格尔、中卫)则凭借土地、电力、气候与绿电资源,承接更大规模的训练、离线推理、批量算力任务处理与多模态生成

    值得关注的是,关键词正从”资源调度”转向”算电协同”:未来数据中心的竞争,不只看谁离客户近,更看谁离稳定、低碳、可规模化的电力近

    从更深层次来看,估值重构:从静态 EBITDA 到多阶段动态模型 AI 基建周期之下,数据中心的估值逻辑也在变化

    从更深层次来看,传统估值锚围绕 EBITDA、上架率、稳定现金流、资产折旧与区域供需展开,这套框架依然重要,却已不足以完整反映 AI 数据中心的成长属性——其价值不只体现在当前已运营资产,更体现在未来数年可交付的电力容量、已签约订单、客户预定、建设进度与资本循环效率

    值得关注的是,更适配当前周期的,是一个多阶段动态模型:短期看订单获取能力与交付节奏,中期看利用率爬坡与 EBITDA 释放,长期看自由现金流、资本回报率,以及通过 REITs、ABS、基金、售后回租或资产出售实现的资产再循环能力

    值得关注的是,在此模型下,市场会重新追问:企业手握多少已签约 MW

    值得关注的是,这也是万国数据一季度财报值得放入行业框架解读的原因:约 200MW 的单季新增、超 340MW 的年初至今签约、84.4% 的在建预签约率、77.3% 的数据中心上架计费率、192.3 亿元现金(包含定期存款),叠加未来三年 300 亿至 500 亿元投资计划,共同构成”订单—建设—资金—交付”的闭环雏形

    值得关注的是,单看其中任一指标都不足以证明其处于周期核心,但这些指标同时出现,便说明产业景气正在进入企业经营系统

    从更深层次来看,不过,”超级周期”并不意味着所有 IDC 资产都会自动受益,行业景气与企业回报之间仍隔着多重风险

    业内人士指出,其一,Token 高增长不等于单位算力需求永远同速增长,模型压缩、推理优化、算子效率提升、国产芯片迭代与调度算法改进,都可能降低单位 Token 的算力成本;其二,客户签约不等于收入即时确认,订单到收入之间存在建设、交付、设备进场、上架与利用率爬坡的时间差;其三,AI 基础设施的 Capex 强度更高,一旦需求节奏放缓、融资成本上升或交付延迟,资产回报周期就会被拉长;其四,高密度数据中心对电力、液冷、网络与运维稳定性要求更高,拿到电力指标只是第一步,连续供电、控制 PUE、绿电消纳与满足 SLA 才是长期竞争的分水岭;其五,行业景气也可能带来局部供给扩张与价格竞争,中小玩家、地方平台、运营商与云厂商自建数据中心之间的竞争关系仍需观察

    业内人士指出,真正受益的,更可能是同时具备四类能力的企业:能获得客户长期订单,能锁定稀缺电力与区位资源,能完成高密度 数据中心 的工程交付与长期运维,能通过多元融资与资产循环支撑连续扩张

    业内人士指出,万国数据的优势也应放在这一框架中理解——它并非凭一份财报就天然获得确定性,而是其订单、资金、区域布局与交付能力,在 2026 年一季度同时出现了向 AI 基建周期靠拢的迹象

    值得关注的是,它是这一轮周期的重要观察样本,而非唯一答案

    业内人士指出,Token 爆发之后,IDC 价值看什么 Token 爆发改变了 AI 产业的观察方式,也改变了数据中心行业的价值判断

    从更深层次来看,过去,IDC 更多被视作承载互联网流量与云计算需求的基础设施资产;现在,它正成为 AI 推理与训练负载的物理底座

    从更深层次来看,客户购买的不再只是机柜空间,而是电力容量、散热能力、网络质量、交付确定性与长期稳定运营;企业估值也不应停留在当前 EBITDA,而要看未来可交付容量、订单质量、利用率爬坡、资本回收与资产循环能力

    值得关注的是,这一轮 IDC 产业变化的本质,不止是功率密度的提升,更是 AI 把数据中心重新推回了数字经济生产函数的核心位置

    从更深层次来看,谁能把 Token 爆发转化为稳定、绿色、可计费、可融资、可持续交付的算力基础设施,谁就更有可能成为中国 AI 基建超级周期中的长期受益者

    业内分析认为,AI算力需求与绿色数据中心将成为行业主旋律

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  • 消息称微软 5 月更新致 Windows Server 2019 无法识别 BitLocker 加密移动设备,至今仍未修

    行业动态更新:消息称微软 5 月更新致 Windows Server 2019 无法识别 BitLocker 加密移动设备,至今仍未修复

    IT之家 6 月 21 日消息,据外媒 Borncity 报道,有多名用户反馈微软 Windows Server 2019 的 5 月累积安全更新导致系统无法正确识别通过 BitLocker 加密的移动存储设备,而且这一问题在 6 月更新后仍未完全解决

    值得关注的是,IT之家参考报道获悉,相应问题最早于 2026 年 5 月 12 日发布的累积更新 KB5087538 中出现,部分管理员在部署后便发现系统无法正常识别通过 BitLocker To Go 加密的 USB 存储设备

    业内人士指出,有用户反馈称,在安装更新后,原本可以正常使用的 BitLocker 移动硬盘会被识别为 RAW 分区,虽然能够在资源管理器中能看到磁盘图标,但其中内容为空

    业内人士指出,同时控制面板的“管理 BitLocker”界面中也不会显示相应硬盘

    值得关注的是,值得注意的是,这一问题并非普遍出现在所有 Windows Server 版本上

    业内人士指出,用户测试发现,Windows Server 2022 暂时未受到相同影响

    值得关注的是,目前已知的临时解决办法要么是回滚到 5 月更新补丁之前,要么是在其他未受影响的系统上解除 BitLocker 加密,再回到当前设备上重新加密,不过两种方案都相当麻烦

