“大模界”是每日經濟新聞推出一檔專注生成式AI與大模型技術的前沿科技報道欄目。
在這里，我們將聚焦生成式AI技術浪潮，展現從文字、圖像、音頻、視頻的大模型如何編織數字化世界。
在這里，我們將解碼、評測國內外各類大模型，探究它們如何成為變革各行各業(yè)的重要力量。
在這里，我們將關注AIGC行業(yè)發(fā)展，聯手行業(yè)領軍人物和頂尖專家，共同揭示最新產品創(chuàng)新和技術突破，前瞻未來發(fā)展趨勢。
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�！卑Ｂ ゑR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�！都~約客》雜志報道指出，OpenAI的ChatGPT每天消耗的電力相當于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)，美國的電力系統正遭受前所未有的壓力。公共電網系統的改造迫在眉睫，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、愛荷華等地。
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。
美國電力系統承壓：ChatGPT一天“吃”掉
1.7萬個家庭的用電量
“我認為，明年將沒有足夠的電力來運行所有的芯片�！痹诮衲�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�！八懔Φ谋M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，傳統上與計算產業(yè)毫無關聯的地區(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�！狈康禺a服務公司仲量聯行數據中心市場董事總經理Andy Cvengros對《華盛頓郵報》表示。據Cvengros，電力公司普遍表示，面對突然涌入的電力需求，他們需要評估自己的系統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)的電力需求將會只增不減。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（CAGR）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)。
公共電網升級難
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議，計劃于2028年從Helion購買電力。值得一提的是，OpenAI CEO山姆·阿爾特(11.510, 0.49, 4.45%)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，部分原因是聯邦機構核管理委員會漫長的獨立監(jiān)管程序。而利用核聚變發(fā)電也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。他們在波特蘭的數據中心項目將主要由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。
記者|李孟林
編輯|何小桃 蘭素英 蓋源源
