อันดรีย์ การานิน, ประธานเจ้าหน้าที่ด้านพลังงานและโครงสร้างพื้นฐานของ Silicon Foundation – ซีรีส์สัมภาษณ์

อันดรีย์ การานิน เป็นประธานเจ้าหน้าที่ด้านพลังงานและโครงสร้างพื้นฐานของ Silicon Foundation โดยพัฒนาโครงการศูนย์ข้อมูล AI และการเก็บพลังงานแบตเตอรี่ทั่วตลาดพลังงานหลักของสหรัฐฯ รวมถึง PJM และ ERCOT ด้วยประสบการณ์มากกว่า 20 ปีตลอดห่วงโซ่คุณค่าของพลังงาน รวมถึงการผลิตพลังงาน การผสมผสานกับกริด และการเก็บพลังงาน เขาเป็นหนึ่งในผู้นำโครงสร้างพื้นฐานไม่กี่คนที่เชื่อมโลกของการผลิตพลังงานและคอมพิวเตอร์ AI เขาได้พัฒนาและดำเนินกิจการทรัพย์สินพลังงานที่ครอบคลุมพลังงานทดแทน ก๊าซ และการเก็บพลังงานแบตเตอรี่ และได้รับบทบาทผู้นำในบริษัทพลังงานและเทคโนโลยีระหว่างประเทศ รวมถึง Scatec Solar และ Elementum Energy

Silicon Foundation เป็นองค์กรที่เน้นโครงสร้างพื้นฐานซึ่งสร้างอยู่ที่จุดตัดของพลังงาน คอมพิวเตอร์ AI และตลาดทุน องค์กรพื้นฐานของมูลนิธิคือว่าโครงสร้างพื้นฐาน AI ในอนาคตจะพึ่งพาศูนย์ข้อมูลที่เล็กและกระจายซึ่งเชื่อมต่อกับทรัพย์สินพลังงานโดยตรงมากกว่าศูนย์กลางขนาดใหญ่ เพื่อสนับสนุนการมองเห็นนี้ Silicon Foundation พัฒนาและดำเนินกิจการศูนย์ข้อมูล GPU สำหรับงาน AI ลงทุนในระบบการเก็บพลังงานแบตเตอรี่ขนาดใหญ่ (BESS) เพื่อปรับปรุงความน่าเชื่อถือของกริด และกำลังสร้าง RAW Protocol ซึ่งเป็นชั้นโครงสร้างพื้นฐานตลาดที่ออกแบบมาเพื่อเชื่อมทรัพย์สินพลังงานและคอมพิวเตอร์กับตลาดทุนสถาบัน องค์กรกำลังพัฒนาแคมปัสคอมพิวเตอร์และพลังงานขนาดใหญ่ในเวสต์เวอร์จิเนีย ซึ่งรวมถึงการเข้าถึงกริด การเก็บพลังงาน โครงสร้างพื้นฐานการทำความเย็น และความสามารถในการคำนวณ AI เป็นส่วนหนึ่งของเป้าหมายที่กว้างขึ้นในการสร้างอนาคตที่มีพลังงานมาก

คุณใช้เวลามากกว่าสองทศวรรษในการสร้างโครงสร้างพื้นฐานพลังงานทั่วทั้งพลังงานทดแทน พลังงานจากก๊าซธรรมชาติ พลังงานแสงอาทิตย์ขนาดยูติลิตี้ การเก็บพลังงานแบตเตอรี่ และตอนนี้ศูนย์ข้อมูล AI แล้วการเดินทางนี้ได้กำหนดมุมมองของคุณเกี่ยวกับการมีพลังงานที่มีความสำคัญต่อการพัฒนา AI มากแค่ไหน

ฉันใช้เวลาส่วนใหญ่ของอาชีพการงานของฉันในด้านการผลิตพลังงาน แต่การทำงานในด้านการบริโภคเปลี่ยนมุมมองของฉันเกี่ยวกับระบบทั้งหมด คุณตระหนักได้อย่างรวดเร็วว่าการจับคู่อุปสงค์กับการจัดหาคือเรื่องรอง ไม่ใช่เรื่องหลัก ข้อจำกัดที่แท้จริงไม่ใช่การผลิตในทางทฤษฎี แต่เป็นกริดเองซึ่งมีความจุในการเคลื่อนย้ายและสมดุลพลังงานที่จำกัด เพื่อให้สามารถรองรับการเพิ่มขึ้นของพลังงานทดแทนและความแออัดที่เกิดขึ้น คุณจะต้องปฏิบัติต่อการบริโภคเป็นเรื่องที่ควบคุมและยืดหยุ่นได้ ไม่ใช่คงที่