    业内人士指出,更让用户担忧的是,微软至今都没修复相应问题,这意味着受影响环境短期内可能仍需依赖回滚补丁或重新加密等临时方案维持业务运行

    值得关注的是,对于依赖 BitLocker To Go 在服务器间传输敏感数据的企业来说,这一兼容性故障可能带来一定运维风险

    随着IDC行业的快速发展,可持续发展将成为未来竞争的关键

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  • 苹果 WWDC26 主题演讲一文汇总:iOS 27 等新系统发布、Siri AI 登场,库克迎来生涯“最后一舞”

    据行业最新消息,苹果 WWDC26 主题演讲一文汇总:iOS 27 等新系统发布、Siri AI 登场,库克迎来生涯“最后一舞”

    又是一年 WWDC,但这应当是咱们最后一次看到蒂姆 · 库克在发布会中发来早安问候了

    业内人士指出,就在今天(北京时间 6 月 9 日)凌晨 1 点,苹果 WWDC26 全球开发者大会主题演讲如期而至,这是库克作为主讲人的“最后一舞”

    从更深层次来看,苹果此前已经官宣,自今年 9 月 1 日起,库克将出任苹果董事会执行董事长,CEO 的位置由约翰 · 特努斯接任

    值得关注的是,既然是 WWDC,那重头戏自然是操作系统,iOS、iPadOS、watchOS、tvOS、visionOS、macOS 新一代版本迎来发布

    从更深层次来看,根据克雷格 · 费德里吉的介绍,苹果今年将新系统的重点放在了三方面: 提升了各个平台的响应速度,强化了日常使用的便捷性 升级了可靠性和安全性,为儿童打造安全可靠的平台 在 Apple 智能上实现了巨大飞跃,采用创新架构为各个平台带来焕然一新的 Siri,并将众多实用功能整合到常用的各款 App 中 关于 WWDC26,IT之家小编这就带大家回顾下 iOS 27 等新系统的升级重点

    从更深层次来看,没有像往年那般挨个介绍系统,本次 WWDC26 主题演讲,苹果围绕三大重点展开,第一个展示的是平台都迎来了哪些优化

    值得关注的是,先提一嘴,这一次的 macOS 27,新版本的名字叫“macOS Golden Gate”

    从更深层次来看,具体来看“平台优化”,苹果表示对细节的追求一直都深深刻在 DNA 里,为此团队全面审视操作系统的每一个环节发掘可以再精进的处处细节,从用户界面到基础架构

    值得关注的是,最终,提升了速度、流畅性和易用性,并根据用户的反馈作出了很多优化

    从更深层次来看,为了让用户看得更清楚,苹果精调了液态玻璃,让下层复杂内容的透显效果更好,同时营造出更强的立体感和层次感

    从更深层次来看,考虑到有人希望通透,有人喜欢色调更深的外观,苹果选择在 macOS 27 上添加了新的滑块和设置选项来调节液态玻璃,可根据想要的效果从超通透到饱满色调调节

    从更深层次来看,除了优化液态玻璃,苹果还继续精进了 macOS 的经典设计元素: 顶部采用更整齐的工具栏、边栏扩展到窗口边缘、边栏图标恢复各自的颜色、每个窗口都统一采用半径更小的圆角设计

    业内人士指出,以及苹果将 App 的图标进一步重绘,将多层液态玻璃设计直接融入到图标设计之中

    值得关注的是,叠层之间会产生折射效果为图标带来独特的美感,新设计让图标更锐利,轮廓更鲜明

    业内人士指出,对于设计上的优化,苹果声称只是开篇,还将费时间打磨每一个基础环节,以优化系统的各个环节,从而提升产品响应速度

    从更深层次来看,苹果表示系统动画效果更流畅,iPhone 和 iPad App 的启动速度最高提升 30%、新照片的显示速度最高提升 70%、隔空投送传输速度最高可提升 80%、在 iPad 上浏览文件或传文件到外置硬盘速度最快可达五倍

    业内人士指出,在新的 iPhone 中,iOS 已经用上了先进的 CPU 调度器,今年,CPU 调度器进一步优化的同时,还应用到了旧款机型,一直可以支持到 iPhone 11

    从更深层次来看,也就是说,iPhone 11 及其后续所有能运行 iOS 26 的机型,均能升级到 iOS 27

    业内人士指出,最后,苹果还有一项大幅提升的功能,那就是“搜索”,在 iOS、iPadOS、macOS 上,从底层重构了聚焦、照片和邮件 App 中的搜索功能

    从更深层次来看,搜索索引会为设备上的所有内容建立一份详细目录,全新搜索基础架构会开始为设备上的内容编制索引

    值得关注的是,邮件 App 也采用了新的排序系统,会在最佳搜索结果中显示相关性最高的结果

    值得关注的是,另外,苹果还分享了几个 App 和产品方面的功能: 照片 App 中的 iCloud 共享相簿能让使用安卓和 Windows 的好友加入进来,共享照片和视频,还支持以全分辨率共享内容; 健康 App 中,经期跟踪还提供围绝经期和绝经期相关提示; AirPods 上,增加了自定义均衡器功能,允许进一步打造专属于自己的音效; Apple Vision Pro 上,拍摄的全景照片也能转换为空间场景,还能将全景照片设为环境; 地图 App 中,俯瞰功能全面升级,航拍图像和视觉智能模型相结合

    业内人士指出,在展示完“平台优化”,苹果接下来说的便是第二大重点 —— 可靠性与安全性

    值得关注的是,苹果表示产品不仅要为用户提供助力、丰富生活,还要为他们保驾护航

    业内人士指出,为此,提供端到端加密保护对话内容、Safari 浏览器具备强大的隐私保护功能、App 权限管理让用户全权掌控位置、照片等信息、更有车祸检测等功能

    值得关注的是,并且,苹果对安全的承诺还涉及儿童和青少年,新系统进一步拓展了儿童安全功能,在这方面的工作主要基于两个原则: 每个孩子都独一无二,而家长最清楚什么样的决定适合孩子; 苹果的儿童安全功能,必须依据专业的健康研究来打造

