AI巨头面临电力挑战，Altman和Nadella忧心忡忡

快速阅读: OpenAI和微软等科技公司在人工智能电力需求上面临挑战，芯片采购远超电力供应能力。纳德拉指出数据中心建设急需解决电力不足问题，阿尔特曼则投资多种能源解决方案以应对未来需求。

人工智能需要多少电力？没人知道，即使是OpenAI首席执行官山姆·阿尔特曼（Sam Altman）或微软首席执行官萨提亚·纳德拉（Satya Nadella）也不例外。这使得像OpenAI和微软这样的软件优先型企业陷入了困境。科技界一直将计算能力视为部署人工智能的主要障碍。尽管科技公司正在努力争取电力供应，但这些努力落后于GPU采购速度，以至于微软显然订购了过多芯片，而其合同电力却不足。

“在这种情况下，供需周期难以预测。”纳德拉在BG2播客上表示，“我们现在面临的问题不是计算过剩，而是电力不足，以及如何快速接近电源地完成数据中心建设。”他补充说：“如果不能做到这一点，你可能会有一大批芯片积压在库存中无法安装。事实上，这就是我今天遇到的问题。问题不在于芯片供应，而是没有足够的设施来安装它们。”

某种程度上，我们看到当习惯于处理硅片和代码的公司——这两项技术相比大型发电站而言扩展和部署更快——需要在能源领域加速努力时会发生什么。过去十年，美国的电力需求基本持平。但在过去的五年里，来自数据中心的需求开始增加，超过了公用事业公司对新发电容量的规划。这导致数据中心开发商通过所谓的“表后计量”安排增加电力供应，即电力直接输送到数据中心，绕过电网。

阿尔特曼也在播客上表示，这种麻烦可能即将来临：“如果一种非常便宜的大规模能源很快上线，那么许多已经签订的合同将会遭受巨大损失。”阿尔特曼投资了核能，包括裂变初创公司Oklo和聚变初创公司Helion，以及太阳能初创公司Exowatt，后者集中太阳热量并储存以供后续使用。然而，这些技术目前尚未准备好大规模部署，而基于化石燃料的技术，如天然气发电厂，则需要数年时间才能建成。此外，今天订购的新燃气涡轮机可能要到本世纪后期才能交付。

这也是为什么科技公司迅速增加了太阳能的使用量，因为这项技术成本低廉、无排放且可以快速部署。或许还有潜意识因素在起作用。光伏太阳能在许多方面与半导体技术平行，且已经去风险化和商品化。无论是光伏太阳能还是半导体都建立在硅基板上，从生产线上作为模块化组件滚出，可以打包在一起并连接到并行阵列中，使成品比任何单个模块更强大。

由于太阳能的模块化和部署速度，其建设速度更接近数据中心。但两者仍需时间建造，而需求的变化可能比任何一个数据中心或太阳能项目完成得更快。阿尔特曼承认，如果人工智能变得更加高效或需求增长不如预期，一些公司可能会闲置发电厂。但从他的其他评论来看，他似乎并不认为这种情况可能发生。相反，他似乎是杰文斯悖论的坚定信徒，该理论认为，资源使用的效率提高将导致更大的使用量，从而增加总需求。

如果计算成本按智能单位或其他衡量标准下降100倍，人们会发现其使用量将增加超过100倍，许多目前因经济原因无法实现的计算需求将变得可行，Altman表示。

(以上内容均由Ai生成)