AI อยู่ตรงกลางของสิ่งนั้น เป็นการเปลี่ยนแปลงทางเทคโนโลยีที่สำคัญที่สุดของศตวรรษนี้ และมันคือแหล่งความต้องการไฟฟ้าที่สำคัญและเติบโตอย่างรวดเร็วแล้ว การใช้ไฟฟ้าโดยศูนย์ข้อมูลคาดว่าจะเพิ่มขึ้นประมาณสองเท่าภายในปี 2030 โดยที่สิ่งอำนวยความสะดวกที่ได้รับการปรับให้เหมาะสมด้วย AI จะเพิ่มขึ้นมากกว่าสี่เท่า ในสหรัฐฯ ศูนย์ข้อมูลเพียงอย่างเดียวคาดว่าจะมีส่วนช่วยในการเติบโตของความต้องการไฟฟ้าเกือบครึ่งหนึ่งในช่วงทศวรรษนี้

การมีพลังงานที่พร้อมใช้งานเป็นปัจจัยนำเข้าที่สำคัญในการพัฒนา AI ในระดับเดียวกับการคำนวณ งานที่จะทำคือการหาวิธีการที่ชาญฉลาดในการทำให้พลังงานนั้นพร้อมใช้งาน และนั่นคือปัญหาของระบบพลังงานเช่นเดียวกับการแก้ปัญหาด้านเทคโนโลยี

ที่ Silicon Foundation คุณกำลังพัฒนาโครงการศูนย์ข้อมูล AI และการเก็บพลังงานแบตเตอรี่ทั่วตลาดพลังงานหลักของสหรัฐฯ เช่น PJM และ ERCOT อะไรคือความเข้าใจผิดที่ใหญ่ที่สุดของผู้นำเทคโนโลยีเกี่ยวกับสิ่งที่ต้องใช้ในการรักษาความปลอดภัยของพลังงานสำหรับโครงสร้างพื้นฐาน AI ในระดับใหญ่

มีความเข้าใจผิดอยู่หลายประการ ประการแรกคือคิดว่าเพียงที่ดินดูเหมาะสมบนกระดาษ ก็สามารถตั้งศูนย์ข้อมูลระดับกิกะวัตต์ได้เกือบทุกแห่ง ความจริงต้องพิจารณาทั้งโครงสร้างพื้นฐานที่มีอยู่และโหลดไฟฟ้าหรือแหล่งผลิตใหม่ที่จะเข้ามาเปลี่ยนสภาพโครงข่ายในพื้นที่ ตัวเลขสะท้อนเรื่องนี้ชัดเจน: คิวขอเชื่อมต่อโหลดขนาดใหญ่ของ ERCOT เพิ่มจากราว 63 กิกะวัตต์ ณ สิ้นปี 2024 เป็นมากกว่า 200 กิกะวัตต์ในปี 2025 โดยส่วนใหญ่เป็นศูนย์ข้อมูล โครงการไม่ได้อยู่บนระบบที่หยุดนิ่ง แต่อยู่ในคิวที่กำลังเปลี่ยนไปอย่างมาก

ประการที่สองคือมองเรื่องนี้เป็นเพียงการลงทุนอสังหาริมทรัพย์ ซึ่งไม่ใช่ ผู้พัฒนาโครงการที่จริงจังต้องมีความเชี่ยวชาญตลอดห่วงโซ่ ตั้งแต่การผลิตไฟฟ้า ระบบส่งและการเชื่อมต่อโครงข่าย ไปจนถึงการจัดการงานประมวลผล ไม่ใช่เก่งเพียงส่วนเดียว

