資料中心爭議加劇，家庭運算節點能否成為新解決方案？
How to take control of the AI data center boom and built it into your own home in the future
作者: Kevin Williams | 時間: Sat, 09 May 2026 14:05:11 GMT | 來源: CNBC
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資料中心爭議加劇，家庭運算節點能否成為新解決方案？
資料中心面臨土地與電費爭議，多州考慮立法限制。在此背景下，家庭式資料中心節點模式興起，如 Span 與 Nvidia 合作安裝小型節點。專家分析指出，此模式雖能節省土地並提升能效，但受限于電力、網路及安全，難以承載高延遲訓練，較可能作為超大型中心補充。文章探討了經濟效益、網路安全漏洞及社區反對反應，指出技術與經濟因素決定了其未來發展路徑，並非完全取代大型中心的替代方案。
資料中心正大量佔用土地、推高電費，並因大型科技公司在社會中的權力成為公眾不滿的導火線。
緬因州的立法機構最近通過了該州禁止資料中心的法案（但未成功推翻州長的否決）。根據國家州立法者會議的數據，從奧克拉荷馬州到紐約州等橫跨光譜的 14 個州正在考慮立法，禁止或暫停新的資料中心建設，因為公眾對 AI 的看法越來越轉為負面。
然而，儘管公眾和政客們有所顧慮，用於建設新資料中心的資金卻源源不斷。根據近期華爾街估計，美國最大的科技公司在 2027 年預計每年在 AI 上的支出將高達 1 兆美元。全球方面，麥肯錫的一份最新報告預測，到 2030 年資料中心支出將達到 7 兆美元。
同時，房地產圈越來越傾向於將資料中心建立在更接近消費者的地方，甚至直接安裝在他們的家裡。CNBC 戴安娜·奧利克近期的報導指出，房地產行業的主要參與者，包括房屋建築商 PulteGroup，正與位於加州的初創公司 Span 合作進行早期測試，在新建房屋的牆面上安裝小型分式資料中心「節點」。
這種模式能否擴大規模，以及房東、房東協會和監管機構是否會批准，仍在討論中。專家指出，家庭式資料中心具有一些優點，例如家庭式電網能減少新資料中心的建設需求，並提高能源效率。
「技術上已經可行，並且正在探索中，」美國能源和科技公司 BaRupOn 的首席運營長 Balaji Tammabattula 表示，他目前正在德克薩斯州萊比德縣建設一個資料中心校園。他說，就像家用電腦可以為分散式網路貢獻處理能力一樣，房屋可以搭載運算硬體並匯入大型數據處理系統。
家庭式資料中心模式將類似於使用家庭潛在電力進行比特幣挖礦，或出售多餘的屋頂太陽能電力或電動汽車電量信用的嘗試。
「可行性取決於可用電力、網路連接、熱量管理和工作類型。對於批次處理和非時間敏感的任務，家庭環境的效果出奇地好，」Tammabattula 說道，但對於高密度 AI 訓練或即時工作負載，住宅限制難以克服。
實際案例正在作為概念驗證展開，因為歐洲越來越重視資料中心的廢熱問題。例如，一家名為 Heata 的英國初創公司在人們家中安裝伺服器，處理雲端運算工作負載，同時將產生的熱量直接引導至房屋的熱水器中，實質上是讓房東以容納硬體為代價獲得免費熱水。英國氣體公司（British Gas）已支持此類模式的試用。
在更大規模上，微軟在芬蘭的資料中心的廢熱熱泵運行剛開始，暖約 25 萬名當地居民的家。
「這些例子顯示該概念在家庭層面和社區層面都能運作，」Tammabattula 表示。
家庭資料中心帶來了一長串的優缺點。在好的一方面，Tammabattula 指出，住宅模型減少了成為嚴重瓶頸的土地和基礎設施需求，將運算分佈到更靠近終端用戶的地方，並為房東創造通過節能的自然動力。他補充說，家庭運算也具有可持續性角度，因為廢熱會被重新利用，而不是以昂貴的成本冷卻掉。
但您很快就不會從某個人的步入式衣帽間或地下室服務器獲得 ChatGPT 或 Claude 的回應，這些與 AI 的深層互動仍然需要廣闊的資料中心。住宅環境目前缺乏企業工作負載所需的電力密度、冗餘、物理安全和環境控制。而且，如果您無法獲得了自己 WiFi 或電話信號，就無法供電給資料中心。
「連接品質因家庭而異，導致大規模可靠性問題。還存在關於在私人住宅中容納商業設備的監管和保險問題，」Tammabattula 表示。
目前，經濟學僅適用於特定工作負載類型，如批次處理、渲染和研究運算。「任何需要保證正常运行時間或低延遲的東西目前都不適合此模型，」他補充道。
鑑於上述限制，家庭資料中心更可能成為未來基礎設施的利基層，而不是替代超大型資料中心。家庭資料中心模式通常涉及第三方擁有和運營設備，因此房東無需管理任何技術問題。