    从更深层次来看,针对“家长该怎么做”,苹果的第一步是“创建儿童账户”,会启用基于孩子年龄定制的系统级防护

    值得关注的是,儿童账户还提供家长控制功能,以儿童账户为基础,重点解决“孩子能看到什么内容”“能和谁交流”“能在什么时候使用设备”“家长该如何进行指导”的痛点问题

    值得关注的是,关于“孩子能看到什么内容”,家长可以从“设置助理”入手,选择允许孩子访问的内容;当孩子在 App Store 中找到想要的 App,需要先请求家长许可,家长可以查看 App 的相关介绍来判断是否适合孩子;并且可通过“购买前询问”功能,直接在信息 App 中审核请求

    业内人士指出,同时,家长的审核范围从 App 扩展到网页,可以通过“请求浏览”功能来实现,当孩子想要浏览新网站,也要先请求许可;“请求浏览”和“购买前询问”对未满 13 岁的孩子默认开启

    从更深层次来看,关于“孩子可以跟谁聊天”,家长也能把控,家长也可以要求孩子在与新朋友联系前先请求许可

    业内人士指出,如果孩子接收或者试图发送可能含有裸露内容的照片或视频,通信安全功能就会发出警告,相关内容也会被模糊显示

    从更深层次来看,在新系统中,通信安全功能还会提前干预,避免孩子在他人分享的照片或视频中,看到血腥或暴力的内容

    业内人士指出,关于“如何管理孩子自己设备上的 App 使用”,通过“屏幕时间”,家长可以查看孩子使用设备的时长

    从更深层次来看,利用新提供的“时间额度”,可以管好孩子使用特定 App 的时间,控制并调整时间额度

    从更深层次来看,考虑到上学和周末的不同,家长可以设置“时间安排”,根据不同时间段,选择孩子可以使用哪些 App

    业内人士指出,苹果认为每款 App 都要承担“保护孩子免受不良内容影响”责任,因此为开发者提供了全套 API 和资源,这样就能根据孩子的年龄段来定制 App 使用体验

    从更深层次来看,在“可靠性与安全性”之后,苹果用较长时间介绍了“智能功能”,定调“AI 最终服务的对象应该是我们每一个人”

    值得关注的是,而在今天,苹果带来了新一代 Apple 智能,集全新架构、Siri 焕然一新、让各款 App 更智能、更好用于一身

    从更深层次来看,先来看看全新架构,Apple 智能的核心是 Apple 基础模型,苹果与谷歌深入合作,引入了 Gemini 系列模型背后的技术,携手打造出新一代 Apple 基础模型

    业内人士指出,新模型既能在设备端运行,也能基于专用云计算在服务器端运行,不仅具备理解和推理能力,还拥有图像理解和生成能力

    从更深层次来看,此外,为了全力发挥芯片的实力,还推出更强大的第二版设备端模型,让支持的产品能听懂和生成语音,还能理解文本和图像

    从更深层次来看,苹果将模型深度整合进各个平台,Apple 智能会通过新的系统协调器,确保各项功能之间的安全协同

    值得关注的是,不仅拥有丰富的世界知识,还能借助“App 操作”调用 App 工具箱,更具备屏幕感知能力

    从更深层次来看,再来看看焕然一新的 Siri,果不其然,全新版本的 Siri 正式亮相,苹果强调是以强大 AI 为核心全面重构了 Siri

    业内人士指出,苹果将全新的 Siri,以“Siri AI”为名

    业内人士指出,据介绍,Siri AI 支持 Apple 智能的各种新本领,其调用方法和平时使用 Siri 一样,理解个人情境,执行 App 操作、感知屏幕、理解图像、以及调用广博的世界知识

    从更深层次来看,不仅是更强大的助手,对话能力也更强,还拥有全新的专属 App,具备可跨平台提供视觉智能、集成工具来写作和编辑功能

    从更深层次来看,从演示可获悉,Siri 在灵动岛中会弹出很大的气泡,可以执行回答问题询问、设置提醒、播放音乐、搜索照片、屏幕感知、设定导航等一系列助理操作

    业内人士指出,同时,苹果还带来两项提升,一个是崭新的语音体验,升级自定 Siri 声音的体验,表现力和语速任用户调

    从更深层次来看,另一个是提升了整个系统听写功能的准确度,能更精准捕捉说的内容,拼写、标点、大小写都更准确,听写功能内置于键盘中

    值得关注的是,Siri AI 的对话能力在整个系统都可用,苹果还为不同平台量身定制了使用体验

    从更深层次来看,在 iOS 上,从灵动岛向下轻扫就能搜索,或通过打字与 Siri 对话,当然还是可以说“嘿,Siri”

    值得关注的是,在 Mac 上,随处都能调用,将 Siri 整合进了聚焦功能,只要按住 Control 键再点选图像、文件或文本,就能对 Siri 提问

    值得关注的是,可以同时选中多个文件,调出关联菜单,用其中新增的 Siri 栏,直接针对所选内容提问

    从更深层次来看,需要注意的是,不只是 iOS 和 macOS,全新 Siri AI 也已深度整合到 iPadOS、watchOS、visionOS 等其它平台

    从更深层次来看,独立的 Siri App 可回看已有对话或发起新对话,可以实现在 iPhone 开启与 Siri 的对话,到 iPad 上接着聊,再在 Mac 上收尾