ประการที่สามคือมองแคบเกินไป การดูว่าภูมิภาคนั้นมีไฟฟ้าเหลือเท่าใดไม่พอ ต้องติดตามนโยบายระดับชาติ ทำงานร่วมกับชุมชนที่จะเข้าไปตั้งโครงการ และประสานกับผู้ดำเนินการโครงข่ายในพื้นที่อย่างใกล้ชิด เพราะท้ายที่สุดหน่วยงานเหล่านี้เป็นผู้ตัดสินว่าจะเชื่อมต่อได้หรือไม่และด้วยเงื่อนไขใด

หลายนักลงทุนยังคงประเมินบริษัท AI โดยหลักจากซอฟต์แวร์ ชิป และประสิทธิภาพของโมเดล ทำไมคุณถึงเชื่อว่าโครงสร้างพื้นฐานพลังงานอาจกลายเป็นจุดขวดและโอกาสที่สำคัญที่สุดของเศรษฐกิจ AI

เมื่อการใช้พลังงานขยายถึงระดับนี้ เราต้องมองให้ไกลกว่าชิปและซอฟต์แวร์ ไปยังโครงสร้างพื้นฐานต้นทางที่ทำให้การประมวลผลเกิดขึ้นได้ ระบบนี้ซับซ้อนกว่าที่นักลงทุนจำนวนมากคิด งานประมวลผลกับการจัดหาไฟฟ้าแยกประเมินจากกันไม่ได้ เพราะเป็นระบบเดียวกัน การเข้าถึงโครงข่ายไฟฟ้ากลายเป็นข้อจำกัดหลักของการสร้างศูนย์ข้อมูล แซงหน้าที่ดินและใบอนุญาตแล้ว และระยะเวลารอเชื่อมต่อยืดออกไปหลายปี นี่คือคอขวด และเป็นโอกาสสำหรับผู้ที่แก้ปัญหาได้จริง

อีกปัจจัยที่มักถูกประเมินต่ำคือภาระไฟฟ้าของศูนย์ข้อมูล AI ไม่ได้คงที่ งานฝึกโมเดลและงานอนุมานอาจทำให้การใช้ไฟฟ้าผันผวนอย่างมากภายในไม่กี่วินาที ความผันผวนนี้กระทบทั้งการดำเนินงาน การออกแบบสถานที่ และวิธีเชื่อมต่อเข้ากับโครงข่าย โครงการที่รับมือกับการเปลี่ยนแปลงดังกล่าวไม่ได้ หรือเปลี่ยนความยืดหยุ่นนั้นให้เป็นประโยชน์ต่อโครงข่ายไม่ได้ จะประสบปัญหา

นักลงทุนที่เข้าใจว่าความเสี่ยงและมูลค่ากระจุกตัวอยู่ในชั้นพลังงาน จะเห็นโอกาสที่การมองเพียงชิปและโมเดลมองไม่เห็น

เรามักได้ยินว่าผู้ดำเนินการศูนย์ข้อมูลต้องการเชื่อมต่อกับโครงข่ายไฟฟ้า แต่คุณมองว่าการเชื่อมต่อเพียงอย่างเดียวไม่เพียงพอ ในอีกสิบปีข้างหน้า ผู้ดำเนินการโครงสร้างพื้นฐาน AI ที่ประสบความสำเร็จต้องมีความสามารถเพิ่มเติมด้านใด

อย่างที่กล่าวไป การได้เชื่อมต่อโครงข่ายไม่ได้รับประกันว่าโครงการจะสำเร็จ เพราะโครงข่ายเปลี่ยนแปลงอยู่เสมอ ทั้งแหล่งผลิตและโหลดใหม่ที่เข้ามาล้วนเปลี่ยนคุณค่าของสิทธิการเชื่อมต่อนั้น ผู้พัฒนาและผู้ดำเนินการต้องเข้าใจว่าโครงข่ายในพื้นที่รองรับความต้องการที่เพิ่มขึ้นได้หรือไม่ และผู้ควบคุมระบบอาจกำหนดข้อจำกัดอะไรในอนาคตหากรักษาเสถียรภาพไม่ได้

