IDC/数据中心 从丹麦限电到德州电网：全球AI算力选址的“能源韧性”评估模型与中国出海启示 全球AI算力选址的“能源韧性”核心结论 在AI大模型训练对电力连续性要求极高的背景下，数据中心选址的核心已从单纯的PUE优化转向电网稳定性与能源韧性的综合评估。丹麦的风电波动与德州电网的极端天气脆弱性表明，万卡集群面临的最大风险并非算力瓶颈，而是毫秒级的电压暂降或小时级的停电。对于中国IDC出海企业而言，必须建立包含电…
IDC/数据中心 从燃煤电厂到AI算力集群：TeraWulf模式对中国存量工业用地转型的启示 从燃煤电厂到AI算力集群：TeraWulf模式对中国存量工业用地转型的启示 核心结论：TeraWulf利用布法罗燃煤电厂旧址建设500MW AI园区的案例证明，存量资产改造是解决AI算力电力瓶颈的最优解。对于中国IDC企业而言，复用高能耗工业遗址的电力接入容量与土地指标，可将交付周期缩短40%以上，并显著降低CAPEX…
