微軟正在亞利桑那州和威斯康星州建設大型人工智能數據中心，爲這項變革性技術提供基礎設施。人工智能確實很熱門。
此類數據中心需要大量電力，給電網帶來巨大壓力。據估計，到 2026 年，人工智能將消耗全球數據中心預計 96 吉瓦電力需求中的約 40 吉瓦，高於 2023 年的 49 吉瓦總需求。這種能源使用會產生大量熱量，需要大量水來冷卻數據服務器。僅微軟位於亞利桑那州古德伊爾的數據中心每年就需要 5600 萬加侖的水，當地沙漠社區面臨着水資源枯竭的風險，無法滿足這些耗電大戶的需求。
另一方面，儘管比特幣挖礦經常被批評爲“耗能大戶”，但它實際上是一種幫助電網更加穩定和高效的絕妙方式。這是因爲比特幣礦工能夠近乎實時地調整能源使用量。
爲了使電網保持正確的頻率，電網運營商必須通過調整能源生產來“平衡”電網，以滿足用戶需求。這個過程被稱爲“負荷跟蹤”。從歷史上看，增加和減少能源生產是電網運營商唯一可用的實時響應措施。但現在，在電力需求高或低的時期，比特幣礦工可以快速調整其電力消耗，以創建電網運營商可以用來建立平衡的第二個實時響應措施。
由於可再生能源生產隨天氣波動，難以增加或減少以建立電網平衡，因此比特幣挖礦被證明是一種可擴展且經濟可行的可變負載解決方案。這種通過比特幣挖礦實現的新型電網平衡模式現已爲新的、更大且靈活性更低的 AI 電力消費者的使用鋪平了道路。
但爲什麼人工智能不能簡單地實時調整其能源使用情況呢？與人工智能數據中心相比，比特幣礦工的能源使用情況有一個獨特之處。比特幣網絡是一個固定客戶，不會因礦工降低或關閉設備而受到不利影響。然而，如果人工智能數據中心關閉部分服務器以降低人工智能計算速度，客戶就會受到不利影響。
這種靈活性使比特幣挖礦成爲穩定電網的有效方法——尤其是幫助管理大型人工智能數據中心的電力消耗——因爲它可以快速應對電力供需波動。
我們看到俄克拉荷馬州等州通過鼓勵比特幣挖礦及其電網效益來接受這種模式。5 月 30 日，州參議院通過了一項法案，規定如果礦工爲當地電力生產商提供可調負載，則用於商業挖礦的機械和設備的銷售可免稅。
德克薩斯州、斯堪的納維亞半島和冰島
德克薩斯州在風能生產方面投入了大量資金，導致電網在某些時期面臨額外壓力，因爲能源供應經常超過當地需求（尤其是在夜間）。
通過在非高峯時段增加活動，比特幣礦工可以消耗風能產生的多餘電力，而這些電力原本會因爲這些時段的需求不足而閒置。他們的能源消耗穩定了電力供需之間的微妙平衡，並有助於防止電網超負荷，從而避免停電等中斷。
2021 年 2 月，在一場破壞性的冬季風暴中，德克薩斯州因無法滿足突然激增的電力需求而遭遇嚴重停電。那裏的比特幣礦工能夠迅速停止運營，減輕負荷，並在危機期間幫助穩定電網。
斯堪的納維亞半島是另一個遍佈風力渦輪機的地區。這裏的風能在非高峯時段產生過剩能源，否則會因缺乏即時需求和存儲解決方案而被浪費。比特幣挖礦設施正在動態地利用這些過剩能源，在滿足大量需求的同時，幫助維持電網的平衡和整體效率。
在地熱和水力發電豐富的冰島，比特幣挖礦業務已成爲能源市場不可或缺的一部分。該國可再生能源產生的電力超過了其人口合理使用的量。比特幣礦工消耗了這些多餘的電力，提供了靈活、穩定的需求，支持了該國的可再生能源產業。
讓可再生能源更加可行
比特幣礦工對電網的穩定作用還有另一個有趣的好處：提高可再生能源項目的財務可行性。如何實現的？
與煤炭等化石燃料相比，風能和太陽能通常能提供成本更低的電力，這對於尋求最大化盈利能力的比特幣礦工來說是一個關鍵因素。然而，可再生能源往往面臨挑戰，因爲它們發電具有間歇性，而且供需之間存在差距。例如，太陽能電池板在需求相對較低的白天產生的能量最多，而風力渦輪機在夜間可能產生更多的電力。
但通過提供持續且可預測的需求，比特幣礦工可以彌補這一缺口，並確保德克薩斯州和斯堪的納維亞半島的風力發電場以及冰島的水力發電廠獲得穩定的收入來源。（2020 年，挪威 98% 的能源來自可再生資源，其中 92% 來自水力發電）。此外，比特幣礦工的這種積極財務影響有助於使可再生能源項目更具經濟吸引力，並可以鼓勵全球使用可持續的清潔能源解決方案。
前方的路
比特幣挖礦、人工智能數據中心和可再生能源項目相互交織，爲能源管理創新提供了良好的機會。使用實時數據分析來優化電力生產和分配的智能電網軟件最終將無縫集成到比特幣挖礦業務中。這種整合將進一步提高電網效率和可靠性，特別是在人口快速增長的地區和大型人工智能數據中心所在地。
全球能源生產和分配極其複雜、競爭激烈，並且高度受政治、經濟和監管力量的影響。因此，比特幣礦工穩定和優化電網的能力（尤其是在擁有大量可再生能源和/或能源密集型 AI 數據中心的地區）使他們成爲擴大可再生能源生產和整體能源管理的寶貴合作伙伴。
注意：本專欄中表達的觀點爲作者的觀點，並不一定反映 CoinDesk, Inc. 或其所有者和附屬公司的觀點。