ข้อจำกัดเหล่านี้เกิดขึ้นจริงและพบมากขึ้น PJM ซึ่งให้บริการประชาชน 67 ล้านคน เพิ่งจัดประมูลกำลังผลิตแล้วได้ปริมาณต่ำกว่าเป้าหมายด้านความเชื่อถือได้เป็นครั้งแรก ขณะที่ราคาชนเพดานที่กำหนดไว้ โครงการพลังงานหมุนเวียนเป็นบทเรียนเตือนใจ หลายแห่งถูกระงับหรือจำกัดกำลังผลิตหลังสร้างเสร็จแล้ว หน่วยงานกำกับอาจจัดการผลกระทบในระดับระบบ แต่ภาระทางการเงินมักตกกับเจ้าของสินทรัพย์ ทำให้โครงการน่าลงทุนน้อยลงและอาจลดความสนใจของนักลงทุนต่อโครงการรุ่นต่อไป

ดังนั้น ความสามารถสำคัญในทศวรรษหน้าจึงไม่ใช่แค่เชื่อมต่อให้ได้ แต่ต้องคาดการณ์และรับมือความผันผวนด้วยความยืดหยุ่น ระบบกักเก็บพลังงาน และการออกแบบสัญญากับการดำเนินงานที่เหมาะสม เพื่อให้โครงการยังหาเงินทุนได้แม้โครงข่ายรอบตัวเปลี่ยนไป

มีการพูดถึงระบบเก็บพลังงานแบตเตอรี่ (BESS) มากขึ้นพร้อมกับโครงสร้างพื้นฐาน AI คุณเห็นว่าระบบเก็บพลังงานแบตเตอรี่จะพัฒนาไปสู่ทรัพย์สินเชิงกลยุทธ์สำหรับศูนย์ข้อมูล AI ได้อย่างไร

ผมมองว่านี่เป็นการเปลี่ยนแปลงสำคัญอย่างหนึ่งของทศวรรษที่ผ่านมา ด้วยเหตุผลสองประการ ประการแรกคือต้นทุน ราคาแบตเตอรี่ลดลงราว 90% และต้นทุนการติดตั้งระดับสาธารณูปโภคยังลดลงประมาณ 20% ต่อปี แนวโน้มนี้ยังดำเนินต่อไปและทำให้ทางเลือกที่เคยไม่คุ้มทุนเริ่มเป็นไปได้

ประการที่สองคือคุณสมบัติสำคัญของระบบกักเก็บพลังงานแบตเตอรี่ (BESS): ตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงของโครงข่ายได้แทบจะทันที ความเร็วนี้สำคัญทั้งต่อการผลิตไฟฟ้า การใช้ไฟของศูนย์ข้อมูล AI และเสถียรภาพของโครงข่าย แบตเตอรี่เป็นสินทรัพย์ที่เชื่อมทั้งสามด้านเข้าด้วยกัน BESS ได้พิสูจน์แล้วว่าสร้างรายได้หลายทางได้พร้อมกัน ทั้งการซื้อขายไฟฟ้าตามส่วนต่างราคา การควบคุมความถี่ การสำรองกำลังผลิต และบริการสนับสนุนโครงข่าย ขณะเดียวกันยังช่วยรองรับช่วงที่ระบบตึงตัว คุณสมบัติรวมกันนี้ทำให้แบตเตอรี่เป็นสินทรัพย์เชิงกลยุทธ์ ไม่ใช่เพียงอุปกรณ์สำรองไฟ

ความท้าทายต่อไปคือการกระจายตำแหน่งติดตั้ง แบตเตอรี่จะให้ประโยชน์เต็มที่ก็ต่อเมื่ออยู่ตรงจุดที่โครงข่ายต้องการจริง เช่น จุดคอขวด ใกล้โหลดและแหล่งผลิตที่มันช่วยปรับสมดุล การติดตั้งและบริหารสินทรัพย์เหล่านี้ให้เป็นทรัพยากรแบบกระจายที่ทำงานประสานกัน แทนที่จะเป็นโครงการแยกส่วน คือสิ่งที่จะปลดล็อกคุณค่าเชิงกลยุทธ์ต่อโครงสร้างพื้นฐาน AI

