ALPS 已任命 Brian Turnbow 擔任 AI 技術總監，將這位義大利電信與數位基礎設施資深人士置於其計畫核心，負責圍繞可用電力與現有工業資產，開發人工智慧及高效能運算資料中心。
這家義大利公司正推動「能源轉運算」模式，將高耗電的運算設施設置於電網容量、發電資源或可用工業連接已經存在的地點。這種方式解決了 AI 基礎設施面臨的最直接限制之一：開發商可以迅速採購伺服器，但取得足夠電力與電網連接可能需要更長時間。
義大利展現了這項瓶頸的規模。Terna 截至 2026 年 8 月 31 日公布的資料顯示，資料中心的電網連接申請量已超過 100 吉瓦，相較之下，2024 年底約為 30 吉瓦。這些申請不等同於已建成的設施或有保障的需求，但其增幅正對連接排程、輸電規劃，以及適合大型專案的土地造成日益升高的壓力。
ALPS 表示，Turnbow 將領導其 AI 與 HPC 技術策略，涵蓋資料中心架構、場址評估，以及與科技和工業合作夥伴的協作。義大利被列為優先市場，該公司計畫與當地工程及工業集團合作，同時借鑑其在國外專案的經驗。
能源取得情況形塑資料中心版圖
AI 資料中心需要密集部署圖形處理器及其他專用硬體，單一設施的耗電量可能遠高於傳統企業伺服器機房。其開發日益受到變電站、輸電容量、當地發電、冷卻基礎設施，以及電網升級時程等實際問題所左右。
Gartner 預測，全球資料中心用電需求將在 2026 年達到 565 太瓦時，較 2025 年的 447 太瓦時增加 26%。這些數據涵蓋資料中心設施的整體需求，而不僅是 AI 工作負載；然而，AI 運算的快速成長已成為規劃新增容量時的核心因素。
ALPS 的策略是避免只集中在既有資料中心樞紐，因為這些地區的電力接入可能受到限制，轉而評估能源已可取得的地點。該公司表示，將研究整合再生能源發電，以及重新開發閒置工業用地的機會；在技術條件允許的情況下，保留現有建築、電網連接和其他設備。
重複利用工業基礎設施，可能縮短場址在容納運算硬體前所需的準備工作，但每個地點仍需進行工程評估、取得許可、升級設備及簽訂接入協議。這種模式也旨在透過改造可能已連接至能源網路的資產，限制新增土地使用和建設需求。
這項定位讓 Turnbow 的職責不僅聚焦於伺服器選擇，也具備實務導向。場址是否適合 AI 或 HPC，取決於設施能否以所需規模獲得可靠電力、排除高密度設備產生的熱量，以及連接能承載大量資料傳輸的光纖網路。
Turnbow 帶來義大利基礎設施經驗
Turnbow 在電信與數位基礎設施領域擁有超過 25 年經驗。他曾在 TWT、Unidata 和 CDLAN 擔任技術職務，這三家公司都與義大利的連線及網路基礎設施產業有關。他也是 ITNOG（義大利網路運營商協會）的董事會成員。
他的任命讓 ALPS 擁有一位具備網路層經驗的技術主管；除了電力供應之外，資料中心也依賴網路層。AI 設施不僅需要大容量電力，也需要在運算叢集、企業客戶、雲端平台及其他資料中心之間建立具韌性的連線。
ALPS 於 2018 年在特倫蒂諾成立，並表示其業務遍及四大洲。該公司為能源及運算密集型應用設計、建造和營運資料中心，將能源開發與資料中心工程及營運相結合。
ALPS 表示，公司的擴張獲得 Azimut 支持。該公司指出，2023 年一筆 4,000 萬歐元的交易，以及 2024 年一筆 1.05 億歐元的聯合投資交易，為其國際成長計畫提供融資。
挖礦仍是業務計畫的一部分
ALPS 表示，即使公司正在發展 AI 與 HPC 產能，其加密貨幣挖礦業務仍將依照現有商業計畫持續運作。這創造了潛在的營運重疊：挖礦與 AI 運算都需要可靠的電力、冷卻系統、硬體部署及資料中心管理。
這兩項業務的經濟模式與硬體需求截然不同。加密貨幣挖礦通常以為特定狹窄運算任務設計的專用機器為核心；AI 與 HPC 設施則依賴支援訓練與推論工作負載的彈性加速器、網路設備、儲存系統及軟體堆疊。因此，針對挖礦最佳化的場地，在容納高密度 AI 設備前，仍需要進行大量技術規劃。
根據所提供資料引用的估計，全球比特幣挖礦每年約使用 155 太瓦時的電力。這遠低於 Gartner 對 2026 年資料中心總需求的預測，但兩個產業都在競爭電力、電氣設備、冷卻容量及合適場址的取得。
對 ALPS 而言，機會不只在於增加伺服器，而在於找出電力與基礎設施能讓運算比等待新電網連接的全新設施更快投入運作的工業地點。Turnbow 的任務顯示，公司正試圖將場址選擇流程轉化為可重複執行的技術策略，並從義大利日益擁擠的電力接入環境開始。
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