Wannie Park, PADO AI 创始人兼首席执行官 – 专访系列

Wannie Park 是 PADO AI 的创始人兼首席执行官，是一位资深的科技和能源领域高管，拥有超过二十年在软件、清洁能源和互联基础设施交叉领域创办公司的经验。在创立 PADO AI 之前，他曾担任多个高级领导职务，包括 Bidgely 的合作与企业发展高级副总裁、Zen Ecosystems 的首席执行官，以及 Inspire 的企业与业务发展高级副总裁。在其职业生涯早期，他曾在 Belkin 和 Intel Capital 等公司担任企业发展和战略投资职务，帮助推动新兴技术、物联网和能源管理领域的创新。 PADO AI 是一家能源协调软件公司，专注于帮助人工智能数据中心和大型设施更高效地管理电力消耗。其平台利用人工智能实时分析能源需求、预测负载，并优化电力、冷却和分布式能源资源的使用。通过改进能源基础设施的利用方式，该公司旨在帮助运营商提高计算能力、降低运营成本并支持更可持续的能源使用。 您的职业生涯一直处于能源创新、企业发展和人工智能的交汇点——从 Intel Capital 和 Belkin，到在 CEIVA、Inspire、Zen Ecosystems 和 LG NOVA 领导清洁能源计划，再到创立 PADO AI。是什么启发了您创立 PADO AI？您之前的经验如何塑造了您对数据中心人工智能驱动能源协调的愿景？ 在我的整个职业生涯中，我经历了一些有趣技术周期的炒作、崩溃和复苏。这包括 2000 年互联网泡沫的破裂、网络/物联网规模化的发展，以及 2000 年代末北美电网的现代化。对我来说，这三个推动市场的技术变革最终汇聚成了围绕人工智能数据中心的巨大机遇，这也是 PADO 成立的原因：一个由人工智能驱动的软件解决方案，诞生于电力、计算和云计算的融合。 道达尔能源最近宣布使用购电协议为谷歌数据中心供应可再生电力。您如何看待超大规模基础设施转向长期可再生能源合同的这一更广泛趋势？ 我认为这是可再生能源的一大胜利。然而，我不会将其归类为向可再生能源的更广泛转变。相反，这实际上更多地反映了对电力的获取和获取时间。在这种情况下，数字上算得过来。每出现一个这样的公告，背后可能就有 10 个是采用表后燃气发电的。 随着人工智能工作负载迅速增加电力需求，您是否看到数据中心运营商在可再生能源整合方面发生了根本性的转变？ 我看到的是，围绕部署与更高效、可持续冷却系统相协调的储能系统，人们做出了更一致的努力。这平衡了可再生能源的一些间歇性问题。构建和部署可持续的储能策略可以增加可再生能源的整合，同时让数据中心保持正常运行时间。 传统数据中心在尝试将太阳能等可再生能源完全整合到现有系统时，面临的最大结构性或运营性障碍是什么？ 主要障碍是基础设施的复杂性和缺乏实时遥测数据。传统系统是为恒定、可预测的负载而构建的，通常缺乏在不危及正常运行时间的情况下管理太阳能间歇性所需的软件层。根据我在问题 3 中的评论，我还要补充一点，电池储能系统将是决定整合太阳能等可再生能源时的力量倍增器。 根据您为运营商和公用事业公司提供咨询的经验，为什么许多数据中心难以在严格的可靠性要求与脱碳目标之间取得平衡？ 从数据中心的角度来看，可靠性和脱碳常常被视为零和游戏——要得到一个，就必须牺牲另一个。数据中心自然将“五个九”的可靠性置于一切之上，因此脱碳目标常常被降级处理。 由人工智能和机器学习驱动的能源协调平台正日益受到关注。实时协调如何改变关键任务环境中分布式能源资源的经济性和可靠性？ 数据中心在现有的电力容量和固定计算能力下运行。 协调将能源从固定成本转变为动态资产，从而产生更高的生产力，无论是收入、代币生产等。将协调与不同的分布式能源资源相结合，您就能够倍增您的影响，无论是脱碳、收入还是代币生产等。 协调软件如何能够叠加到现有基础设施上，而不需要进行重大的资本密集型重建？ 协调软件可以而且应该被设计成一个智能软件层，通过 API 与现有系统集成，无论是楼宇管理系统、数据中心基础设施管理系统，还是分布式能源资源。这将最大限度地减少任何重大重建。 当运营商权衡可靠性、成本和脱碳时，应该优先考虑什么——哪些权衡常常被误解？ 如今，作为运营商，他们的首要任务是可靠性。如果深入探究可靠性，这意味着“五个九”的正常运行时间。这意味着稳定可靠的电力。鉴于能源成本与人工智能工厂由此产生的价值之间存在巨大倍数关系，成本节约并不是问题。您可以看到公用事业公司试图将灵活性引入数据中心市场，但响应者寥寥无几。进一步深入探究，脱碳除非是强制性的，否则会排在优先事项列表的末尾。 如果数据中心运营商想要在保持正常运行时间的同时，有意义地提高可再生能源利用率，应该跟踪哪些指标？ 从高层次来看，跟踪和测量站点层面的范围 1/2/3 排放以建立基准。除了标准的电力使用效率外，运营商还应跟踪每工作负载的碳强度和可再生能源利用率。最后，数据中心应跟踪搁浅电力——即已支付但由于低效负载管理而未使用的电力容量。 展望未来，您如何看待公用事业公司、数据中心运营商和人工智能驱动的能源平台在未来五年内关系的发展？ 我看到两种关系模式。一方面，我看到这 3 个利益相关者正在朝着协作电网的方向发展。数据中心将成为一种能够响应电网、削减或转移负载以稳定电网的资产。人工智能驱动的平台将成为粘合剂，使这两个庞大行业能够实时沟通和协调。另一方面，我看到许多数据中心将脱离电网，自行发电，完全实现表后运行。考虑到此类项目的成本和总体投资，它们不太可能回归电网。 感谢您接受这次精彩的采访，希望了解更多信息的读者请访问 PADO AI。