日本液化天然氣貿易商 Jera 聯同 Dell 及英國 AI 基建開發商 RHAELM，計劃在千葉縣毗鄰火力發電站的土地興建 400 兆瓦的 AI 數據中心，總投資逾 150 億美元（約港幣 1,170 億元），並以不接駁電網的表後供電模式縮短投產時間，目標 2028 年分階段啟用。
3 家公司在 10 月 1 日簽署的諒解備忘錄並無約束力，但它揭示的思路值得業界細看：先鎖定電源，再把土地、整櫃級伺服器與融資打包成可重複複製的標準方案，令供電速度取代晶片供應，成為決定 AI 基建進度的關鍵。
電力取代晶片，成為算力擴張的首要關卡
Jera 行政總裁表示，這項合作的關鍵在於電力到位的速度，而 Jera 每年交易約 3,500 萬噸液化天然氣，這批燃料可供發電站運轉，構成項目的底氣，他估算每 1 吉瓦的 AI 數據中心及配套氣電設施需要 350 億至 450 億美元（約港幣 2,730 億至 3,510 億元），3 家公司期望在 5 年內發展 3 至 4 吉瓦容量，整體規模約 1,400 億美元（約港幣 1 兆 920 億元）。
Jera 另外有聲明則提到，數個吉瓦的容量會在 2030 年代利用 Jera 其他發電站落成，與 5 年內的說法有一段距離，整套構想仍處於早期階段，投資額亦屬推算，並非已經承諾的資金。
千葉項目把電廠、伺服器與融資打包成整套方案
Jera 在千葉項目中提供毗鄰千葉火力發電站的土地，並以 15 至 25 年的合約供應 400 兆瓦電力，RHAELM 負責開發、建造、營運及融資，Dell 供應標準化的整櫃級 AI 基礎設施，Apollo 則擔任 RHAELM 的策略投資及融資夥伴，4 方分工把供電、土地、硬件與資金一次過鎖定。
設施預計 2028 年起分階段營運，2029 年達到 400 兆瓦滿載，並直接取用鄰近電廠的電力，毋須等待電網接駁，業界把這種安排稱為表後供電，《金融時報》形容項目連同發電廠一併興建，且不會接駁電網，這與傳統數據中心先申請併網、再等待變電站落成的流程截然不同。
單一機櫃功率超過 100 千瓦
AI 數據中心的設計邏輯與傳統機房截然不同，傳統機櫃的設計功率約為 8 至 12 千瓦，Nvidia 的 GB200 NVL72 整櫃系統運作時約需 120 千瓦，相差約 10 倍，空氣冷卻在這個密度下已力有不逮，據 Goldman Sachs 估算，採用液冷的 AI 伺服器佔比由 2024 年的 15% 升至 2025 年的 54%，預期 2026 年達到 76%，Deloitte 則預計新一代機櫃功率最高可達 370 千瓦。
3 家公司的備忘錄把發電、冷卻與標準化 AI 運算設施放在同一廠址統籌，並期望把千葉的設計複製到 Jera 其他發電站，令每個項目毋須由零開始規劃，這種工業化的交付方式有望縮短建造期，也有助壓低成本。
日本算力容量遠遠落後
日本的 AI 運算容量與美國及中國的差距懸殊，根據 International Data Center Authority 今年的報告，美國數據中心耗電 29.2 吉瓦，佔全球 43%，中國為 8.5 吉瓦，日本只有 1.7 吉瓦。
電網接駁正是日本追趕的最大障礙，Wood Mackenzie 預測日本數據中心用電量將由 2024 年的 19 太瓦時增至 2034 年的 57 至 66 太瓦時，高峰需求達 6.6 至 7.7 吉瓦，約佔全國高峰負荷 4%，超大規模營運商期望 5 年內投入運作，支援增長所需的燃氣發電廠卻最長可能要 10 年才建成，令部分項目要推遲至 2029 年。
各路資金仍在大舉湧入日本，Blackstone 計劃未來 3 至 5 年在日本 AI 數據中心投資 300 億美元（約港幣 2,340 億元），並借助旗下 AirTrunk 平台洽談興建超過 1 吉瓦的設施；NTT Data 宣布到 2033 年至少投入 1.5 兆日圓（約港幣 750 億元），把容量增至 1 吉瓦；Microsoft 在 4 月公布 1.6 兆日圓（約港幣 800 億元）的日本投資，並可運用 Sakura Internet 與 SoftBank 的 GPU 基建，兼顧數據主權的需要，政府方面，首相 Sanae Takaichi 的戰略產業投資計劃訂下目標，要在 2035 年前推動 32.7 兆日圓（約港幣 1 兆 6,350 億元）公私營資金投入雲端運算及數據中心基建。
氣電直供換來速度，碳排與落實風險仍待驗證
氣電直供雖然解決了速度問題，卻把碳排放與燃料供應的風險帶進 AI 基建，Wood Mackenzie 預計煤與天然氣在 2034 年仍佔日本發電容量逾 40%，可再生能源到 2030 年只達 17%，該機構亦指日本需加快核電重啟與可再生能源部署，才能同時滿足氣候目標與超大規模營運商的可持續發展要求。
千葉項目本身仍有多重不明朗因素，備忘錄並無約束力，設施須待最終協議及融資落實才能動工，若要新增發電設備，燃氣渦輪機的交付期同樣可能拖慢進度，而 1,400 億美元（約港幣 1 兆 920 億元）只是 Kani 對 3 至 4 吉瓦規模的推算，並非已經承諾的投資額。
企業選擇算力要先問供電與散熱
對正在規劃 AI 部署的企業來說，選擇雲端或託管夥伴時應先查問供電來源、單一機櫃功率上限及液冷配置，而非只比較晶片型號與價格，因為這些條件已直接決定投入服務時間與擴容空間。
長遠而言，AI 基建將由各自選址的數據中心，轉向電廠、冷卻與運算同址設計的整合園區，業界分析亦指電網限制正推動營運商轉用場內天然氣發電，日本以液化天然氣貿易商為核心的模式與這股趨勢相呼應，這個模式能否在減碳壓力下複製，將是 2028 年首批設施投產後最值得觀察的指標。
