立刻就要到年末了，回看这一年，OpenAI 简直是 AI 界的孔雀，张狂开屏，四处搞算力。

  先是容许甲骨文一同投 3000 亿美元共建数据中心，又从英伟达那里拿了 1000 亿美元买芯片，直到上个月，他们还在管AMD要股票掏芯片。。。

  在各大科技巨子的齐心协力下，AI 泡沫眼看靠着 GPU 的生意越吹越大。但最近，微软 CEO 萨蒂亚·纳德拉忽然在一场气氛堪比《再会爱人》的三方谈判里，杀出来泼了一盆冷水。

  美国动力部 2024 年 12 月发布的一篇陈述数据拂尘，2023 年，美国数据中心的总耗电量占全国总发电量的 4.4%，到达 176 太瓦时，和马来西亚全国一年总耗电量差不多。到了 2028，这一个数字帮手会翻倍。

  电能使用功率 PUE (Power Usage Effectiveness)，是衡量数据中心能效的重要目标。它的核算方法很简单，便是用数据中心总耗电量，除以服务器耗电量。

  2024 年，全球的均匀 PUE 是 1.56。也便是说，只要三分之二的电能用在 GPU 核算上，三分之一耗费在了制冷、供电系统、和照明等等杂七杂八的当地。

  另一方面，是美国老旧的电力系统真实太完蛋，原本产的就不多。再挤一挤，底子民生都风险。

  从美国劳工统计局的统计图就能看出来，2021 到 2022 电费飙升。练习 GPT 的一起，正常居民用电现已被挤兑了。

  就这，特朗普还砍了海优势电的项目，取消了太阳能和风能的税务减免，转而全力开展费时吃力费钱的核电，乃至不吝放松环境操控。。。

  没有电，科技巨子抢购来再吊的 GPU，也只能在机房落灰。而很快，它们面对的窘境，将是更丧命的过期。

  比方，大伙儿对 AI 干流芯片的形象，帮手还逗留在前一阵子，你争我抢的 H100 和 A100。

  但这几款芯片说实线 年曾经发布的老东西，也就占了个产能的优势，底子不是现在最好最新的芯片。它们的后边，还有 23 年的 H200，24 年的 B200，25 年的 B300，都等着上桌呢。

  这意味着，假如 OpenAI 库房里的 H100 还由于缺电迟迟跑不起来，它们帮手会直接被 B200、B300 代替，永久没时机用上了。

  这带来的不单单是糟蹋，还会影响 AI 公司最介意的股价。要知道，AI 公司的股价估值，某些特定的程度就建立在 GPU 数量、GPU 需求量的基础上。

  底层逻辑是，依照现在的大模型规划规律，你用的 GPU 越多，模型越大，越好用，在市场上越有优势。这也是为啥一出生意芯片的音讯，几家科技巨子的股价就手拉手开涨。

  但要是许多芯片纯买用不上，那它躺平的每一分每一秒，都在见证着 AI 泡沫的消亡。

  真实没招了，科技公司只能纷繁走上 “ 自救 ” 的路途。究竟芯片收买不能停，你不买有的是人买，但剩余的电也是真没有。

  良知点的做法，是处处修发电厂。像 OpenAI 和甲骨文在德州合建天然气发电厂，xAI 也在田纳西大力基建，成果把发动机都给搞缺货了，订单直接排到 2029 年后。

  芯片和发电机哪一个会先到不说，这么干，有必定几率会被环保部门 gank。

  墨西哥、智利还有一些南非国家，都成了 AI 开展的输电泵。可这些区域电力供应原本就不兴旺，现在更是落井下石。

  在爱尔兰，数据中心耗费了全国 20% 的电力，停电、耗水，都对当地居民日子和生态环境造成了影响。

  乃至更离谱的，地球资源现已不行看了。最近，英伟达和谷歌都想把数据中心搬上太空，吃上天家饭。。。

  把芯片用卫星送上天，周边围上一圈太阳能电池板，就能取得 24 小时不间断的动力供应。

  只不过试验刚开始，不能确保作用好。电子器件会不会在太空加快老化，功率和散热能不能够到达预期，练习完的数据怎样传回地上，本钱操控等等，都是问题。

  2024 年，我国数据中心总耗电量已到达 166 太瓦时，占社会用电量约 2%。

  作为家喻户晓的基建狂魔，咱在保证我们日子的前提下，电力不止够用，乃至还在寻求绿电，降碳排。

  总的来说，盘完缺电的 AI，本来科技的止境不是电子和核算机，而是物理、航天和土木工程啊。

  PPT 里芯片便是第一生产力，成果实际里是德州抢天然气、墨西哥抢地皮、窜上天和卫星抢身位。电闸一拉，谁都惧怕。