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Hydro-Québec听证会启动,数据中心电费受审

10月1日,Hydro-Québec向魁北克能源监管机构申请批准新费率。该费率将使大型数据中心支付的电费大致翻一番。蒙特利尔的听证会将持续至10月9日。

科技分析林晓雯发布: 2026年10月1日3 分钟阅读资料来源 6
Hydro-Québec听证会启动,数据中心电费受审

据《环球邮报》报道,提交给Régie de l'énergie的提案规定,耗电量超过5兆瓦的数据中心,平均电价为每千瓦时13加元分。目前,该省数据中心作为大功率用户,每千瓦时电费约为6加元分。

据加拿大通讯社报道,听证会将使公用事业公司与包括Google在内的科技公司及加拿大独立商业联合会等行业组织对立。Hydro-Québec认为,向该行业收取更高费用,可以限制数据中心需求上升对居民电价的推高幅度。

电力而非芯片是瓶颈

魁北克的数据解释了为何这个问题具有全局性。Hydro-Québec表示,受拟议费率覆盖的数据中心目前峰值耗电量为190兆瓦,到2035年可能达到1000兆瓦。能源分析师Jean-François Blain告诉《环球邮报》,廉价电力“只要能为这些公司供电,就会给魁北克带来非凡的吸引力”。但他警告称,随着需求增长,公用事业公司可能无法维持该价格。

同样的算术逻辑也在得克萨斯州上演。9月30日,《内部气候新闻》报道,行政法法官建议德克萨斯州公用事业委员会批准El Paso Electric为Meta耗资100亿美元、1吉瓦数据中心建设的366兆瓦燃气厂,前提是费率纳税人免受其资本和运营成本影响。法官发现该公用事业公司未充分权衡替代方案,且未发布招标书。该电厂将使用Enchanted Rock的813台模块化发电机,预计成本为49900万美元。五名委员尚未安排投票。

9月29日,贝恩公司给出了更宏观的数据。该咨询公司称,人工智能行业必须在2031年前产生6万亿加元的年收入,才能证明高达15000亿美元的基础设施支出合理。此外,数据中心规模和成本大约每12至16个月翻一番。

冷却技术脱离电网,进入轨道

行业内的一些应对措施并不寻常。9月26日,《Tom's Hardware》报道,Google计划下周从范登堡太空军基地发射名为MVP的卫星,搭载SpaceX猎鹰9号火箭,携带4个张量处理单元和1千瓦太阳能电力。这些芯片将运行约15分钟,随后因过热而被迫关闭。Google的冷却设计直接将热量排放到太空中,因为风扇没有空气可以移动。

Google研究高级副总裁James Manyika告诉《纽约时报》,公司不指望“未来几年内有任何实际可用的操作”,并将这一努力与其自动驾驶汽车项目相提并论。

透明度是另一场斗争。9月30日,《POLITICO》报道,Lighthouse Reports根据《奥胡斯公约》提交投诉,指控欧盟委员会隐藏单个数据中心的能源和用水情况。欧盟委员会自己的数据显示,2025年欧洲数据中心耗电量为20.7太瓦时,同比增长26%,用水量增长52%,超过800万立方米。欧盟委员会未回应《POLITICO》的置评请求,奥胡斯委员会将在11月决定投诉的可受理性。

在美国,9月30日公布的一项两党参议院许可法案可能缓解输电瓶颈。Canary Media称这些瓶颈正在阻碍数百吉瓦的发电。气候与能源解决方案中心为该项法案进行的分析估计,到2035年可节省约70亿美元交付成本。众议院已休会至11月中期选举之后。

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资料来源

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  1. 01Hydro-Québec asks regulator to hike energy rates for large data centresEN
  2. 02Texas Electric Utility Only Considered Gas to Power $10B Meta Data CenterEN
  3. 03AI needs $6tn in annual revenue to justify data centre boom, Bain saysEN
  4. 04Google's orbital AI data center test packs four TPUs and 1,000W of solar powerEN
  5. 05EU accused of hiding environmental impact of data centersEN
  6. 06Senate permitting bill could greatly expand power lines and clean energyEN

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林晓雯

林晓雯

人工智能、模型与技术

林晓雯负责FLASH24的人工智能、模型与技术方向,主要写科技、人工智能与模型、媒体与互联网三个领域。她习惯从论文预印本、开源代码库和厂商技术文档入手,先核对训练数据来源和评测口径,再决定是否落笔。遇到模型跑分,她会自己复现一遍小规模测试,并对照独立第三方榜单,确认数字没有注水。她常联系一线工程师和产品经理,也盯着各大会议截稿日,把不同版本的技术报告放在一起比。业余时间她玩3D打印、折腾老电脑,还关心模型从网络垃圾里学到的偏见问题,这让她对数据清洗格外敏感。她有一条原则:拿不到原始数据的性能宣称,不写。

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