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      1. 買得到芯片的美國科技巨頭 買不到電了

          發布時間:2025-11-16 22:25:15   作者:玩站小弟   我要評論
        馬上就要到年底了,回看這一年,OpenAI 簡直是 AI 界的孔雀,瘋狂開屏,四處搞算力。先是答應甲骨文一起投 3000 億美元共建數據中心,又從英偉達那里拿了 1000 億美元買芯片,直到上個月,他 。

        馬上就要到年底了,買得美國買回看這一年,到芯到電OpenAI 簡直是科技 AI 界的孔雀,瘋狂開屏,買得美國買四處搞算力。到芯到電

        先是科技答應甲骨文一起投 3000 億美元共建數據中心,又從英偉達那里拿了 1000 億美元買芯片,買得美國買直到上個月,到芯到電他們還在管 AMD 要股票掏芯片??萍?。買得美國買。到芯到電

        在各大科技巨頭的科技齊心協力下,AI 泡沫眼看靠著 GPU 的買得美國買買賣越吹越大。但最近,到芯到電微軟 CEO 薩蒂亞·納德拉突然在一場氣氛堪比《再見愛人》的科技三方會談里,殺出來潑了一盆冷水。

        別再盯著算力不放了,庫存里那么多芯片,都因為沒電用不上呢。

        缺電,正在卡著 AI 的脖子。

        那么問題來了,美國的電,到底都去哪了?

        一方面,是 AI 自己確實太能吃了。

        美國能源部 2024 年 12 月發布的一篇報告顯示,2023 年,美國數據中心的總耗電量占全國總發電量的 4.4%,達到 176 太瓦時,和馬來西亞全國一年總耗電量差不多。到了 2028,這個數字可能會翻倍。

        而且 AI 吃相還很難看,利用率極低,可以說是連吃帶拿。

        電能利用效率 PUE (Power Usage Effectiveness),是衡量數據中心能效的重要指標。它的計算方法很簡單,就是用數據中心總耗電量,除以服務器耗電量。

        2024 年,全球的平均 PUE 是 1.56。也就是說,只有三分之二的電能用在 GPU 計算上,三分之一消耗在了制冷、供電系統、和照明等等雜七雜八的地方。

        另一方面,是美國老舊的電力系統實在太完蛋,本來產的就不多。再擠一擠,基本民生都危險。

        從美國勞工統計局的統計圖就能看出來,2021 到 2022 電費飆升。訓練 GPT 的同時,正常居民用電已經被擠兌了。


        2000 至 2025 年美國電價趨勢

        就這,特朗普還砍了海上風電的項目,取消了太陽能和風能的稅務減免,轉而大力發展費時費力費錢的核電,甚至不惜放松環境管制。。。

        這很難評,我只能祝他成功了。

        沒有電,科技巨頭搶購來再吊的 GPU,也只能在機房落灰。而很快,它們面臨的困境,將是更致命的過期。

        芯片的保質期,會隨著下一代芯片大規模量產出貨逐漸來臨。

        比如,大伙兒對 AI 主流芯片的印象,可能還停留在前一陣子,你爭我搶的 H100 和 A100。

        但這幾款芯片說實話,都是 22 年以前發布的老東西,也就占了個產能的優勢,根本不是現在最好最新的芯片。它們的后面,還有 23 年的 H200,24 年的 B200,25 年的 B300,都等著上桌呢。

        而根據 TrendForce 咨詢公司今年 7 月的預估,2025 全年,Blackwell 系列的出貨比例,將達到 NVIDIA 高階 GPU 總產量 80% 以上,產能大大提升。

        這意味著,如果 OpenAI 庫房里的 H100 還因為缺電遲遲跑不起來,它們可能會直接被 B200、B300 替代,永遠沒機會用上了。

        這帶來的不僅僅是浪費,還會影響 AI 公司最在意的股價。要知道,AI 公司的股價估值,一定程度就建立在 GPU 數量、GPU 需求量的基礎上。

        底層邏輯是,按照現在的大模型規模定律,你用的 GPU 越多,模型越大,越好用,在市場上越有優勢。這也是為啥一出買賣芯片的消息,幾家科技巨頭的股價就手拉手開漲。

        但要是很多芯片純買用不上,那它躺平的每一分每一秒,都在見證著 AI 泡沫的消亡。

        實在沒招了,科技公司只能紛紛走上 “ 自救 ” 的道路。畢竟芯片收購不能停,你不買有的是人買,但多余的電也是真沒有。

        良心點的做法,是到處修發電廠。像 OpenAI 和甲骨文在德州合建天然氣發電廠,xAI 也在田納西大力基建,結果把發動機都給搞缺貨了,訂單直接排到 2029 年后。

        芯片和發電機哪一個會先到不說,這么干,有一定幾率會被環保部門 gank。

        于是還有一種死道友不死貧道的路子 —— 把數據中心搬到國外。

        墨西哥、智利還有一些南非國家,都成了 AI 發展的輸電泵??蛇@些地區電力供給本來就不發達,現在更是雪上加霜。

        在愛爾蘭,數據中心消耗了全國 20% 的電力,停電、耗水,都對當地居民生活和生態環境造成了影響。

        甚至更離譜的,地球資源已經不夠看了。最近,英偉達和谷歌都想把數據中心搬上太空,吃上天家飯。。。

        把芯片用衛星送上天,周邊圍上一圈太陽能電池板,就能獲得 24 小時不間斷的能源供給。

        散熱全靠真空熱輻射,也不用擔心水資源減少和環境變暖,聽起來還挺不錯。

        只不過實驗剛開始,不能保證效果好。電子器件會不會在太空加速老化,功率和散熱能不能達到預期,訓練完的數據怎么傳回地面,成本控制等等,都是問題。

        和匆匆忙忙的美國形成鮮明對比,我們的情況就要從從容容很多了。

        2024 年,我國數據中心總耗電量已經達到 166 太瓦時,占社會用電量約 2%。

        作為遠近聞名的基建狂魔,咱在保障大家生活的前提下,電力不止夠用,甚至還在追求綠電,降碳排。

        比起天天講環保,轉頭用天然氣發電,我們可是真把碳排當個事兒辦了。

        總的來說,盤完缺電的 AI,原來科技的盡頭不是電子和計算機,而是物理、航天和土木工程啊。

        PPT 里芯片就是第一生產力,結果現實里是德州搶天然氣、墨西哥搶地皮、竄上天和衛星搶身位。電閘一拉,誰都害怕。

        照這么發展下去,未來高科技公司的衡量標準,也許不再是看誰芯片多。

        而是看誰能搶到最多的電,讓自家機房的燈能一直亮下去了。

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