ในช่วงเวลาที่คุณอยู่ที่ Hiveon คุณได้ทำงานอย่างกว้างขวางเกี่ยวกับโปรแกรมการตอบสนองต่อความต้องการ การควบคุมความถี่ และโปรแกรมการเพิ่มประสิทธิภาพพลังงาน อะไรคือบทเรียนที่ผู้ให้บริการศูนย์ข้อมูล AI สามารถนำมาใช้จากอุตสาหกรรมการขุด Bitcoin

ผมมองว่าอุตสาหกรรมคริปโตเป็นสะพานไปสู่การใช้ไฟฟ้าอย่างยืดหยุ่น ไม่ใช่เพราะเป็นผู้คิดค้นการตอบสนองด้านอุปสงค์ แต่เพราะนำโหลดรูปแบบใหม่ที่ทำให้ผู้ควบคุมโครงข่ายต้องสร้างกฎเกณฑ์ที่ดีขึ้น โปรแกรมลดโหลดในภาคอุตสาหกรรมหนักมีมาหลายทศวรรษแล้ว สิ่งที่การขุดเพิ่มเข้ามาคือโหลดขนาดใหญ่ กระจุกตัว และเลือกหยุดได้เกือบทั้งหมด: ปิดเครื่องได้โดยเสียเพียงรายได้ระหว่างหยุด ไม่ทำให้อุปกรณ์เสียหายและไม่ต้องเริ่มกระบวนการผลิตใหม่ คุณสมบัตินี้พบได้ยาก จึงเป็นเหตุให้ ERCOT จัดทำโครงการลดการใช้ไฟฟ้าโดยสมัครใจสำหรับลูกค้ารายใหญ่ที่ยืดหยุ่นได้ เช่น เหมืองขุด และโหลดเหล่านี้สามารถขึ้นทะเบียนเป็นทรัพยากรที่ควบคุมได้เพื่อเข้าร่วมการตอบสนองด้านอุปสงค์และบริการสนับสนุนโครงข่าย

แต่ต้องแยกให้ออกว่าบทเรียนใดนำมาใช้ได้จริง เพราะประเด็นเรื่องความเร็วถูกทำให้เรียบง่ายเกินไป จากประสบการณ์ทำงานกับเครื่องขุด ASIC ผมรู้ว่าการปรับโหลดการขุดขนาดใหญ่ภายในไม่กี่วินาทีทำได้ยาก จุดแข็งของการขุดคือการลดโหลดตามแรงจูงใจทางเศรษฐกิจและในภาวะฉุกเฉินอย่างรวดเร็ว โดยตอบสนองต่อราคาไฟฟ้าหรือความตึงตัวของโครงข่ายภายในไม่กี่นาทีได้อย่างเชื่อถือได้และในวงกว้าง ส่วนการควบคุมความถี่ซึ่งต้องปรับสมดุลอัตโนมัติแทบจะทันทีนั้นยากกว่ามาก เพราะต้องควบคุมเครื่องทั้งกลุ่มอย่างต่อเนื่องและตามสัดส่วน

การทำเช่นนั้นเป็นไปได้ ผมเคยร่วมผสานเครื่อง ASIC เข้ากับระบบควบคุมความถี่ในตลาดกลุ่มนอร์ดิกแห่งหนึ่ง โดยตอบสนองได้ภายในห้าวินาที แต่ระบบซับซ้อนขึ้นเรื่อย ๆ และผมยังไม่เห็นผู้ขุดในสหรัฐฯ ให้บริการควบคุมความถี่อย่างแท้จริงในระดับเดียวกับที่ทำด้านการตอบสนองอุปสงค์และการลดโหลด

ดังนั้น บทเรียนสำหรับผู้ดำเนินการ AI ไม่ใช่การเลียนแบบรูปแบบการปิดโหลดของเหมืองขุด แต่คือการใช้กลไกตลาด กรอบกำกับดูแล และความสัมพันธ์กับผู้ควบคุมโครงข่ายที่มีอยู่แล้ว อุตสาหกรรมคริปโตช่วยพิสูจน์ว่ากลไกเหล่านี้ใช้ได้ในวงกว้าง ทว่าผู้ดำเนินการศูนย์ข้อมูลแบบดั้งเดิมยังทำงานร่วมกับผู้ควบคุมโครงข่ายในเรื่องนี้น้อยมาก งานฝึกโมเดล AI หยุดชะงักได้ยากกว่าการขุดมาก เนื่องจากข้อกำหนดด้านการบันทึกสถานะและความต่อเนื่องของบริการ แม้งานอนุมานอาจยืดหยุ่นกว่า สิ่งที่ควรนำไปใช้คือรูปแบบการประสานงานและการเข้าร่วมตลาด ไม่ใช่สมมติว่าโหลด AI จะปิดได้เหมือนเครื่องขุด

