昨天晚上在伦敦政经学院一次有关中国科技的新书发布会上，嘉宾提出一个有趣的问题，在AI竞争中美两强面前，英国的地位在哪里，欧洲的地位在哪里？恰巧，前不久编辑在伦敦参加数据中心活动Datacenterdynamics（DCD）的英国年会，该组织9月号的杂志上有一篇文章回答了这个问题。文章的题目：“英国AI的恰当规模是什么？”作者DanSwinhoe，DCD杂志的主播。
文章的中心是英国AI数据中心战略应该是放弃“超级训练”，聚焦“本地推理”。作者提出，在算力基础设施的建设竞争问题上，面对超大规模AI数据中心建设的浪潮，英国正展现出一条与其他科技大国迥异的发展路径：放弃建设gigawatt（吉瓦）级别的超级AI训练集群，转向布局中小型、高度本地化的AI推理（Inference）数据中心。
为什么要做这样的选择？文章的推理是：
一、放弃超级训练集群的现实困境
长期以来，伦敦及其周边地区一直是全球重要的数字与金融枢纽。但在AI时代，英国在建设100MW至300MW以上的大型训练数据中心方面已不具备优势。具体问题包括：
电力与电网瓶颈：英国面临高昂的能源价格以及老化的电网基础设施，无法在单一地点持续、稳定地提供超级AI训练所需的巨量电力。
地方阻力剧增：由于环保、噪音及土地资源等因素，英国地方政府与社区居民对大型数据中心新建项目的抵制情绪日益高涨。
国际竞争劣势：在超级训练集群的建设上，英国已被美国及亚洲部分地区远远甩在身后。
二、英国的“黄金规模”与推理市场切入点
面对资源限制，行业专家与新兴运营商提出，英国的突破口在于AI推理模型及极度本地化的部署：15-30MW的“黄金规模”。业内认为，英国无需且无法建立庞大的AI算力基地，其数据中心的“甜蜜点”（SweetSpot）在于15-30MW规模的设施。与超大规模云厂商（Hyperscalers）追求通用巨量算力不同，英国的大量金融、医药及工业企业需要将AI结合私有数据进行定制与微调，此类场景主要依赖轻量化、高性能的推理算力。另外，除了首都伦敦外，曼彻斯特、伯明翰、利兹、爱丁堡、格拉斯哥等区域核心城市，均具备支撑15-20MW专门针对工业与企业解决方案的推理设施的潜能。
三、传统旧资产改造（LegacyRetrofit）是边缘算力新机遇
在新建（Greenfield）大型数据中心审批繁琐、供电困难的背景下，重用与改造传统旧基础设施成为英国快速补充AI算力的主流策略。通过对2000年代初期的旧数据中心、银行自建机房乃至旧工厂仓库进行升级（如更新冷水机组、UPS、引入直接芯片液冷系统），使其能够承载高密度的AI硬件。同时，运营商通过收购旧资产并进行售后回租（Sale-and-leaseback），既能帮助旧资产所有者（如银行）实现专业化外包，又能为市场提供即时可用的AI算力，缩短建设周期。虽然部分极为老旧的设施最终会被拆除或改作工业用途，但大量位于大都市周边的旧设施正被重新定位为AI边缘推理节点。
为支持这些推理，文章举了诸多数据中心运营商的例子。Stellanor主打“以旧补新”，通过大量收购金融与企业留下的传统旧数据中心，采用售后回租与翻新升级（引入风冷封闭及液冷规划）的方式快速释放15-30MW的本地化推理算力。他们在伦敦北利用之前电信运营商留下的数据中心设施就是一个典型的例子；在西伦敦的Hayes,ColtDCS利用原来Optimum数据中心，价格原来10MW容量扩大为60MW；另一家公司GravityEdge在伦敦西部的Farnborough利用诺基亚之前一个旧仓库改造为可以支持银行业务的数据中心站点；即便第三方数据中心巨头DigitalRealty更倾向于“为AI建设新设施”，他们也通过在伦敦东部旧设施中推出了液冷实验室展示旧数据中心升级改造的能力。
文章指出，QTS在诺森伯兰郡建设的数据中心是已知英国唯一的吉瓦级项目，此外英国还有一些100MW+的数据中心项目，一些新兴的AI云公司也在英国部署AI容量，但是总体上英国在这个规模数据中心建设中落败了。英国拥有发达的金融业，英国人的生活离不开AI，英国的AI数据中心仍然可以成为一个伟大的英国成功故事。
阅读这篇文章，编辑一直在想的是，AI数据中心建设绝对不会只是现在这样的几个，几十个，几百个超级AI数据中心，而是需要成千上万的数据中心；AI光互联，也不是局限在芯片之间，机架之间，更大的市场在数据中心到数据中心。
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