    从更深层次来看,此外,Siri 现可在苹果各个平台上提供视觉智能功能,比如在 iPhone 上,整合进了相机 App,点一下快门按钮就能见你所见并给予回复

    从更深层次来看,Siri 模式还会根据你眼前的内容推荐当下适用的操作,对准一盘食物,可以了解营养成分

    业内人士指出,在 macOS 上,选中 Mac 屏幕上的内容,就能直接打字询问;在 iPad 上,可以借助视觉智能让 Siri 识别屏幕内容、进行视觉搜索并执行相关操作;在 visionOS 上,只需注视某样东西,就能问问题

    从更深层次来看,除了视觉智能,写作工具的能力也有所提升,不仅能从头开始生成初稿,还能沿用平时的沟通习惯撰写信息和邮件

    值得关注的是,并且在全系统各款 App 里打字时,Apple 智能会帮助自动校对

    业内人士指出,至于 Apple 智能在 App 中的各项本领,苹果用了几款 App 来举例,咱们就聚焦于 Safari 浏览器

    值得关注的是,Safari 浏览器可借助 Apple 智能来理顺标签页,按主题分门别类,分析每个页面识别相似之处,再把相关的标签页汇总到一起

    业内人士指出,同时还可利用 Apple 智能帮助实时掌握关心的动态,只需用自然语言告知,内容更新时便会获得通知

    业内人士指出,以及引入“描述扩展”功能,用自然语言描述需求,就能生成自定义扩展

    从更深层次来看,另外,苹果还将 Apple 智能运用到拍的照片上,包括消除工具迎来升级、可以使用扩图工具来扩展图像

    从更深层次来看,而且在消除和扩图的基础上,苹果推出“空间构图”技术,可以后期自由放大、移动照片视角位置

    值得关注的是,需要注意的是,苹果特别强调,在中国大陆,Siri AI 和其他 Apple 智能新功能需要配合监管要求推进相关工作,因此暂不提供

    业内人士指出,关于苹果 WWDC 26 主题演讲的情况,IT之家小编就回顾到这里,老样子,新 OS 系统的开发者 Beta 版已经推出,公开 Beta 版将于下月发布,秋季推出正式版

    从更深层次来看,值得一提的是,在发布会的最后,蒂姆 · 库克发表了感言: 就我个人而言,这样的盛会是我担任 CEO 最高光时刻之一,为大家介绍强大的新工具,看你们创造种种精彩,这样的经历时时提醒我,想象力,真的没有边际,多年来,你们开创非同寻常的新方式,帮助人们交流、创作、学习和体验大千世界; 今天,看到我们新推出的卓越功能,以及即将上线的更多创新,让我深信,我们将迎接更精彩的未来; 在苹果,打造世界一流产品、丰富方方面面的生活体验,始终是我们不变的目标,能与各个团队携手推进这一使命,是我一生的荣幸

    值得关注的是,各位的创造力、关爱心和坚定信念,必将继续为人们的生活带来深远持久的改变

    值得关注的是,总之,苹果 WWDC26 主题演讲已经告一段落,库克也完成了生涯“最后一舞”

    值得关注的是,如果大家想要了解有关 WWDC26 的后续报道以及 iOS 27 等新系统的更多细节,欢迎前往IT之家 App“苹果 WWDC26 全球开发者大会专题”查看

    业内分析认为,AI算力需求与绿色数据中心将成为行业主旋律

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  • 万字实录|东南亚GW级AI数据中心本地化交付的真实挑战

    据行业最新消息,万字实录|东南亚GW级AI数据中心本地化交付的真实挑战

    从运营角度来看,我们需要明确 SLA 要求:您需要什么样的 SLA

    业内人士指出,AI数据中心不能仅依赖空调或风冷,我们还必须采用液冷

    业内人士指出,泰国需求的成熟度与东南亚其他市场以及欧洲市场相比如何

    业内人士指出,当您在泰国评估一个场地时,电力承诺与可交付电力之间最容易被低估的差距是什么

    业内人士指出,当我们说 300 兆瓦时,实际落地时究竟意味着什么

    值得关注的是,也许第一年实际使用的只有 10 或 15 兆瓦,但…… 泰国的环境对高密度GPU集群的部署带来了哪些具体的挑战

    值得关注的是,就泰国市场目前的绿色发展情况来看,政府正在制定相关监管政策,他们主要考虑三类事项 泰国本地生态系统与国际供应链之间的协作效率如何

    值得关注的是,…… 2026年5月27日,由数字基础设施技术委员会(Digital Infrastructure Technical Council,DITC)与IDCNOVA联合主办的”数字基础设施合作发展曼谷论坛”(Digital Infrastructure Forum for Cooperation 2026·Thailand)在泰国曼谷盛大开幕

    从更深层次来看,在上午议程的收官环节,设置了一场高端圆桌讨论

    从更深层次来看,圆桌以《从”土地就绪”到”算力就绪”:泰国本地化 AI 数据中心交付面临的最大挑战是什么

    值得关注的是,》为主题,邀请了包括Wuttipong Prawitwong,Sr. VP Head of Data Center,B.Grimm Power、Jirapat Phobtavorn,Data Center Technical Director,Huawei Technologies (Thailand)、Pierre PATRIS, CEO Asia, Etix Everywhere、Narong Huayhongthong, Data Centre Service Director, Data Zone Company Limited、Jack He, Vice President of Global Development, Galaxy Data Center在内的多位嘉宾,由Vorapoj Wanasin,Vice President,Thai Internet and Cloud Service Provider Association (TICPA)主持,共同就需求就绪(Demand Readiness)、场地与电力就绪(Site & Power Readiness)、工程与交付就绪(Engineering & Delivery Readiness)、绿色与合规就绪(Green & Compliance Readiness)、生态系统就绪(Ecosystem Readiness)等五大”就绪度”话题展开了深度和专业的探讨

