ChatGPT一天“吃”50萬度電 美國企業(yè)各顯神通 上演電力“搶奪戰(zhàn)”

　　毫無疑問，人工智能(AI)的浪潮正在以前所未有的速度席卷全球，成為推動科技進步和經濟增長的新引擎。然而，在這場技術革命的背后，一個被忽視的挑戰(zhàn)正悄然逼近——緊張的電力供應。

　　" 明年將沒有足夠的電力來運行所有的芯片。" 埃隆 · 馬斯克的預言不僅是對未來的警示，更是對當前電力需求激增的深刻洞察。《紐約客》雜志報道指出，OpenAI 的 ChatGPT 每天消耗的電力(超過 50 萬度電)相當于 1.7 萬個美國家庭的用電量。這一數字令人震驚，更揭示了 AI 對電力的巨大需求。

　　而在其最新研報中，美銀美林描繪了一幅更加緊迫的圖景：美國的 AI 電力使用量預計將在 2023 年至 2028 年間以 25%~33% 的年復合增長率增長。芯片設計公司 Arm 首席執(zhí)行官更是直言，到 2030 年 AI 可能會用掉美國四分之一的電力。

　　面對這一挑戰(zhàn)，美國的電力系統(tǒng)正遭受前所未有的壓力。公共電網系統(tǒng)的改造迫在眉睫，卻因種種障礙而進展緩慢。企業(yè)為了爭奪有限的電網接入權限，已經將競爭延伸到了科技產業(yè)并不發(fā)達的地區(qū)，如俄亥俄州、愛荷華州等地。

　　在這樣的背景下，探索新的電力供應方案變得至關重要。核聚變、燃料電池和地熱能等清潔能源技術，正在被企業(yè)視為未來電力供應的潛在保障。

　　美國電力系統(tǒng)承壓

　　" 我認為，明年將沒有足夠的電力來運行所有的芯片。" 在今年 3 月的一場活動中，馬斯克如此預言 AI 熱潮背后的電力短缺風險。

　　AI 大模型的訓練和推理需要巨大的電力供應。據《紐約客》雜志報道，OpenAI 的 ChatGPT 每天要響應大約 2 億個請求，消耗的電力超過 50 萬度，相當于 1.7 萬個美國家庭的用電量。" 算力的盡頭是電力 "，這雖然是句玩笑話，但卻有其深刻之處。

　　作為 AI 產業(yè)發(fā)展的領頭羊，美國已經感受到了 AI 需求對電網的擠壓。技術創(chuàng)業(yè)者、前谷歌工程師凱爾 · 科比特(Kyle Corbitt)近日在社交媒體上透露，訓練 GPT-6 的微軟工程師們正忙著把分布在不同地區(qū)的 GPU 連接起來，這是一件很困難的事情，但他們別無選擇，因為如果把 10 萬塊英偉達 H100 芯片集中放在一個區(qū)域，會導致電網崩潰。

　　當前，美國各大科技巨頭都在積極部署 AI，在全國各地部署數據中心等基礎設施，電網的接入權限成為了重要的競爭資源。據《華盛頓郵報》報道，傳統(tǒng)上與計算產業(yè)毫無關聯(lián)的地區(qū)，如俄亥俄州的哥倫布市、愛荷華州的阿爾圖納市和印第安納州的韋恩堡市都成為了數據中心開發(fā)商爭奪土地和電網接入權限的地方。

　　" 現在所有人都在追逐電力，他們愿意去任何地方。" 房地產服務公司仲量聯(lián)行數據中心市場董事總經理 Andy Cvengros 對《華盛頓郵報》表示。據 Cvengros 的說法，電力公司普遍表示，面對突然涌入的電力需求，他們需要評估自身的系統(tǒng)承載能力后才知道能否應對。

　　最近，數據中心開發(fā)商 Michael Halaburda 和 Arman Khalili 正忙著將波特蘭地區(qū)一家廢棄的瓷磚工廠改造成數據中心。就在幾個月前，他們還認為電力不是問題，然而最近電力公司卻提醒他們，需要進行 " 線路和負載研究 "，以評估是否能為這個數據中心項目提供 60 兆瓦的電力，這大約是 4.5 萬戶美國家庭的用電量。

