人工智能竞赛的焦点正在从计算能力转向电力。科技行业的领导者承认，他们正在努力解决人工智能未来到底会消耗多少能源的基本不确定性。微软CEO萨蒂亚·纳德拉近日加入“BG2”播客并透露，目前限制公司进步的最大问题不再是芯片短缺。 “我们现在面临的最大问题不是计算能力过剩，而是电力。以及我们能否足够快地在靠近电源的地方建造数据中心，”纳德拉说。纳德拉坦言，这种脱节导致了微软芯片积压的困境。 “你可能有很多库存芯片，因为你无法将它们插入电源。事实上，这就是我今天面临的问题。”他补充说，问题不在于芯片的供应，而在于缺乏可以随时移动和开启的“温暖”数据中心。这一声明清楚地表明了物理世界的基础设施建设远远落后于数字世界算力的扩张。 OpenAI 首席执行官萨姆·奥尔特曼 (Sam Altman) 在播客中加入了纳德拉的行列，他也强调了这种不确定性带来的战略困境。他认为整个行业正处于一场巨大的能源赌博之中，没有人知道结果。突破瓶颈：从芯片到功耗 长期以来，市场普遍认为先进图形处理单元（GPU）的使用是部署人工智能服务的最大障碍。但纳德拉的言论证实了瓶颈已经改变。当科技公司花费巨资购买无法开启的芯片时，算力的优势就变得无关紧要。这一现象反映了习惯于快速迭代的软件和芯片公司相对于能源、房地产等长周期、重资产行业所面临的挑战。在美国，数据中心电力需求快速增长过去五年，电力公司打破了10年的停滞状态，提高了发电容量计划，其增长速度比过去更快。这迫使数据中心开发商探索“电表后面”的电力解决方案，绕过电网并直接从发电设备获取电力。需求迷雾：人工智能的能源需求有多大？ TechCrunch 在 11 月 3 日的一份报告中指出：“它需要多少功率？没有人知道，甚至 Sam Altman 或 Satya Nadella 也不知道。”这种未知是由于人工智能技术本身的快速演变造成的。奥特曼在他的播客中预测了“非常可怕的指数级”增长前景。他假设，如果智能单位成本的下降速度能够保持每年40倍的速度，那么从基础设施建设的角度来看，其产生的需求增长将是惊人的。他坚信人工智能领域将会出现“杰文斯悖论”。换句话说，增加计算量提高效率和降低成本将推动增长超过 100 倍，因为更多在当前成本下不具备经济效益的应用将成为可能。我明白。能源赌注：押注未来的困境这种巨大的不确定性正迫使像奥特曼这样的行业领导者面临有关能源战略的艰难决策。他解释了这一困境：“如果很快大规模提供非常便宜的能源，许多现有（昂贵）能源合同的人将遭受重大损失。”然而，如果没有大胆的投资，我们可能会错失人工智能需求爆发的机会。奥特曼承认，如果人工智能提高效率的程度超过预期，或者需求的增长没有达到预期，一些公司可能会被迫关闭发电厂。为了对冲风险和探索未来，奥特曼本人已经投资了多家能源初创公司，包括核裂变公司Helion和太阳能热存储公司Exowat。溶胶解决方案：在传统与创新之间寻找出路 面对挑战，科技企业正在积极寻求解决方案。传统天然气发电厂需要数年时间建设，无法跟上人工智能行业的需求。部署速度更快、成本更低、排放量为零的太阳能已成为热门选择。太阳能技术在很多方面与半导体行业相似。两者都基于硅基材料，并以模块化组件的形式下线，可以快速组装成模具以提高功率。这种模块化和快速部署能力使其建设节奏更接近数据中心。然而，数据中心和太阳能项目的建设都需要时间，而且市场需求的变化速度比这要快得多。因此，科技公司在战略决策方面继续面临挑战，因为它们在三个相互关联的领域不断与时间赛跑：计算能力、数据中心和能源。
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