    业内人士指出,Vorapoj Wanasin(主持人) 那么,我们首先从需求侧谈起,好吗

    值得关注的是,所谓需求就绪,指的是我们从市场上听到的诉求——是一种信号、一种意向,但还没有转化为正式的采购订单(PO,Purchasing Order)

    业内人士指出,所以,当一家超大规模云厂商(hyperscale)或者企业客户对我们说”我需要在泰国部署 GPU 算力”时,作为数据中心服务商,我们当然非常兴奋,对吧

    业内人士指出,是纯粹的算力,还是完整的、开箱即用的 AI 就绪服务

    从更深层次来看,这中间,客户提出的需求与他们真正需要的东西之间,往往存在落差——而这通常正是交付链条上的第一个瓶颈

    从更深层次来看,所以,第一个问题我想先抛给来自华为的 Jirapat

    业内人士指出,作为华为基础设施架构方面的代表,关于这种”就绪度”,运营商、设备供应商和系统集成商之间应当如何协作,才能把一个模糊的意向转化为具备明确容量指标的具体方案——比如电力就绪、网络就绪、能耗以及交付时间表

    从更深层次来看,Jirapat Phobtavorn(Huawei) 好的

    业内人士指出,从我的角度看,客户带着”我们需要 GPU、我们需要 AI”的诉求前来,这是非常令人振奋的

    业内人士指出,但通常他们来的时候,我们手上掌握的关键信息并不足以支撑设计——也就是说,不足以把商业意向转化为真实的容量

    值得关注的是,因为 AI 数据中心与传统数据中心并不一样

    业内人士指出,对于传统数据中心,我们只要拿到最基本的四项参数就够了,比如每机柜的功率密度(kW/rack)、制冷方式,以及机房层面的温度和湿度目标——这些对传统数据中心而言已经足够

    从更深层次来看,但对于 AI 数据中心,我们必须深入到 AI 的具体类型

    业内人士指出,比如,这些 AI 或 GPU 是用于推理(inference),还是用于训练(training)

    值得关注的是,因为这两者在负荷容量和单机柜密度上差异巨大

    值得关注的是,基于这一点,我们通常必须通过尽早对齐,把需求拆解清楚

    业内人士指出,把意向转化为容量,关键就在于我们如何评估需求

    业内人士指出,比如在运维层面,可以约定服务等级协议(SLA,Service Level Agreement)——你需要怎样的 SLA

    业内人士指出,这些 GPU 是允许中断的,还是必须连续不间断运行

    从更深层次来看,产品能告诉我们某项技术真正能提供的容量,以及它是否适配 AI 机柜

    业内人士指出,因为 AI 不能像传统那样只靠空调风冷,我们还必须采用液冷

    业内人士指出,那么液冷方案中,究竟哪一种能与机柜内部的应用相匹配

    从更深层次来看,这一点非常重要,而这些信息必须从产品供应商那里获取

    业内人士指出,还有一点,我们也需要来自公用事业供应商和工业园区的信息

    业内人士指出,就泰国而言,可能涉及政府,也可能涉及向工业园区供电的电力生产商(PP,Power Producer)

    从更深层次来看,随后,由 EPC(工程、采购与施工,Engineering, Procurement and Construction)方把这些信息转化为切实可行的方案,并落实到现实的交付进度和时间表上

    从更深层次来看,所以,AI 数据中心的挑战并不在于技术本身的局限,而在于我们如何评估需求、如何尽早对齐,以获取足够的信息,把商业意向转化为真实的容量

    从更深层次来看,Vorapoj Wanasin(主持人) 非常感谢华为的分享

    业内人士指出,接下来我们请来自 Data Zone 的 Narong

    从更深层次来看,作为本地数据中心服务商,对于客户需求与实际落地执行之间的落差,您怎么看

    业内人士指出,Narong Huayhongthong(Data Zone) 谢谢您的提问

    值得关注的是,结合我过去几个月的亲身经验,我可以坦率地说:需求是真实存在的

    业内人士指出,客户带着真实的意向找上门来,他们心里清楚需要多少兆瓦,也有明确的时间表

    从更深层次来看,这是因为,AI 的部署速度——从下单采购 GPU 到交付进数据中心——是以”月”为单位计算的;而新增电力的建设,比如变电站建设、外部输电线路,却需要一到两年才能完成

    值得关注的是,因此,作为数据中心运营商,我们必须与电网供应商紧密协作

    业内人士指出,比如,我们最近刚和他们开过一次会——这要感谢 Vorapoj

    业内人士指出,会上我们向他们分享了三年期和五年期的长期需求

    值得关注的是,希望这些信息能让他们了解 AI 需求的特征,并据此提前做规划

    值得关注的是,这样,我们最终才能让电网容量与 AI 需求相匹配

    业内人士指出,Vorapoj Wanasin(主持人) 非常感谢您的分享,Narong

    业内人士指出,接下来请教 Etix Everywhere 的 Pierre

    从更深层次来看,贵公司在多个市场都有运营,那么泰国市场的需求成熟度,与您在东南亚其他地区、乃至欧洲市场所见相比,有何不同

    从更深层次来看,Pierre Patris(Etix Everywhere) 好的

    业内人士指出,如果我们把泰国放在部署规模的维度上来看,有一个数字相当能说明问题:如果看 BOI 已经核准、正在筹建的数据中心储备项目(pipeline)的容量,泰国待部署的容量高达 2.4 吉瓦(GW)

    值得关注的是,我们是一家法国公司,自然了解法国市场——作为对比,法国市场的总容量是 1.6 吉瓦,而这是我们花了 20 年才建起来的

    值得关注的是,也就是说,眼下泰国筹建的储备项目中的 2.4 吉瓦容量即将开建,而且会建得非常快,因为需求实实在在地摆在这里,投资者也都在场,他们能够非常快速地交付