　　據國際能源署的數據，2022 年美國共有約 2700 個數據中心，電力消耗占全國總量的 4% 左右，到 2026 年，這一比例將達到 6%。

　　隨著 AI 對芯片的需求越來越大，以及更高性能的芯片群所需要的冷卻需求，AI 產業(yè)的電力需求將只增不減。芯片設計公司 Arm 的首席執(zhí)行官 Rene Haas 近日憂心忡忡地表示，如果不提高芯片的效率，到 2030 年 AI 數據中心的耗電量可能高達美國電力需求的 20% 到 25%。

　　美銀美林在研報中指出，AI 數據中心擴張還只是美國電力需求增長的因素之一，其他推動因素還包括工業(yè)增長、電動汽車的普及以及建筑電氣化。

　　美銀美林預測，2023 年至 2030 年，美國電力需求將以 2.8% 的年復合增長率增長，其中，AI 的電力使用量將在 2023 年至 2028 年間以 25% 到 33% 的年復合增長率增長，這無疑將給數據中心的設計和運營帶來挑戰(zhàn)。

　　企業(yè)各顯神通 " 搶電 "

　　在巨大的電力需求前景下，美國的電力基礎設施亟需擴容和升級，以應對 AI 訓練等事件帶來的電力集中需求。美國的電網基礎設施多建成于上世紀 60 至 70 年代，且多數輸電線路和變壓器運行超過 25 年，容易因極端天氣影響而斷電，2021 年寒潮導致的得克薩斯州大停電便是證明。

　　在此背景下，美國聯(lián)邦能源監(jiān)管委員會(FERC)將于 5 月 13 日召開特別會議，討論電力輸送問題。據悉，會議將制定計劃，加速遠距離輸電線項目的開發(fā)和清潔能源項目接入電網的事宜。

　　實際上，緩解電力瓶頸是拜登政府的優(yōu)先事項之一，但是建設全國電網涉及跨州問題，聯(lián)邦政府權力有限，此外這還涉及到大量的土地購買、環(huán)境評估和各州之間有關成本的討價還價，終究是一個漫長和繁雜的過程。數據顯示，在 2013 年，美國每年還能建造 4000 英里的輸電線，而如今這一數字連 1000 英里都達不到。

　　在公共電網短期內無法顯著改善這一現實面前，企業(yè)界開始自己尋找解決辦法，保障自家電力供應。

　　購買核能就是主要方向之一。2024 年 3 月，亞馬遜網絡服務公司(AWS)簽署了一項協(xié)議，將在賓夕法尼亞州的一個核電站旁購買一個數據中心，并有可能從該廠獲得高達 960 兆瓦的專用電力。

　　此外，建立小型核反應堆來專門供電也是一條思路。

　　微軟 2023 年開出招聘啟事，希望尋找一名核技術專家，負責評估和整合小型模塊化核反應堆和微反應堆，為支持微軟云和人工智能的數據中心提供動力。而且，微軟還在核聚變領域布局，2023 年 5 月便與核聚變初創(chuàng)公司 Helion 簽署了一項電力購買協(xié)議，計劃于 2028 年從 Helion 購買電力。值得一提的是，OpenAI CEO 薩姆 · 阿爾特曼正是這家初創(chuàng)公司的早期重要投資者。

　　不過，目前，美國還沒有一個小型模塊化核反應堆，部分原因是聯(lián)邦機構核管理委員會漫長的獨立監(jiān)管程序。同時，利用核聚變發(fā)電仍是一個尚未實現的科學目標。

　　前述數據中心開發(fā)商 Michael Halaburda 和 Arman Khalili 則轉向了燃料電池和地熱等較為成熟的技術。他們在波特蘭市的數據中心項目將主要由以天然氣為燃料的燃料電池供電，電網的電力只起到補充作用。在得克薩斯州南部的另外一個新項目中，他們甚至選擇不接入電網，而是直接挖掘數百米，以地熱發(fā)電為數據中心供電。

　　來源：每日經濟新聞