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Meta 印度首座 AI 資料中心:向 Reliance 租下 Jamnagar 168 MW

本頁內容6 個段落
  1. 以租代建:交易怎麼架
  2. 用電靠綠電、冷卻靠海水,費用記在 Meta 帳上
  3. 印度為何在此刻成為焦點
  4. 卡住 AI 擴張的那道關卡:能源
  5. 給基礎設施策略的三個訊號
  6. 資料來源

摘要: Meta 於 2026 年 6 月 9 日宣布向 Reliance 承租 Jamnagar AI 資料中心第一期 168 MW,這是 Meta 在印度的首座 AI 資料中心。案場採 built-to-suit 模式,由 Reliance 負責設計、施工、綠電、網路與營運,Meta 支付能源與水費。設施預計兩年內完工,使用再生能源並以淡化海水冷卻。

2026 年 6 月 9 日,Meta 對外宣布已與 Reliance Industries 簽約,承租古加拉特邦 Jamnagar 一座 AI 資料中心的第一期 168 MW 容量,這也是該公司在印度的首座 AI 資料中心。此案以 built-to-suit 模式推動:從設計、施工、綠電供應、網路連結到後續營運,全由 Reliance 一手包辦;Meta 則全額支付自身營運耗用的能源與水費。這座設施預計兩年內完工,之後還能繼續擴充。

把房地產的外衣褪去,這筆交易真正的主題是能源工程。Mark Zuckerberg 表示:「我們很榮幸與 Reliance 合作,在印度建造我們的第一座 AI 資料中心。」Reliance 董事長 Mukesh Ambani 也把這樁合作形容為「印度數位基礎設施的轉型時刻」。

以租代建:交易怎麼架

整筆交易最值得琢磨的是架構本身:Meta 沒有買地自建,而是向 Reliance 承租容量。這麼一來,資本支出被換成了營運支出,交付風險也轉由在地夥伴扛下;對 Reliance 來說,則是把煉油與電信帝國累積的電力、水務和工程實力,拿來承接全球 AI 需求並換取收益。Meta 說明,這座設施將用來支應其全球基礎設施與 AI 運算需求,並與 Project Waterworth 海底電纜相互搭配——對 Meta 而言,印度不只是市場,更是其全球網路上的一個節點。

雙方早有往來:Meta 於 2020 年斥資 57 億美元投資 Jio Platforms,2025 年又合組公司,把開源模型導入印度企業市場;這回更進一步踏進實體基礎設施。而 Jamnagar 園區正是 Reliance 打造中的資料中心園區,規模在全球屬最大之列。

用電靠綠電、冷卻靠海水,費用記在 Meta 帳上

這樁交易裡最亮眼的,是它的能源安排。伴隨資料中心消息,Meta 一口氣在印度新增將近 1 GW 的綠電合約:先跟 CleanMax 買下 837 MW 的太陽能與風電,電廠座落在 Rajasthan 與 Karnataka,雙方累計合作規模已越過 900 MW;接著又向 Fourth Partner Energy 簽下 88 MW,範圍涵蓋四個邦。這座設施以再生能源運轉,冷卻則取用淡化後的海水。

把「水」寫進合約條款,不是公關辭令。資料中心選址的水資源風險,正一步步轉化為實際開銷;而 Jamnagar 本來就是 Reliance 煉油事業的大本營,海水淡化與電力設施一應俱全,才有辦法提出「含電含水」的一次到位方案。

印度為何在此刻成為焦點

AI 基礎設施的資金正湧向印度:Microsoft 承諾在 2029 年前投入 175 億美元,Amazon 追加 350 億美元(累計規劃達 750 億美元),Google 規劃一座 150 億美元的中心,OpenAI 則透過 Tata 拿到 100 MW、並以 1 GW 為目標。印度的資料中心容量已從 2020 年的約 375 MW,一路擴大到 2025 年的約 1.5 GW;KPMG 更預估 2030 年會突破 8 GW。政策面同樣加分:外國雲端業者若在印度設點、為海外客戶提供服務,稅負減免可一路適用到 2047 年。

消息一出,Reliance 股價立刻反映,漲幅超過 2%。

卡住 AI 擴張的那道關卡:能源

168 MW 究竟算多大?大型 AI 訓練園區的用電隨便都是數百 MW 起跳,甚至達到 GW 級,能否如期取得電力,已經成了 AI 擴張路上第一個被卡住的環節。Meta 的做法是讓電力走在最前面:綠電合約與資料中心同步簽訂,先把能源風險鎖死,再靠海水冷卻避開淡水爭議。這樁交易實際入手的,是一份確定無虞的能源供應。

給基礎設施策略的三個訊號

可以歸納出三點。其一,租賃模式正在抬頭:AI 需求膨脹的速度快過自建週期,「含電含營運」的整包租賃只會更常見,大規模基礎設施產能正被包裝成可以買賣的服務。其二,新興市場的籌碼是能源與土地,而非晶片:印度扮演的是「算力房東」。其三,延遲敏感的服務終究得貼著使用者部署,但批次型工作負載的版圖正在重劃——真正決定成本結構的,是稅負、電價與水資源,而不是你選了哪個模型。

資料來源

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