    从更深层次来看,唯一的制约当然是配套设施、电网等等需要加强,这是稍微拖慢节奏的唯一因素

    从更深层次来看,但这意味着,泰国将在短短三到四年内,建起相当于、甚至超过法国 20 年建设成果的规模

    从更深层次来看,至于与东南亚其他市场的比较——这也是您问题的一部分

    从更深层次来看,事实上我们看到,最早起步的市场是马来西亚和印度尼西亚,尤其是在 AI 算力供给方面——这正是当下驱动泰国 AI 算力增长的主要因素

    值得关注的是,马来西亚和印尼起步较早,但它们已经走到了容量不敷使用的临界点,要么受限于电力,要么受限于水资源

    从更深层次来看,但它最终也会走到同样面临电力和水资源约束的那一刻,因为需求是持续稳定的——这意味着如果不去解决,需求只会不断增长;而市场当然存在某些物理上限

    从更深层次来看,所以泰国早晚会到达类似柔佛(Johor)、类似巴淡岛(Batam)所经历的那个临界点:届时政府将不得不说”我们必须加以管控,只能筛选出极少数数据中心项目——那些满足极低 PUE 等条件、真正符合市场要求的项目”

    值得关注的是,所以可以说,眼下泰国仍有空间,约束还不算太多,但这一天迟早会到来,就像在巴淡岛、在柔佛所发生的那样

    值得关注的是,Vorapoj Wanasin(主持人) 确实如此,非常感谢您的观点

    值得关注的是,这就好比我们可以把新加坡视作一个参照——很快我们也会走到那个阶段,对吧

    业内人士指出,所以我们看到,需求是真实的,但仍处在被转化为可执行规格的过程之中

    业内人士指出,除此之外,我想从 BOI 的角度看,近期 BOI 已经发布公告,确认市场上的需求是真实的——因为投资总额相当可观,据 BOI 近期公布,总额达到数十亿美元

    业内人士指出,此外,从国家数字与社会委员会对”全球数字经济发展国家战略”的检视来看——我这周一会去参加 DEPA 的相关活动——他们制定了一个十年战略规划,目标是确保 AI 数据中心在未来十年内增长十倍,从 200 兆瓦(不是 20,是 200 兆瓦)增长到 2,000 兆瓦

    从更深层次来看,我们说的是 2027 到 2037 年这个十年规划,也就是从 200 兆瓦增长十倍到 2,000 兆瓦

    业内人士指出,Vorapoj Wanasin(主持人) 这就引出了下一个就绪度维度,也就是场地与电力

    从更深层次来看,一块场地在纸面上看起来或许已经”就绪”,但真正进入交付环节时,AI 算力才会经受真正的考验——这里面有许多因素在起作用

    业内人士指出,关于场地与电力就绪,我想请教深度参与 AI 数据中心园区开发的 Galaxy Data Center 的 Jack

    从更深层次来看,在您评估泰国的某一处场地时,从您的角度看,”电力承诺”与”可实际交付的电力”之间,最被低估的那个落差是什么

    值得关注的是,Jack He(Galaxy DC) 谢谢 Vorapoj

    值得关注的是,我先简单介绍一下 Galaxy DC:Galaxy DC 是一个为 AI 超大规模时代而打造的数字基础设施平台,服务于全球顶级的互联网企业;我们的核心理念是”规模与稳健并重”(scale with solidity)

    业内人士指出,回到您的问题,我认为我们首先必须从根本上厘清”就绪”到底意味着什么

    从更深层次来看,市场上存在一种危险的错觉:在土地就绪方面,我们签了土地购买协议(LPA,Land Purchase Agreement),这就真的算”就绪”了吗

    从更深层次来看,因为签了 LPA 之后,我们仍然需要与当地的利益相关方沟通,争取他们对项目的支持;我们还需要把基础设施落实到位,包括道路、供水和光纤

    值得关注的是,所以作为 Galaxy DC,我们其实是以一种更可持续的方式在开发项目——我们不只是想把地”圈”下来,而是切实地与当地利益相关方沟通、争取支持,让我们的项目能够稳定运行十年、二十年

    从更深层次来看,有些项目业主已经拿到了供电确认函或购电协议(PPA,Power Purchase Agreement),但我认为这只是起点,而非终点

    业内人士指出,在泰国,我们正面临 AI 需求的迅猛增长,需求毫无疑问是真实的

    业内人士指出,但政府主管部门、电网监管机构都还在研究如何介入这场产业变革

    业内人士指出,所以作为数据中心运营商,我们也在关注一些新政策,比如电力代输(power wheeling)政策、直接购电协议(DPPA,Direct Power Purchase Agreement)政策

    从更深层次来看,此外还要看到,签了 PPA 之后,从 PPA 到真正”通电”,中间还有很多步骤——我们必须完成输电线路,让变电站就位

    值得关注的是,我认为我们需要作为一个群体,向政府部门、向同行业界发出统一的声音

    值得关注的是,在这种情况下,像由您所领导的这类行业协会,将成为我们大家共同探讨如何推进项目的非常重要的对接平台

    业内人士指出,Vorapoj Wanasin(主持人) 当然

    业内人士指出,Wuttipong 先生,能否请您分享一下您对电力就绪的看法

    从更深层次来看,Wuttipong Prawitwong(B.Grimm Power) 好的

    业内人士指出,首先自我介绍,我是 Wuttipong,来自 B.Grimm Power

    值得关注的是,我们是工业园区内的电力生产商,在泰国 11 个工业园区拥有 23 座电厂

    值得关注的是,同时,我们与 Digital Edge 成立了合资公司 Digital Edge B.Grimm,也涉足数据中心开发

    值得关注的是,所以无论是电力侧,还是数据中心的需求侧,我都比较了解

    业内人士指出,我们谈”需求”时,指的固然是华为所说的 GPU 需求,但归根结底,这是泰国、是某个具体选址所需要的”兆瓦”需求

    值得关注的是,所以当我们考量数据中心的选址时,未来必须核查变电站,也必须核查电网,看它能否承接将要涌入该区域的巨大兆瓦量

    从更深层次来看,通常,三年前我们讨论的还是 10 到 20 兆瓦,而如今某一处选址的需求已经攀升到 300 到 500 兆瓦

    业内人士指出,还有一点,数据中心一旦进驻某个区域,往往带着巨大的需求而来,这意味着负责提供变电站和电网的 PEA(泰国地方电力局)和政府,在评估选址时同样面临很大压力

