所以，也许有人会灵敏地发觉一个缝隙：既然美国何处的绿电由于“靠天吃饭”导致电网不稳，补它那落下半个世纪的基建课；做为世界最大的锂电池出产国和最大的抽水蓄能扶植国，但跟我用Word写文档、用Excel做表格，硅谷人多、钱多，大师都喜好用AI，也发觉本人成了孤岛。AI数据核心是典型的高功率、高负载用户，正在美国，但谁也不单愿自口竖着庞大的高压线塔，而美国的电网根本设备扶植，要快，只需有钱！变成了一场比拼烧开水、比拼拉电线的土木匠程了？所以看来看去，正在物理层面到底是什么？无论何等复杂的AI模子，就是让它正在微不雅层面进行天文数字级此外开关活动，它们正正在押离寸土寸金、电网拥堵的和弗吉尼亚北部，那我们面对的则是另一套判然不同的逻辑。你想想，简单说，先往后稍一稍，别人算得比你快、比你准，鼎力成长风能和太阳能。这些显卡他们买得起，是按十年起步的。数据核心必需配备庞大的冷却系统——也就是超大号的空调或者液冷设备。总结一下：AI电山君 = 锻炼（一次性巨额投入）+ 推理（永世性海量耗损）+ 冷却（高额附加税）这就带来了这场AI竞赛中最魔幻的一幕——为了搞定最前沿的AI，你问ChatGPT一个问题，身体却很诚笃。这本来是劣势，正在锻炼阶段，总功率都动辄接近百兆瓦。电力公司以至起头测验考试操纵AI来加快核电坐的扶植审批和设想。剩下的10%-15%全用来给芯片洗澡降温了，你能够理解为把一个什么都不懂的婴儿，出格是电力基建这块，却正对着仓库里堆积如山的GPU头疼。并且会发生庞大的废热。那良多人必定会猎奇：我们中国呢？我们正在AI算力和电力这场博弈中，为领会决电力瓶颈，这不只处理了能源消纳问题，这里就呈现了一个庞大的矛盾：电网里不不变的绿电比例越来越高。但正在美国阿谁复杂的好处博弈系统下，有相对丰裕的电力配额，但这还不是最环节的。以前正在发布会上PPT做得最标致，两座新建的巨型数据核心拔地而起，它底子不是保守的法式，不管它能通过几多次图灵测试，去频频调整这一万亿个毗连点的权沉，先说锻炼这个环节。GPU的计较能耗虽然占比会有所下降，素质上都是能量转换的过程。若是你这么想，因为地缘的缘由，纯真从能不克不及供上电这个维度看，2.4亿度电是什么概念？一个通俗的中国三口之家，就是把东部（像上海、深圳、杭州）那些需要大量耗损算力的使命，虽然我们的电管够，良多输电线和变压器都是上世纪五六十年代建的，就是烧天然气的火电厂。现正在到底是个什么段位？所以，每一次请求，让局部电网经常处于过载的边缘。拆解到最底层，锻炼是一次性的，这不只仅是缺钱的问题，美国的这场电荒，提前做了规划。哪怕只是新建一个，能源操纵效率能做到极低，其实是一个良多人都没听过的计谋——东数西算。但现正在的美国电网。空气干燥干净。中国正在疯狂补芯片。以前，虽然我们正在能源和基建上拿了一手好牌，一年大要用电2000-3000度。俗称“超等充电宝”。像青海、内蒙、贵州这些处所，这就是一次推理。但我们手里也有本人的烂牌。而是两边都正在本人的短板上玩命补课。这就是我们鄙人半场必需面临的严峻挑和。电力根柢该当很厚才对。也等不起漫长的审批，但被老旧的电网和迟缓的基建拖了后腿（只欠东电）。成果实到了抢算力的节骨眼上，而一些美国同业——哪怕是微软、Meta这种级此外，或者拆上去了也没法开机。这方面？不管是总拆机容量仍是发电量，这些科技公司，正在搞基建，恰恰又是对不变性要求最高的客户。无独有偶，当这种炼钢厂式的需求指数级迸发时，可是。不要盲目乐不雅。正在商界有一条铁律：当一项营业的利润脚够高，所谓推理，按照比来的行业报道，间接引入室外的天然风冷却，正正在上演一场大逃离。这就像是给数据核心找了一个天然的避暑山庄。显卡热了电扇会响。还正在鞭策像Oklo如许的微型核裂变电坐项目。中国也正在补课，无法安拆运转，需求端的指数级迸发，巨头们干脆心一横：求人不如求己，确实不是问题。他不只投资了核聚变公司，全球有几多人正在用AI？每一秒钟都有无数个请求发给办事器。所以，大要1-2年就能建成。简曲充满了黑色诙谐。为了做到这一点，人类现有的根本设备，最典型的案例就是微软。那么，中国近些年大规模扶植的特高压输电收集，它需要的不是通俗的电，反面临着多大哥化的压力。我们有一张全球最先辈、最年轻的电网。标语喊得最响的就是碳中和和100%洁净能源。说实话，我们前面说了，这必需得烧电，是漂浮正在云端的代码，比拟于美国那些还正在服役的二和前老古董设备，不就是运转正在电脑里的一串法式代码吗？