ศูนย์ข้อมูล AI มักถูกพรรณนาว่าเป็นผู้บริโภคไฟฟ้าที่มีขนาดใหญ่ พวกเขาอาจกลายเป็นทรัพย์สินที่ช่วยให้กริดมีความเสถียรได้หรือไม่ แทนที่จะเพิ่มความต้องการเพียงอย่างเดียว

ได้อย่างแน่นอน ผมมั่นใจว่าศูนย์ข้อมูลโดยรวมยังใช้ความสามารถในการดำเนินงานอย่างยืดหยุ่นน้อยกว่าที่ควร ศูนย์ข้อมูลเป็นระบบที่ตั้งโปรแกรมได้ จึงจัดเวลาและปรับรูปแบบการทำงานได้ แม้งานบางประเภทหยุดชะงักไม่ได้ แต่ภายในสถานที่ยังมีโครงสร้างพื้นฐาน เช่น ระบบผลิตไฟฟ้าสำรองและแบตเตอรี่ที่เพิ่มขึ้นเรื่อย ๆ ซึ่งช่วยพยุงโครงข่ายหรือลดการดึงไฟเมื่อจำเป็นได้

ความจริงพื้นฐานเปลี่ยนไปแล้ว การใช้ไฟฟ้าไม่ได้คงที่ และเมื่อพลังงานหมุนเวียนมีสัดส่วนการผลิตเพิ่มขึ้น ฝั่งอุปทานก็ไม่คงที่เช่นกัน มีทั้งช่วงพีคและช่วงความต้องการต่ำ ศูนย์ข้อมูลที่มีเครื่องมือและแรงจูงใจจากโครงข่ายที่เหมาะสมสามารถช่วยรองรับความผันผวนนี้ แทนที่จะเพิ่มภาระเพียงอย่างเดียว ERCOT แสดงตัวอย่างแล้วว่าโหลดขนาดใหญ่ที่ยืดหยุ่นได้สามารถให้บริการควบคุมและกำลังสำรองในช่วงที่โครงข่ายตึงตัว

สำหรับผู้ดำเนินการส่วนใหญ่ อุปสรรคไม่ใช่ความสามารถแต่เป็นความเต็มใจ ประโยชน์ของความยืดหยุ่นไม่ได้มีเพียงรายได้เพิ่ม แต่รวมถึงความมั่นคงของการจัดหาไฟฟ้าในระยะยาว การปรับโหลดช่วยรักษาเสถียรภาพของระบบและหลีกเลี่ยงการเดินห่วงโซ่อุปทานของตนจนสุดขีด ซึ่งความขัดข้องเพียงจุดเดียวต้นทางอาจทำให้ทั้งระบบหยุดได้ ความยืดหยุ่นจึงเป็นทั้งรายได้และหลักประกัน ผู้ดำเนินการที่มองเช่นนี้จะเป็นกลุ่มที่โครงข่ายอยากรักษาไว้

คุณมีประวัติการทำงานทั่วทั้งห่วงโซ่คุณค่าของพลังงาน และได้กำกับโครงการที่ได้รับการสนับสนุนจากสถาบันต่างประเทศที่สำคัญ อะไรคือสิ่งที่แยกโครงการโครงสร้างพื้นฐาน AI ที่ดึงดูดนักลงทุนระยะยาวออกจากที่ไม่ดึงดูด