「房屋不會取代超大型資料中心，特別是那些需要高密度電力、高速網路、專用冷卻和嚴格控制環境的大型 AI 訓練群，」開發下一代光網路和去中心化雲基礎設施的 Luxcore 公司的 Gerald Ramdeen 表示。他認為，更現實的機會是將家轉化為專業管理的邊緣運算節點，用於 AI 推論、低延遲工作負載、靈活/批次運算、雲端遊戲以及某些廢熱重複利用應用。
這種方法對日常生活產生了影響，因為它越來越多地與 AI 相交，並通過 AI。
「它可以用於整理你青春期女兒擁有的七萬億張照片，」美國全球專業服務和商業地產公司 JLL 的美洲數據中心策略副總裁 Sean Farney 表示，該公司在全球超過 340 個資料中心場地管理 4.4 吉瓦的資料中心空間。
Farney 指出您的智慧手機運算能力超過第一個建立的資料中心，所以雖然家庭資料中心的想法尚未在大規模上發跡，但它很有可能。他補充說，由於維護超分散的足跡在運營上昂貴，因此很難與超大型服務商競爭。但他補充說，這可以做到，並且正確做到的公司將獲得不錯的大小估值。
在商業規模實現成功之前，家庭資料中心仍有一些技術限制。其中，家庭需要擁有可靠且穩定的電力和機械資源供應，因為 Farney 表示資料中心的電力消耗會很快超過住宅供電。他說，「20 千瓦的家用發電機甚至給不了您一個 AI 服務器櫃。」
但如果技術能夠解決這些問題，房屋是否能克服資料中心的規模效應？Farney 認為答案是肯定的。
Huntress 全球網路安全公司產品營銷主管 Aimee Simpson 說，懷疑家庭式資料中心普及的一個原因是網路安全漏洞。Simpson 表示，「一組家庭式微型資料中心需要更強大的網路安全方法。」雖然大規模運營的家庭網路存在去中心化的潛在好處——更多場所意味著任何一個資料中心失效時都有更多冗餘——但擴大足跡也使安全變得更加複雜。
「每個場地的硬體和軟體都需要安全，並需要仔細監控，以避免任何漏洞，」Simpson 表示。至於場地的物理安全，「幾乎不可能保證，」她說。「Amazon 和 Microsoft 這樣的企業運營的超級資料中心周圍有圍牆並全天候有人把守，就是這個原因。」
「我無法想象一個世界，其中具有數據安全和合規義務的終端用戶會對敏感、保密信息被可能坐在某人車庫中的伺服器處理和管理感到舒適，」Simpson 表示。不過，她知道合法使用防篡改物理容器的微型資料中心網路。如果這些可以位於住宅中，那麼可以減輕一些安全顧慮。
根據 Bentley 大學資訊系統講師 Arthur Ream 的說法，家庭式資料中心模式是合理的，正在發生，對於推論工作負載是一個合乎情理的答案，如果是訓練則不然。
「有趣的问题不是住宅運算是否有效。而是安全、可靠性和監管故事在吉瓦規模上是否站得住，或者該行業是否悄悄發現將 AI 運營風險放在別人的設備間是最便宜的，」Ream 表示。
根據 Ream 的說法，Span 正在開拓此模型，例如與 Nvidia 和 PulteGroup 合作，Span 在住宅房屋中擁有並安裝液冷 Nvidia RTX PRO 6000 Blackwell GPU，然後將運算出售給超大型服務商和 AI 雲服務商，同時房東獲得 Span 智慧面板、電池備份以及電力網和網路的折扣。房東支付每月約 150 美元的費用，涵蓋電力和網路；安裝免費，而 Span 向 AI 客戶出售運算。
「經濟論點是必須重視的：一個 100 兆瓦資料中心成本約為每兆瓦 1500 萬美元，建造需要三到五年。Span 聲稱它可以在約六個月內在 8000 所新房屋中部署 XFRA 節點以匹配該容量，成本為每兆瓦 300 萬美元。即使針對營銷數學大幅削減，功率速度差距是真實存在的，」Ream 表示。
其他專家表示較少顧慮，並說此概念行不通。
「AI 基礎設施不等於加密貨幣基礎設施。您不在地下室運行資料中心，」Bright Machines 的首席策略官 Sviat Dulianinov 表示，這是一家位於舊金山的軟體和機器人公司。現代 AI 運行在數千個 GPU 共同工作的「AI 工廠」上，需要複雜的工程、精密製造和緊密整合的供應鏈：從服務器和機架建造到部署。他還表示，它還需要工業級別的電力冷卻。運算將更靠近邊緣，但它將是標準化、工程化系統，而非眾籌式家庭資料中心，」Dulianinov 表示。
隨著資料中心招致從沿海到沿海社區的不滿，房地產專業人員密切關注這些發展，但對住宅社區如何反應有自己的顧慮。
「HOA 會絕對地對此想法大肆炒作，」佛羅里達州棕櫚花園 Echo Fine Properties 的主席和創始人 Jeff Lichtenstein 表示。「我甚至無法想象我們的 Facebook 社區頁面。科技公司和城市以及房東協會之間的戰鬥會讓典型的共和黨對民主黨的戰鬥看起來像小孩的遊戲，」Lichtenstein 表示。