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 每當人們向ChatGPT尋求幫助時，他們的請求會通過嗡嗡作響的計算機群進行處理。這些被稱為數據中心的設施在2023年消耗了美國4%以上的電力。隨著人工智能（AI）投資的激增，對數據中心和電力的需求不斷攀升。對此，研究人員近日宣稱，他們想出了一個巧妙的能效提升方案：利用太陽的熱量提高排放廢熱的溫度，數據中心運營商可以在回收部分電力的同時，產生他們所需的大部分電力。日前，相關研究成果在線發表于《太陽能》。

 "這是非常有前景的。"美國得克薩斯州立大學的機械工程師Khosrow Ebrahimi說，“將太陽能與數據中心結合是一種創新方法。”

 數據中心消耗的能源中，有多達一半用于冷卻系統，以防止電子設備過熱。這些冷卻系統產生的廢熱通常以水的形式泵出并排放到環境中。每個數據中心因此產生的能源損失，約等于4萬個美國家庭的用電量。多年來，科學家一直在尋找回收這些廢熱的方法，但他們一直被一個具有諷刺意味的問題所阻礙：它們不夠熱。

 原則上，通過把水轉化為蒸汽并驅動發電機渦輪機，廢熱可以轉換回電能。但這個過程需要接近水沸點的溫度，而從數據中心流出的物質通常只有40℃到60℃。此前的建議提出使用熱泵提高廢熱的溫度，但這種設置會消耗更多能源。

 美國萊斯大學的機械工程師Laura Schaefer和她的研究生Kashif Liaqat在研究太陽能的新應用時，對這個問題感到好奇。他們認為，如果可以用陽光代替熱泵作為額外的熱源，數據中心就可以在不需要消耗更多電力的情況下回收電力。

 研究人員提出的方案被稱為“太陽能熱泵”，其原理是使數據中心的溫水廢液流經一系列現成的平板太陽能集熱器。與將陽光轉化為電能的太陽能電池板不同，這些集熱器采用深色面板吸收陽光，將工作流體加熱成蒸汽。流經集熱器的熱流體經太陽輻射與廢熱雙重加熱后，驅動渦輪機發電。產生的電力既可返回電網，也可供數據中心直接使用。

 為驗證該方案在現實中的可行性，研究人員開展了詳細的經濟分析，其中包含對美國洛杉磯和阿什本兩個數據中心樞紐的案例研究，這兩處接收的日照量存在差異。他們發現，該方案可滿足數據中心約8%的能源需求。平均而言，洛杉磯和阿什本回收電力的成本將分別比當地市場價格低16.5%和5.5%。

 Schaefer表示，這項技術“從‘我能否做到’的工程角度看一直是現實的，但從經濟角度看則不然。”不過，隨著AI應用的不斷增長，到2020年，數據中心的能源需求預計將增加兩倍，不斷上漲的電力成本正在改變這一局面。

 “你可以在一段時間內提高價格，可以在一段時間內擴展能力，但總有一天，橡皮筋會因繃得太緊而無法再拉伸。”Schaefer說，太陽能熱泵會“在一端再綁一根橡皮筋，把它的能力再擴展一點”。

 然而，美國勞倫斯伯克利國家實驗室的能源技術研究員Arman Shehabi擔心這種裝置的成本。研究人員估計，一個數據中心運營商安裝平板太陽能集熱器、管道和發電渦輪機的成本約為6萬美元。Shehabi認為，這"尚可，不算太劃算"——特別是運營商通常可以與公用事業公司協商廉價的電力合同，“沒有巨大的經濟上的驅動”。

 Ebrahimi基于過去為美國微軟公司提供咨詢服務的經驗，對此持更樂觀態度。他解釋說，許多科技公司正致力于開發“獨立電網數據中心”，這些中心依靠太陽能農場、模塊化核反應堆、地熱或電池儲能系統，以在電網出現問題時保障其數據中心的安全性。 他認為，未來這一廢熱回收技術將成為這些企業能源工具箱中的又一利器。