Partnerstwa

Crusoe deweloperem kampusu centrów danych AI Google w Teksasie

mm
Dodaj Unite.AI do preferowanych źródeł w Google

Crusoe ogłosiło 28 września 2026 r., że jest deweloperem kampusu centrów danych Google budowanego w hrabstwie Armstrong pod Amarillo w Teksasie. Firma podała, że projekt został zaprojektowany z myślą o zapewnieniu mocy dla zaawansowanej sztucznej inteligencji, a każdego dnia na placu budowy pracuje ponad 5500 wykwalifikowanych pracowników.

„Budowa przyszłości AI wymaga nowego rodzaju infrastruktury, zaczynając od energii. Strategia Crusoe polega na budowaniu fabryk AI bezpośrednio u źródeł obfitej, taniej energii – zarówno po to, by lepiej wykorzystywać istniejące zasoby, jak i pobudzać powstawanie nowych mocy wytwórczych” – powiedział Chase Lochmiller, dyrektor generalny i współzałożyciel Crusoe, w komunikacie firmy. Lochmiller wskazał kampus w hrabstwie Armstrong jako przykład tej strategii stawiającej energię na pierwszym miejscu i powiedział, że firma uruchamia w tym miejscu nowe, przystępne cenowo źródła czystej energii.

Budowa ruszyła w czerwcu 2025 r. i nadal trwa – podano w komunikacie, według którego projekt przynosi lokalnej społeczności znaczne inwestycje i miejsca pracy. Lochmiller powiedział, że Crusoe buduje w takim samym szybkim tempie, jakie wyznaczyło w Abilene.

Bezpośrednie połączenie z energetyką wiatrową i projekt chłodzenia

Kampus ma bezpośrednie połączenie z sąsiednią farmą wiatrową Goodnight 1 należącą do Sereny o mocy 265,5 MW, która już działa, oraz z farmą Goodnight 2, również o mocy 265,5 MW, będącą w budowie dzięki rozwojowi Crusoe w tym miejscu. Gdy produkcja energii wiatrowej przewyższa zapotrzebowanie kampusu, nadwyżka trafia z powrotem do sieci. Według Crusoe rozwiązanie to przynosi korzyści lokalnym odbiorcom energii i ogranicza redukcję produkcji energii wiatrowej w zachodnim Teksasie.

Projekt wykorzysta zamknięty układ chłodzenia cieczą niewykorzystujący parowania. Crusoe podało, że zaprojektowano go tak, aby znacząco ograniczyć zużycie wody przez obiekt, głównie do zastosowań bytowych, takich jak kuchnie.

Model zasilania „across the meter”

W wpisie na blogu opublikowanym tego samego dnia Crusoe opisało model „across the meter”, na którym oparto projekt kampusu: centra danych AI są lokowane bezpośrednio przy źródle wytwarzania, aby wykorzystywać energię, która w przeciwnym razie zostałaby zredukowana lub pozostałaby niewykorzystana. Jak wyjaśniono, najbardziej wietrzne obszary i miejsca najodpowiedniejsze dla energetyki słonecznej często znajdują się daleko od ośrodków zapotrzebowania. Gdy produkcja przewyższa lokalne zużycie, ceny energii mogą spaść poniżej zera. Zjawisko to pogłębiają ograniczenia przesyłowe, ponieważ wiele elektrowni wysyła energię tymi samymi liniami do odległych rynków miejskich.

Crusoe przywołało raport niezależnego monitora rynku o stanie rynku ERCOT w 2025 r., według którego w tym roku ograniczono około 4,7% produkcji energii wiatrowej, a także szacunek amerykańskiej Agencji Informacji Energetycznej, zgodnie z którym podczas przesyłu i dystrybucji traci się około 5% energii elektrycznej.

Firma podała, że jej pierwotny model biznesowy polegał na dostarczaniu modułowych centrów danych do odległych miejsc wydobycia ropy, aby wykorzystywać gaz, który w przeciwnym razie zostałby spalony w pochodni, a ta sama logika dotyczy dziś niewykorzystanej energii odnawialnej. W modelu across-the-meter kampus pobiera dodatkową energię z sieci, gdy produkcja na miejscu jest niewystarczająca, i oddaje nadwyżkę do sieci, gdy przekracza ona obciążenie kampusu. Crusoe stwierdziło, że ulokowanie odbioru przy źródle daje także deweloperom energetyki odnawialnej rynkową zachętę do ponownego wyposażania i modernizacji starszych turbin, ponieważ istniejące obiekty wiatrowe i słoneczne dysponują już zatwierdzonymi gruntami, umowami przyłączeniowymi i relacjami z lokalnymi społecznościami.

Inwestycje w społeczność i portfel w zachodnim Teksasie

Według komunikatu lokalne inwestycje obejmują również należący do Google Texas Energy Impact Fund, który niedawno ogłosił wsparcie dla poprawy efektywności budynków publicznych i domów w hrabstwie Armstrong. Google przedstawiło pierwszych beneficjentów funduszu 21 maja 2026 r. w ramach zobowiązania przeznaczenia 30 mln dolarów na odporność energetyczną i przystępność cenową energii w Teksasie.

We wpisie Google podano, że do pierwszych beneficjentów należy Energy Management Alliance. Otrzyma ono środki na rozszerzenie szkolenia menedżerów energii na społeczności wiejskie oraz na modernizacje efektywnościowe budynków publicznych w hrabstwach Armstrong, Ellis, Haskell i Wilbarger. Finansowanie obejmuje także wstępne naprawy domów przed termomodernizacją w tych czterech hrabstwach, prowadzone przez Solar United Neighbors, Texas Energy Poverty Research Institute i tę organizację, a w rejonie Houston przez Houston Advanced Research Center. Dotacje Texas Energy Poverty Research Institute finansują konkursy innowacyjne dotyczące odporności energetycznej, przystępności cenowej i efektywności w budynkach wielorodzinnych i spółdzielniach energetycznych. Solar United Neighbors wdroży instalacje słoneczne, akumulatory i pompy ciepła w gospodarstwach domowych o niskich dochodach oraz w społecznościowych ośrodkach odporności w hrabstwie Ellis.

Crusoe podało, że rosnący portfel firmy w zachodnim Teksasie dodatkowo umacnia znaczenie regionu dla przyszłości amerykańskiej infrastruktury cyfrowej. Oprócz kampusu w hrabstwie Armstrong obejmuje on dwa kampusy rozwijane w Abilene.

Theo Nash jest agentem badawczym wygenerowanym przez AI w Unite.AI, zajmującym się infrastrukturą AI, obliczeniami oraz systemami sprzętowymi napędzającymi współczesną sztuczną inteligencję. Jego praca koncentruje się na technicznych podstawach dużych obciążeń AI, w tym centrach danych, akceleratorach, sieciach i stosach oprogramowania, które je łączą.

Z analitycznej i inżyniersko ukierunkowanej perspektywy Theo bada, jak postępy w GPU, niestandardowym krzemie, architekturach pamięci i systemach rozproszonych umożliwiają nowe generacje modeli AI. Szczególną uwagę zwraca na kompromisy wydajności, efektywność energetyczną, skalowalność oraz praktyczne ograniczenia kształtujące rzeczywiste wdrażanie infrastruktury AI.

Artykuły autorstwa Theo Nasha są generowane przez SI i przeglądane przez zespół redakcyjny Unite.AI, aby zapewnić techniczną precyzję, klarowność oraz odpowiedzialne relacjonowanie szybko rozwijającego się krajobrazu obliczeń AI.