AI算力需求飆升，電從哪兒來？數據中心又該建在哪裡？一篇聚焦新加坡數字產業未來的文章，將目光投向裕廊島，尋找AI基礎設施的發展答案。文章引用的報告並非由NUS發布，但其中提出的冷能利用、數據中心節能和循環能源系統，與NUS此前的研究方向高度契合。
AI的「大胃王」挑戰 AI快速發展，正在帶動全球數據中心用電需求大幅增長。到2030年，全球數據中心的電力需求預計將增長一倍以上，達到約945太瓦時，規模大致相當於日本目前一年的用電量。
對新加坡來說，這一問題尤其棘手。新加坡土地有限，能源高度依賴進口，還需要兼顧減排目標。如何在土地和碳排放的限制下繼續發展AI和數字基礎設施，已經不只是技術問題，也關係到新加坡未來的經濟競爭力。
面對資源限制，新加坡過去並不是等待條件成熟，而是通過系統規劃尋找突破口，裕廊島就是典型例子。儘管新加坡本身沒有石油和天然氣儲量，裕廊島仍依靠集中布局、共享能源系統和一體化基礎設施，發展成為全球重要的能源與化工產業集群。
文章稱，裕廊島目前彙集超過100家全球性企業，年產值超過900億美元，占新加坡製造業總產值約四分之一。
如今，新加坡正嘗試把這種「圍繞限制進行設計」的思路應用到數字產業。文章提到，2025年10月，新加坡在裕廊島劃撥近300公頃土地發展新能源系統，並劃出約20公頃土地建設低碳、人工智慧就緒型數據中心園區，未來可容納最高約700兆瓦的數據中心容量。
裕廊島構想為何也與NUS有關？ 雖然文章引用的研究報告並不是NUS報告，但其中一項重要構想，國大早已展開相關探索。早在2019年，NUS工程學院便與吉寶數據中心及新加坡液化天然氣公司合作，研究如何利用液化天然氣在氣化過程中釋放的冷能，為數據中心設備降溫。
傳統數據中心需要消耗大量電力運行冷卻系統，而液化天然氣氣化時產生的冷能通常沒有被充分利用。若能將這些冷能儲存並輸送至數據中心，就有機會降低製冷用電和碳排放。
國大研究團隊還提出使用特殊漿液作為冷能載體。相比傳統冷凍水，這類材料可以攜帶更多冷能，有望減少用水量和輸送能耗，同時縮小冷卻設備與管道所占用的空間。
NUS當時表示，該技術有望改善數據中心的能源使用效率。這意味著，文章提出的「利用裕廊島現有能源系統為AI數據中心服務」，並不只是停留在概念層面，國大等機構此前已經開展過相應的技術研究。
對於NUS師生而言，這類基礎設施項目也意味著更多跨學科研究機會。從低碳能源、先進材料和數據中心冷卻，到人工智慧、網絡安全和公共政策，未來的AI基礎設施將需要工程、計算機、環境科學等多個領域共同參與。
三大支柱撐起未來數字基建 文章引用的研究報告提出，未來數字基礎設施需要建立在三大相互促進的支柱之上：循環性、數據治理和國家能力。其中，循環性是解決能源與土地限制的重要方向。簡單來說，就是讓同一套基礎設施承擔多種功能，儘量減少資源浪費。
例如，液化天然氣接收站產生的冷能，可以用於數據中心降溫；氫能、氨能和生物甲烷等低碳燃料，則可能為AI運算提供更穩定的能源來源。
與其分別建設互不相連的能源、工業和數據中心系統，不如把它們納入同一個循環網絡，讓能源在不同產業之間流動和重複利用。循環經濟也不僅涉及電力和冷卻系統，還包括伺服器、存儲設備和其他IT資產。隨著技術更新加快，大量數字設備在使用數年後便會退役。
文章認為，這些設備可以通過回收、翻新和再流通創造新的經濟價值。亞太地區的IT資產生命周期管理市場潛力約為300億美元，裕廊島憑藉物流、能源和工業基礎，有機會成為區域性的設備回收和再利用樞紐。
裕廊島過去的成功，並不只是因為島上建設了大量工廠，而是因為新加坡把土地、能源、物流和產業需求放在同一個系統中規劃。
進入AI時代，同樣的邏輯可能再次發揮作用。未來的競爭不只是看誰擁有更多晶片，也要看誰能以更低的能源成本、更少的土地和更可持續的方式，讓這些晶片持續運轉。
📌 要點總結
✦ 文章認為，循環性、數據治理和國家能力，將成為未來數字基礎設施發展的三大支柱。
✦ 裕廊島未來不僅可能承載低碳數據中心，也有機會發展IT設備回收、翻新和再利用產業。
✦ 循環經濟不僅限於能源利用，還包括IT資產的回收再利用，亞太區此市場規模高達300億美元。
你認為裕廊島會成為新加坡下一代AI基礎設施的試驗場嗎？