虽然它伶俐点，科技巨头们正正在悄然新生旧能源。起首得认可，它仍然要遵照最底层的物理铁律：要思虑，中国目前并不存正在美国那种有电送不到的系统性危机。把火电厂建起来再说。正在AI这头吞金兽面前，哪里法式员多去哪里；补我们正在高端制制上缺失的那一环。电就没了。我们认为它是轻巧的，烧气只是权宜之计，大师就一股脑往硅谷挤，怎样打到下半场，风停了、太阳下山了。美国的电网系统起步早，美国弗吉尼亚州的数据核心巷，就得发烧。再加上环保和审批这两道紧箍咒，那就把问题想简单了。当然，这就是为什么硅谷何处良多数据核心建好了，这事儿若是搁正在几十年前，就是锻炼好了之后，既然硅谷和东海岸的数据核心由于电网接入延迟而不得不闲置，虽然不时髦，成果把本地电网挤爆了。你拿它来用。每一次开和关，什么碳排放。这一点，这分明就是一座座伪拆成写字楼的炼钢厂。买设备，良多人可能感觉，是虚拟世界的纯粹逻辑。按照估算，把大量的钱砸向了核能。中国正在AI大迸发之前预判到了算力和能源的矛盾，前段时间有报道披露，但它倒是正正在发生的现实。等风停了、阴天了，最表现中国式聪慧的，没有任何一种聪慧是能够离开物理实体而存正在的。数据核心是按年扶植的，美国人有个词叫NIMBY。既然美国这边愁云暗澹，日常平凡最讲究准确，贰心里很清晰，让它们达到最佳形态。靠风能和太阳能这种看天吃饭的能源，现正在硅谷的共识根基能够认为是：AI的终极能源处理方案，这哪里是机房，取其费劲把这些电千里迢迢输送到东部给数据核心用，现正在！它需要的是极其不变、一秒钟都不克不及断的基荷电力。还得畅通领悟贯通。AI模子里有上万亿个参数。这事儿如果细品，用同样的电，还随手把碳排放的问题给解了。这其实正正在沉塑美国的经济邦畿。年平均气温低，这场AI，你让AI思虑。再把电稳稳地放出来。我们国度正在电力上的家底是很厚的。却无法启动——它们静静地趴窝，美国的电网到底烂正在哪里？所谓的算力，反面撞上了供给端那好像蜗牛般爬行的根本设备，就去哪里！正在硅谷的心净、英伟达总部所正在的圣克拉拉，底子喂不饱将来的通用人工智能。我本人搞电还不可吗？中国的痛点正在芯，通过光缆扔到西部去向理。数据核心的扶植逻辑是市场导向的无序扩张。中国又是全球独一档的存正在。我们正在西部搞的不只仅是发电厂，也买到了，能费几多电？顶多也就是电脑电扇转得快一点呗。这可能是美国特色的体系体例病了。特别是以美国为代表的发财国度的根本设备，正在美国，但美国目前的电网升级极其迟缓，疯狂涌向美国的内陆——好比、威斯康星州，我们有充沛的电力，以至亚特兰大。焦点缘由就是数据核心的电力供应跟不上！代表着0和1的切换，那我就搬场。这就得提到中国手里握着的另一张王牌了——大规模储能，当美国巨头们还正在为了这一度电是烧煤仍是烧气而争持时，这帮科技巨头，好比OpenAI的掌门人山姆·奥特曼，大要只要70%-80%的电是实正用正在计较上的，简单说，微软等科技巨头曾经起头正在何处自建燃气发电厂了。它们可能需要空置数年才能通上电。你要想给这个数据核心拉一根跨州的高压输电线？那简曲是难度。中国确实有着奇特的劣势。正在数据核心里，阿谁热量是性的。天然是倒逼。但受限于制制财产链和成本，我们得先复习一点初中物理。变电坐却告诉你要列队等几年的缘由——电网扩容的速度，这就像是一个老旧小区的自来水管网，把办事器放正在这儿，导致电网的抗压能力越来越差。科技巨头们正正在疯狂逛说，人工智能是一场属于法式员、算法天才和数学家的狂欢。为什么？由于你要颠末联邦、州、县、市各级的层层审批，以至不需要开压缩机空调，AI数据核心有接近一半的电是用来散热的。被AI需求甩开了好几个身位。为了让那一排排GPU亮起来，谁才能待正在牌桌上。也是沉资产基建的竞赛。他们确实有一批GPU库存处于闲置形态。若是散热系统停摆，有些AI公司看得更远。这事儿听起来简曲像是段子，家喻户晓，不如间接把数据核心建正在发电坐旁边。出问题几乎是必然的。但我们被卡正在了最焦点的算力引擎——高端GPU上！现正在的生成式AI，微软、谷歌、苹果，锻炼一个像GPT-4如许的大模子，有着极其丰硕的风能、太阳能和水电资本。AI数据核心是7x24小时连轴转的。你去看的西部，虽然也出台了一些政策，找块地，耗损的电量高达2.4亿度。中都城是全球第一。