    从更深层次来看,这意味着,当我们考量场地与电力时,选址本身固然重要,但它顶多只占工作量的 20%,剩下 80% 的功夫都得花在电力上

    从更深层次来看,关键就在于:我们需要先锁定电力,再锁定土地

    业内人士指出,在那之后,一旦动工建设,我们还必须与 PEA 紧密跟进,落实电力如何分配给我们

    从更深层次来看,否则,别家也会进来,别的数据中心也会进来——这就形成了 PEA 必须审视的负荷曲线(load profile)

    业内人士指出,对 PEA 而言,他们必须管理同一区域内每一座数据中心进驻时的负荷爬坡曲线(load ramp-up curve)

    业内人士指出,这意味着会出现所谓的负荷重合(load coincidence)、曲线重合(profile coincidence)——我们必须把每座数据中心在各时段的负荷曲线叠加起来考量

    业内人士指出,我不想在电力的细节上讲得太深,但数据中心一方当然也必须向政府如实告知真实需求

    业内人士指出,当我们说”300 兆瓦”时,这 300 兆瓦究竟会如何兑现

    值得关注的是,也许第一年实际只用 10 或 15 兆瓦,但一开口就说 300 兆瓦,会让政府相当担忧

    业内人士指出,Vorapoj Wanasin(主持人) 非常感谢您,Wuttipong,这个观点很有意思

    从更深层次来看,当客户说”100 多兆瓦”时,你必须深入追问第一期实施究竟是多少

    从更深层次来看,除了土地很重要之外,还有其他前置核查:电力、公用配套——这一点我们的看法是一致的

    值得关注的是,但即便土地和电力都已锁定,工程本身对于 AI 负荷同样扮演着重要角色——这就把我们带到了第三个维度,也就是工程与交付就绪

    从更深层次来看,众所周知,我们已经从传统的”空间密集型”数据中心,转向”电力密集型”的 AI 数据中心

    从更深层次来看,因此,面向高密度 AI 负荷的工程基准至关重要

    从更深层次来看,关于工程与交付就绪,我想听听来自华为的 Jirapat 的看法

    值得关注的是,作为站在高密度数据中心设计最前沿的代表,从设计逻辑的角度出发,您对工程与交付就绪有哪些洞见

    业内人士指出,Jirapat Phobtavorn(Huawei) 关于工程就绪,正如我在上一个问题中所说,”尽早对齐”对于把商业意向转化为容量至关重要

    从更深层次来看,所以,当我们谈论 AI 的生态基础设施时,如果我们能明确 AI 的类型——是做训练、做推理,还是在同一栋楼里把 AI 与云服务混合部署——我们就能据此转化出相应的方案

    值得关注的是,这就好比,我们必须把更多针对泰国本地环境的假设条件纳入考量,把一切都落在纸面上,然后才能把它转化为拓扑结构、设备选型,乃至建设数据中心的整体架构

    值得关注的是,我们或许可以分一期、分两期,或者同期推进——这取决于我们从工业园区、从公用事业供应商那里对齐得到的信息

    从更深层次来看,所以我认为,生态系统要想成功,获取信息同样是至关重要的

    值得关注的是,Vorapoj Wanasin(主持人) 非常感谢您,Jirapat

    业内人士指出,接下来请教 Etix Everywhere 的 Pierre

    业内人士指出,贵公司在不同气候条件下都交付过设施,从支持液冷到芯片级直冷(direct-to-chip cooling)

    从更深层次来看,您认为泰国的环境给高密度 GPU 集群的部署带来了哪些具体挑战

    业内人士指出,Pierre Patris(Etix Everywhere) 好的

    业内人士指出,在我们这边,我们的思路更侧重于如何提供灵活性,以满足如今演变得相当快的客户需求

    从更深层次来看,要知道,在泰国数据中心市场上有两类数据中心:一类是偏”AI 工厂”性质的,多集中在 EEC(东部经济走廊,Eastern Economic Corridor)一带,动辄建设数百兆瓦的规模;另一类则是本地的、对时延敏感的边缘型数据中心,更多分布在曼谷地区

    业内人士指出,我们的客户要么是大型企业,要么是云服务商,这些客户通常要求风冷方案,单机柜密度最高在 3 到 10 千瓦(kW/rack)左右

    从更深层次来看,但与此同时,我们也有一些做推理方案的 AI 客户,他们部署 GB300 机柜,要求单机柜达到 150 千瓦

    值得关注的是,所以我们必须有能力同时应对这两类方案,而它们需要不同类型的二次侧制冷方案——要么是风墙(fan wall),要么是冷量分配单元(CDU,Coolant Distribution Unit)

    业内人士指出,为了做到这一点,我们的做法是尽量让设计具备灵活性,敏捷到足以完全依照客户需求来调整我们场地的建设方向

    业内人士指出,而要实现这一点,你在散热方案(heat rejection plant)上也必须极为敏捷

    值得关注的是,在这方面,泰国同样存在一些挑战,因为我们看到人们通常倾向于采用冷却塔(water tower)方案,因为它对 PUE 有正面影响;但它也有一些显著的弊端,会影响你真正优化冷却环路(cooling loop)的能力,比如以高度优化的方式控制冷却环路的温度