ความแตกต่างชัดที่สุดคือความพร้อมของโครงการ อุตสาหกรรมศูนย์ข้อมูล AI ยังอายุน้อย และต้องผ่านช่วงที่รูปแบบรายได้ กรอบจัดการความเสี่ยงในการดำเนินงาน ฐานทักษะ และห่วงโซ่อุปทานพัฒนาให้เติบโตเต็มที่ ผู้เล่นจำนวนมากเข้าสู่ตลาดจากภูมิหลังต่างกัน แต่มีเพียงไม่กี่รายที่เชี่ยวชาญตลอดห่วงโซ่ ตั้งแต่การผลิตไฟฟ้า การเชื่อมต่อโครงข่าย การเงิน การก่อสร้าง ไปจนถึงการบริหารงานประมวลผล การประสานงานตั้งแต่ต้นจนจบแบบนี้หาได้ยาก และเป็นสิ่งที่นักลงทุนโครงสร้างพื้นฐานระยะยาวมองหา เพราะช่วยให้คาดการณ์กระแสเงินสดได้ดีขึ้น

โครงการที่หาเงินทุนได้ต่างจากโครงการที่หาไม่ได้ตรงที่ทุกส่วนของห่วงโซ่ถูกคิดและประสานไว้ในแผนเดียวกัน ที่ดินดีแต่แผนไฟฟ้าอ่อน หรือข้อตกลงซื้อไฟฟ้าดีแต่ไม่เข้าใจพฤติกรรมของโหลดประมวลผลจริง ย่อมไม่พอ เงินทุนโครงสร้างพื้นฐานมองความทนทานและความคาดการณ์ได้ตลอดหลายทศวรรษ โครงการที่สำเร็จคือโครงการที่เชื่อมทุกส่วนเข้าด้วยกันจริง ๆ ไม่ใช่ขอให้นักลงทุนเดิมพันว่าปัจจัยห้าอย่างจะลงตัวด้วยโชค

มีการพูดถึงการผลิตพลังงานในสถานที่ การผลิตไฟฟ้าขนาดเล็ก ก๊าซธรรมชาติ พลังงานทดแทน และระบบพลังงานแบบผสมผสาน ซึ่งกลยุทธ์พลังงานเหล่านี้มีแนวโน้มที่จะสนับสนุนการเติบโตของโครงสร้างพื้นฐาน AI ในอนาคตหรือไม่

การมีแหล่งผลิตไฟฟ้าของตนเองแทบกลายเป็นเงื่อนไขสำหรับการพัฒนาศูนย์ข้อมูลใหม่ เพราะโครงข่ายกำลังเผชิญความต้องการพุ่งสูงที่รับมือเองได้ไม่ปลอดภัย เราเห็นข้อมูลแล้วว่าผู้พัฒนาในสหรัฐฯ หันไปสร้างโรงไฟฟ้าก๊าซภายในพื้นที่มากขึ้น และสำนักงานพลังงานระหว่างประเทศประเมินว่าภายในปี 2030 ศูนย์ข้อมูลอาจใช้กำลังผลิตก๊าซภายในพื้นที่ราว 15–27 กิกะวัตต์

แต่ไม่มีคำตอบเดียวที่ใช้ได้ทุกแห่ง กลยุทธ์ที่เหมาะสมขึ้นกับภูมิภาคและที่ตั้งจริง เพราะที่ตั้งกำหนดว่าแหล่งพลังงานใดมีอยู่ ขออนุญาตอะไรได้ และโครงข่ายรองรับอะไรได้ อย่างไรก็ตาม หากความเร็วในการเริ่มใช้งานเป็นเป้าหมายหลัก ซึ่งขณะนี้แทบทุกโครงการให้ความสำคัญ การผลิตไฟฟ้าจากก๊าซเป็นตัวเลือกที่น่าสนใจที่สุด ทางเลือกอย่างลมและแสงอาทิตย์ผลิตได้ไม่สม่ำเสมอ ส่วนพลังงานนิวเคลียร์ พลังน้ำ และถ่านหินต้องใช้เวลาหลายปีกว่าจะเริ่มเดินเครื่อง

ในระยะใกล้ การเติบโตน่าจะนำโดยก๊าซ ซึ่งมักจับคู่กับระบบกักเก็บพลังงานและพลังงานหมุนเวียนในรูปแบบผสมผสาน ต่อไปจึงค่อยเพิ่มแหล่งผลิตที่มั่นคงและสะอาดกว่าเมื่อพร้อมใช้งาน แต่ก๊าซในพื้นที่ก็มีต้นทุน การจัดหากำลังผลิตที่แน่นอนให้โหลด AI ที่ผันผวนอาจต้องสร้างกำลังผลิตเกินความต้องการมาก และกังหันก๊าซเองก็ขาดแคลนอยู่ แนวทางผสมผสานจึงทำให้ระบบทนทานกว่า