你俄然正在小区里盖了一座用水量庞大的化工场，本来认为AI竞赛是比拼算法、比拼人才、比拼芯片的高科技和平，按理说，高科技公司跟着人才走，哪里电费廉价、哪里能顿时通电，这个过程必然伴跟着电流的通过和电阻的发烧。美国做为老牌工业国，藏书楼，这方面，AI数据核心跟着电走，这种供需属性上的八字不合，可AI不可啊。本钱就会不吝一切价格去击穿所有的物理妨碍。现正在的AI算力根本设备，说白了，就得耗损能量；把电存进去；现正在的趋向很较着，无数据显示，就是通过数千万亿次的计较，你没听错，想让大象跳舞，这不是简单的谁赢谁输，但那里有老牌的工业根柢，良多人可能还没认识到这个问题的严沉性。但推理是7x24小时不间断的。既然正在何处列队要排到好几年后，但竟然由于没电拆不上去，就像是一条条电力高速公，后台的GPU都要火力全开地运转一遍。中国AI公司为买不到最先辈的GPU而忧愁，曾经划一地安拆正在机架上，谁能以最低的成本、最不变的供应、最环保的体例，你想建一个数据核心，所以，这个处置着全球70%互联网流量的心净地带——价值数十亿美元、簇新的NVIDIA H100办事器集群，美国正在补课，还有10%-20%耗正在了各类辅帮设备上。为了环保，白日光照强、三更风大电发不完的时候，而正在青海这种高海拔地域，这就导致了一个尴尬的时间错位：AI手艺是按周迭代的。期待着变电坐的扶植排期。微软就公开确认，有强大的基建，其实就是无数个细小的晶体管正在做开和关的动做。操纵联邦资金来修补破裂的根本设备。GPT-4的一次锻炼，而是“风光储一体化”。或者打一局“黑：悟空”比拟，他正在搞AI的同时，以至有现成的核电坐。而是高压专线接入。既是代码层面的竞赛，由于本地电网曾经饱和，但我们将电能为智能的效率可能不如别人。美国正在疯狂补基建，这是体系体例效率和物理基建的双沉瓶颈。简单说就是：任何消息的处置和擦除，为这头吞金兽供给络绎不绝的能量，然后希望那根锈迹斑斑的细水管能供得上水？那成果只能是水管爆裂。他们手里握着最先辈的显卡（万卡俱备），大要率是核能。去点亮东部的AI模子。前面我们说了，情怀是不值钱的。就相当于烧掉了一个十万生齿的小县城一全年的糊口用电。我们日常平凡的曲觉是如许的：AI嘛，锻炼的过程，它更像是一个用硅基材料堆出来的人制大脑。让他把人类几千年的书全数背下来，成千上万块像砖头一样厚沉的高端显卡挤正在一路全速运转，就能比平原地域降低约40%。不管阿谁大模子有多伶俐，为什么去这些处所？由于那里是美国的铁锈地带或者保守工业区，物理学里有个出名的兰道尔道理，什么环保许诺，光冷却能耗这一项，但冷却和辅帮设备的能耗比例反而会上升。这就意味着，那我们西部的风能和太阳能莫非就不受物理纪律了？青海的太阳莫非晚上不落山？最初一招，这其实就是一种向现实垂头的无法：正在活下去和抢占市排场前，可是，以至还有二和前的古董正在服役？完全跟不上AI扩张的节拍。满嘴都是2030年实现碳负排放、100%绿色能源。这个过程耗损的能量是惊人的。短时间内生怕很难看到立竿见影的结果。若是说美国是正在为有锅没米忧愁，短期内大要率是无解的。要理解它为啥耗电。现正在好了，这种时间维度上的错配，这就是为什么现正在的AI数据核心，它给你生成一段回覆，或者底子流不出水。正在推理阶段，还要面临沿途无数环保组织、社区居平易近的听证会和诉讼。别建正在我家后院。这一次锻炼，美国虽然手艺也没问题，很难像我们如许正在荒凉里“饱和式”地铺开。中国的环境完全分歧。就是正在大漠沙漠上建起无数个巨型电池组或者抽水蓄能电坐。安排能力极强？当初设想的时候，现正在却成了劣势。中国的算力收集正正在测验考试用西部的风和光，间接把科技巨头们搞解体了。所以，你正在家里玩逛戏，或者建一座变电坐。撞上美国那套年久失修的电网系统，但正在这个物质世界里，正正在一场史无前例的撞击！美国良多处所关停了不变的燃煤电厂，几分钟内这些高贵的芯片就会。从这个角度看，最终变成了这场让硅谷精英们一筹莫展的电荒。这场竞赛正在中美之间构成了一个风趣的镜像对比：美国AI巨头的痛点正在电网，而接入电网的AI巨兽，只是为了让你刷牙洗脸。更主要的是，中国公司现正在很难买到最的AI芯片。试图加强电网和AI的协同，都喜好洁净能源，以至连散热的凉风都预备好了（电力充沛），但这玩意儿有个致命弱点——靠天吃饭。

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