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Binance 币安 ——比特币、以太币等加密货币交易平台2025SemiAnalysis深度报告:美国电网跟不上AI数据中心“自建电厂”跟时间赛跑

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Binance 币安 ——比特币、以太币等加密货币交易平台2025SemiAnalysis深度报告:美国电网跟不上AI数据中心“自建电厂”跟时间赛跑

  AI数据中心自带发电电厂重塑了规则手册,xAI为行业引领了道路。为了更快部署,埃隆的AI实验室依赖于SolarTurbines(CAT的子公司)的16兆瓦小型模块化轮机。这些轮机小到可以用标准长途卡车运输。它们在几周内即可部署完成。埃隆甚至没有购买它们——他是从SolarisEnergyInfrastructure租用的,以绕过设备交货期。他还利用了VoltaGrid的移动卡车装载燃气发动机车队来更快交付!

  航改型燃气轮机本质上就是将喷气发动机固定在地上。GEVernova的航改型源自GE的喷气发动机;三菱动力的源自普惠;西门子能源的源自劳斯莱斯。由于喷气发动机设计为在紧凑、适于飞行的封装中提供巨大功率,因此它们相对容易改装用于固定式发电。延长轮机轴,在末端螺栓连接发电机线圈,增加进气和排气消声器,并从油箱或管道输送燃料。这部分解释了BoomSupersonic能如此迅速地转向航改型燃气轮机:他们的大部分工程和制造都是现成的。

  按照目前的价格,航改型轮机的全投资本支出在$1,700-2,000/kW之间,根据近期订单,其交货期为18-36个月且仍在延长。较小轮机交货期可短至12个月,较大的航改型轮机(约50兆瓦)可能长达36个月。这些系统安装很快(通常2-4周),但工厂预订量巨大。一个变通方法是使用卡车装载轮机,如果可用,可以快速租赁和部署。xAI正是采用了这一策略,与SolarisEnergyInfrastructure合作,缩短了其Colossus1和2项目的供电时间。

  权衡之处在于规模:用5兆瓦发动机构建一个2吉瓦的现场燃气系统,你需要500个单元!这带来重大的运营后果。如果每台发动机每2,000小时需要一次小维护,那么维护人员每年将执行超过2,000次服务,每周近40次。这些成本比轮机大修(可能涉及更换整个核心机)更可预测,但它们会累积,特别是对于拥有许多小单元的集群。空间和备件库存也会类似地增加,尽管小型发电机的垂直堆叠可以缓解土地使用问题,这对于中速发动机来说是不可能的。

  发电机制造商通常会建议至少采用N+1配置,甚至N+1+1配置。N+1配置在一台发电机意外停机时仍能维持全部发电能力,而N+1+1配置在保持这种灵活性的同时,还额外有一台发电机处于待命状态以进行维护周期。这相当于驾驶一辆带有备胎和补胎套件的汽车。请注意,N+1或N+1+1不一定指发电机的字面数量,因为数据中心负载通常远大于单个现场燃气发电机。例如,考虑一个总功耗(IT+非IT)为200兆瓦的数据中心:

  对于H/F级系统,简单的过度建设通常不是最经济的路径。一些运营商考虑仅为备用目的连接电网——但这引入了互联时间表的挑战,并使选址过程复杂化。也可以建造一个巨大的电池工厂——如下面xAI的Colossus2部署所示——但这既昂贵又不切实际,因为典型的存储持续时间只有2-4小时。最后,可以使用不同尺寸的轮机和发动机组合,H级联合循环作为基荷运行,工业燃气轮机/航改型轮机/活塞机作为备用——但这通常比电网连接或2-4小时的电池储能系统更昂贵。

  在主要的燃气发电机制造商中,只有BloomEnergy、卡特彼勒和新进入者BoomSupersonic宣布了雄心勃勃的扩张计划。BloomEnergy声称到2026年底可以达到2吉瓦/年的生产能力,BoomSupersonic计划到2028年底达到2吉瓦/年。乍看之下,尽管需求激增,但似乎很少有制造商完全接受通用人工智能信念。这种犹豫部分反映了真实的制造限制;大部分则反映了对燃气发电行业30年繁荣-萧条周期的创伤后应激障碍。值得注意的是,最严重的瓶颈在重型轮机。航改型轮机、工业燃气轮机和活塞机系统的限制较少。

  这两家大公司既有对Y2K燃气轮机繁荣期的机构记忆,也有对销售处于历史低点的近期记忆。值得注意的是,三菱重工在很大程度上避开了这些繁荣-萧条周期。直到最近,三菱重工销售的硬件数量仅占GEVernova和西门子能源的一小部分。它成为三大之一,仅仅是因为更大的公司已缩减到其销售规模,而阿尔斯通能源和西屋等其他参与者已经关闭或被收购。这可能部分解释了MHI对扩张的兴趣,尽管其所谓的翻倍计划在财报电话会议上并未得到证实。

  这些公司不仅供应工业和电力燃气轮机,还供应民用和军用喷气发动机。除CPP外,其他公司都有垂直整合的金属供应,但它们的规模只是其客户的一小部分,因此更容易受到市场冲击的影响。第二次燃气轮机萧条与COVID导致航空航天订单下滑同时发生,这意味着这些公司最近受到了相当大的打击。需求增加不仅需要这些公司雇用更多的专业员工,还需要考虑钇、铼、单晶镍和钴等材料的供应链。更重要的是,他们可能不愿意进行这些投资,因为如果跟随AI泡沫跌落悬崖,他们损失最大。

  AI数据中心自带发电电厂重塑了规则手册,xAI为行业引领了道路。为了更快部署,埃隆的AI实验室依赖于SolarTurbines(CAT的子公司)的16兆瓦小型模块化轮机。这些轮机小到可以用标准长途卡车运输。它们在几周内即可部署完成。埃隆甚至没有购买它们——他是从SolarisEnergyInfrastructure租用的,以绕过设备交货期。他还利用了VoltaGrid的移动卡车装载燃气发动机车队来更快交付!