เมื่อมองไปข้างหน้า 5-10 ปี คุณคิดว่าอุตสาหกรรม AI ยังคงประเมินต่ำเกินไปเกี่ยวกับความสัมพันธ์ระหว่างการคำนวณ พลังงาน ความยืดหยุ่นของกริด และการเงินโครงสร้างพื้นฐาน และผู้นำควรเตรียมตัวสำหรับอะไรในวันนี้

ในสภาพแวดล้อมที่เปลี่ยนเร็วเช่นนี้ การทำนายอนาคตอย่างมั่นใจเป็นเรื่องยาก แต่มีหลายเรื่องที่ผมเห็นค่อนข้างชัด

ประการแรก ศูนย์ข้อมูลทุกแห่งจะต้องมีปฏิสัมพันธ์กับโครงข่ายไฟฟ้า ความสามารถนี้จะไม่ใช่เพียงคุณสมบัติเสริม แต่จะกลายเป็นเงื่อนไขในการเชื่อมต่อ เราเห็นผู้ควบคุมโครงข่ายเริ่มขยับแล้ว โดย PJM และ ERCOT กำหนดประเภทใหม่สำหรับโหลดขนาดใหญ่ที่ยอมลดการใช้ไฟฟ้าเป็นบางช่วงเพื่อแลกกับการเชื่อมต่อที่เร็วขึ้น ความยืดหยุ่นกำลังกลายเป็นค่าผ่านประตู

ประการที่สอง ผู้พัฒนาจะมองหาแหล่งไฟฟ้าที่ยังไม่มีผู้ใช้มากขึ้นและขยับไปสู่การบูรณาการแนวดิ่ง อาจซื้อสินทรัพย์ผลิตไฟฟ้าและโครงข่าย หรือสร้างความเชี่ยวชาญเหล่านั้นภายในองค์กร เมื่อคิวเชื่อมต่อเป็นคอขวด การควบคุมห่วงโซ่คุณค่ามากขึ้นช่วยให้กำหนดระยะเวลาโครงการได้มากขึ้น

ประการที่สาม ภาพลบของการพัฒนาศูนย์ข้อมูลจะเริ่มเปลี่ยนได้ก็ต่อเมื่อผู้พัฒนาและผู้ดำเนินการทำงานร่วมกับชุมชนที่ตั้งโครงการอย่างจริงจัง นั่นหมายถึงแบ่งภาระต้นทุนโครงสร้างพื้นฐานอย่างเป็นธรรม เปิดเผยการใช้น้ำและไฟฟ้า และสร้างประโยชน์ที่ชัดเจนให้ท้องถิ่น นักลงทุนและผู้ให้กู้จะกดดันให้โครงการมีผลการดำเนินงานด้าน ESG และความสอดคล้องกับชุมชนที่ดีขึ้นเป็นเงื่อนไขของเงินทุน ส่งผลให้อุตสาหกรรมต้องพัฒนาวิธีทำโครงการให้เป็นมืออาชีพขึ้น

โครงการที่ถือว่าความสัมพันธ์กับชุมชนและผลกระทบสิ่งแวดล้อมเป็นหัวใจของการจัดหาเงินทุน ไม่ใช่แค่การประชาสัมพันธ์ จะเป็นโครงการที่ได้รับเงินและสร้างได้ คำแนะนำของผมคือเริ่มใส่ความยืดหยุ่น การควบคุมห่วงโซ่คุณค่า และความร่วมมือกับชุมชนอย่างแท้จริงไว้ในโครงการตั้งแต่วันนี้ อีกห้าถึงสิบปี ทั้งสามอย่างจะเป็นเงื่อนไขพื้นฐาน ไม่ใช่จุดขายที่แตกต่าง

ขอขอบคุณสำหรับการสัมภาษณ์ที่ยอดเยี่ยม ผู้อ่านสามารถเยี่ยมชม Silicon Foundation เพื่อเรียนรู้เพิ่มเติม