文章核心观点 - 3 E Network Technology Group Limited 宣布为其位于芬兰米凯利的AI数据中心实施“AI智能能源计划” 该计划旨在通过五大核心技术模块 实现从传统“被动消耗”向“主动管理”的能源使用模式转型 以优化电力使用效率 并将其定位为未来全球扩张的标准化参考框架 [1][2] 公司战略与项目背景 - 公司是一家B2B信息技术解决方案提供商 致力于成为下一代人工智能基础设施解决方案提供商 并秉持“AI与能源共生”的行业共识 [3][4] - 在计算需求激增和欧洲能源市场波动的背景下 能源效率已成为数据中心运营经济性的关键因素 对于高密度AI计算中心而言 电力不仅是成本 更是战略资产 [1] - “AI智能能源计划”是一个顶层规划框架 利用公司在物联网和数据智能方面的专有创新 旨在通过技术干预优化电力使用效率 提升公司应对能源价格波动的韧性 并支持更可持续的成本管理 [1][2] - 该计划将“绿色可持续性”嵌入核心业务逻辑 旨在符合严格的北欧环境标准 并可能作为未来全球扩张的标准化参考框架 以支持其在行业内的竞争地位 [2] 核心技术模块详情 - **构建全域高频感知系统**：利用密集的物联网传感器网络 旨在生成物理环境的高频、全状态数字映射 通过聚合IT负载特性、冷水机组运行状态和室外气象条件等多维数据 为AI算法生成高精度决策输入 以减少盲点并增强运营可见性 [3] - **实施AI自适应闭环调优**：旨在采用机器学习模型对冷却策略执行闭环控制 动态调整风扇速度和制冷剂流量以匹配实时热负荷 支持精确的“按需冷却” 该机制有望帮助减少能源浪费 确保设施持续在其最佳设计的PUE范围内运行 [3] - **开发高精度价格预测模型**：针对区域电力市场特点设计 旨在利用时间序列预测技术解读电网供需趋势 生成前瞻性的价格趋势信号 作为经济工作负载调度的重要输入 [3] - **建立经济工作负载调度机制**：创建协同的“计算-能源”响应协议 在预测价格信号的引导下 系统旨在支持自动化任务编排 在寻求维持关键任务的服务水平协议的同时 自动将高强度大规模训练工作负载迁移至非高峰电价窗口 此策略旨在支持优化运营支出结构 [3] - **从“被动消耗”到“主动管理”**：重构基础设施与电网的交互逻辑 通过集成的需求响应模块 该设施旨在支持双向调节能力 系统可根据电力公司指令调整功耗以协助电网平衡 并有可能更紧密地融入当地绿色能源生态系统并探索辅助服务机会 [3]