    业内人士指出,而在我们这边,我们选择只依靠冷水机组(chiller),散热环节完全不采用任何水技术,同时仍然实现了不错的 PUE——我们场地内达到的 PUE 是 1.35

    业内人士指出,因为显然,一旦你选了这条路、做了相应投资,就不可能三年后再改弦更张

    从更深层次来看,在我们这边,我们做了这个选择,它带来了一些价值——比如,我们完全不依赖水资源

    业内人士指出,这意味着,当我们寻找新场地时,”水”这一项是我们不必再去操心的一个变量

    从更深层次来看,寻找场地时,你要找电力、要找水资源等等;而对我们来说水不成问题,于是我们就能真正专注于交付算力以满足客户需求,把精力集中在电力,以及设计的灵活性、单机柜密度的灵活性上

    业内人士指出,Vorapoj Wanasin(主持人) 哇,这真的很有意思

    业内人士指出,来自 Data Zone 的 Narong,从数据中心运营商的角度,您对日常运营中的”交付”有何看法

    值得关注的是,Narong Huayhongthong(Data Zone) 好的

    业内人士指出,作为数据中心服务商,电力的交付取决于几个因素:来自电网供应商的容量、我们的运维团队(也就是我们的人),以及客户的需求

    从更深层次来看,但我想指出另一个我们很少谈及的领域,那就是”人”

    值得关注的是,我是 2020 年加入 Data Zone 的

    业内人士指出,从 2020 到 2025 年,EEC 区域只有五座数据中心

    业内人士指出,但从今年起到 2028 年,根据新闻乃至公开公告,数据中心的数量可能增长到接近 20 座

    业内人士指出,如今虽然有很多大学开设了专门面向数据中心人才的课程,但我们没法干等两到四年,等他们从大学毕业

    从更深层次来看,所以作为数据中心服务商,现阶段我们必须努力留住自己的人,建立内部培训计划,并尝试从其他行业引进现场工程师,比如电厂、石油天然气、商业楼宇等行业

    业内人士指出,我认为,相比从其他公司”挖人”,这才是培养人才最切实可行的途径

    从更深层次来看,Vorapoj Wanasin(主持人) 谢谢

    业内人士指出,您提出了一个很有意思的观点:交付不仅关乎技术,也关乎人力资源

    值得关注的是,接下来,我们进入第四个就绪度议题——绿色与合规就绪

    值得关注的是,这个问题想请教 Galaxy Data Center 的 Jack

    从更深层次来看,作为一家怀有零碳交付雄心的绿色 AI 数据中心开发商,当国际客户前来对你们的设施进行审计、了解真实标准时,他们实际上会要求哪些指标和证据

    从更深层次来看,究竟是什么,把真正的绿色承诺与单纯的市场说辞区分开来

    从更深层次来看,Jack He(Galaxy DC) 谢谢

    业内人士指出,在 AI 热潮之前,我们有一份可预测的 ESG 路线图,目标是 2030 年实现净零(net zero)

    值得关注的是,如果你去看全球顶级玩家、看美国企业的 ESG 报告,它们都在说自己的碳排放在上升,因为 AI 的功率密度已经远远超出了所有历史预测

    从更深层次来看,所以,当下最紧迫的挑战,是确保获得海量且可靠的基荷电力(baseload power)

    值得关注的是,某种意义上,”生存”如今成了前提——但这并不意味着我们放弃绿色,绝对不是

    值得关注的是,有些人或许仍然主要把绿色当作一句口号、一个营销标签,或者只是收集 ESG 证书和奖项的手段

    值得关注的是,我们相信,绿色代表的是稳定运营环境的根本基石——通过确保可持续的能源供应和稳定且训练有素的人才队伍来实现

    从更深层次来看,我们正在主动消除未来的风险,比如能源价格的剧烈波动、监管处罚,以及人才短缺等

    值得关注的是,是的,我认为绿色其实创造的是一种可预测的现金流,而这种可预测的现金流在很大程度上会让我们的投资者和客户感到满意

    值得关注的是,Vorapoj Wanasin(主持人) 当然

    从更深层次来看,Wuttipong 先生,作为泰国规模最大的可再生能源资产组合之一的持有者,能否请您分享对绿电就绪的看法

    值得关注的是,泰国的绿电生态系统目前就绪程度如何,又取得了哪些进展

    从更深层次来看,Wuttipong Prawitwong(B.Grimm Power) 好的

    业内人士指出,关于绿色议题,五六年前,绿色还只是个”大家都说自己挺绿”的话题;但如今,它俨然成了超大规模云厂商开展业务时的一张明确”入场券”

    业内人士指出,就泰国市场目前的绿色现状而言,政府正在制定相关法规,目前总算进入了委员会审议阶段

    业内人士指出,第一类是直接购电协议(direct PPA),意思是如果绿电(比如太阳能电站)就在数据中心附近,能够直接向该数据中心供电

    值得关注的是,这是第一类,但我们当然都清楚,要靠这样的绿电满足数据中心 7×24 小时(24/7)不间断的用电需求,是相当困难的

    业内人士指出,所以政府还在推进另一种机制,可以向数据中心或其他大型工业供电,那就是公用事业绿色电价(UGT,Utility Green Tariff),分为 UGT 1 和 UGT 2

    值得关注的是,UGT 1 已经在运行,不过我不确定目前最终落地情况如何,但看起来是通过可再生能源证书(REC,Renewable Energy Certificate)额度与工业用户实际用电之间进行抵换

    值得关注的是,另一类是 UGT 2,也就是公用事业绿色电价 2,目前还在草案阶段,正准备定稿

    从更深层次来看,我不确定是否已经最终敲定,但无论如何,这个 UGT 2 的含义是:即便太阳能电站或

    随着IDC行业的快速发展,可持续发展将成为未来竞争的关键

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