  航改型燃气轮机本质上就是将喷气发动机固定在地上。GEVernova的航改型源自GE的喷气发动机;三菱动力的源自普惠;西门子能源的源自劳斯莱斯。由于喷气发动机设计为在紧凑、适于飞行的封装中提供巨大功率,因此它们相对容易改装用于固定式发电。延长轮机轴,在末端螺栓连接发电机线圈,增加进气和排气消声器,并从油箱或管道输送燃料。这部分解释了BoomSupersonic能如此迅速地转向航改型燃气轮机:他们的大部分工程和制造都是现成的。

  按照目前的价格,航改型轮机的全投资本支出在$1,700-2,000/kW之间,根据近期订单,其交货期为18-36个月且仍在延长。较小轮机交货期可短至12个月,较大的航改型轮机(约50兆瓦)可能长达36个月。这些系统安装很快(通常2-4周),但工厂预订量巨大。一个变通方法是使用卡车装载轮机,如果可用,可以快速租赁和部署。xAI正是采用了这一策略,与SolarisEnergyInfrastructure合作,缩短了其Colossus1和2项目的供电时间。

  权衡之处在于规模:用5兆瓦发动机构建一个2吉瓦的现场燃气系统,你需要500个单元!这带来重大的运营后果。如果每台发动机每2,000小时需要一次小维护,那么维护人员每年将执行超过2,000次服务,每周近40次。这些成本比轮机大修(可能涉及更换整个核心机)更可预测,但它们会累积,特别是对于拥有许多小单元的集群。空间和备件库存也会类似地增加,尽管小型发电机的垂直堆叠可以缓解土地使用问题,这对于中速发动机来说是不可能的。

  发电机制造商通常会建议至少采用N+1配置,甚至N+1+1配置。N+1配置在一台发电机意外停机时仍能维持全部发电能力,而N+1+1配置在保持这种灵活性的同时,还额外有一台发电机处于待命状态以进行维护周期。这相当于驾驶一辆带有备胎和补胎套件的汽车。请注意,N+1或N+1+1不一定指发电机的字面数量,因为数据中心负载通常远大于单个现场燃气发电机。例如,考虑一个总功耗(IT+非IT)为200兆瓦的数据中心:

  对于H/F级系统,简单的过度建设通常不是最经济的路径。一些运营商考虑仅为备用目的连接电网——但这引入了互联时间表的挑战,并使选址过程复杂化。也可以建造一个巨大的电池工厂——如下面xAI的Colossus2部署所示——但这既昂贵又不切实际,因为典型的存储持续时间只有2-4小时。最后,可以使用不同尺寸的轮机和发动机组合,H级联合循环作为基荷运行,工业燃气轮机/航改型轮机/活塞机作为备用——但这通常比电网连接或2-4小时的电池储能系统更昂贵。

  在主要的燃气发电机制造商中,只有BloomEnergy、卡特彼勒和新进入者BoomSupersonic宣布了雄心勃勃的扩张计划。BloomEnergy声称到2026年底可以达到2吉瓦/年的生产能力,BoomSupersonic计划到2028年底达到2吉瓦/年。乍看之下,尽管需求激增,但似乎很少有制造商完全接受通用人工智能信念。这种犹豫部分反映了真实的制造限制;大部分则反映了对燃气发电行业30年繁荣-萧条周期的创伤后应激障碍。值得注意的是,最严重的瓶颈在重型轮机。航改型轮机、工业燃气轮机和活塞机系统的限制较少。

  这两家大公司既有对Y2K燃气轮机繁荣期的机构记忆,也有对销售处于历史低点的近期记忆。值得注意的是,三菱重工在很大程度上避开了这些繁荣-萧条周期。直到最近,三菱重工销售的硬件数量仅占GEVernova和西门子能源的一小部分。它成为三大之一,仅仅是因为更大的公司已缩减到其销售规模,而阿尔斯通能源和西屋等其他参与者已经关闭或被收购。这可能部分解释了MHI对扩张的兴趣,尽管其所谓的翻倍计划在财报电话会议上并未得到证实。

  这些公司不仅供应工业和电力燃气轮机,还供应民用和军用喷气发动机。除CPP外,其他公司都有垂直整合的金属供应,但它们的规模只是其客户的一小部分,因此更容易受到市场冲击的影响。第二次燃气轮机萧条与COVID导致航空航天订单下滑同时发生,这意味着这些公司最近受到了相当大的打击。需求增加不仅需要这些公司雇用更多的专业员工,还需要考虑钇、铼、单晶镍和钴等材料的供应链。更重要的是,他们可能不愿意进行这些投资,因为如果跟随AI泡沫跌落悬崖,他们损失最大。

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