GPT-5尚未面世，OpenAI似乎已開始著手訓練GPT-6，不過電力或許已成為了一個“卡脖子”難題。

AI初創(chuàng)公司OpenPipe聯(lián)合創(chuàng)始人、CEO Kyle Corbitt透露，自己最近與一位負責GPT-6訓練集群項目的微軟工程師談過，后者抱怨稱，在跨區(qū)域GPU之間部署infiniband級別鏈接，實在是一件痛苦的事。

Corbitt問到為何不將訓練集群集中在同一區(qū)域，這位微軟工程師回答，“哦我們已經嘗試過那么做了，但是如果在一個州放置超過10萬片H100 GPU，電網就會崩潰。”

10萬片H100是什么概念？作為參考，市場調查機構Factorial Funds的一份報告顯示，OpenAI的文生視頻模型Sora在峰值期間需要72萬片H100——按上述工程師的說法，這個數量足以讓七個州的電網崩潰。

數據中心能否盈利、建設時間如何？看電力“眼色”

就在剛剛謝幕的標普全球2024年劍橋能源周（CERAWEEK）上，來自全球的能源行業(yè)高管們，談起了AI技術對行業(yè)的推進，也談及了AI對能源巨大的需求。

“到2030年，AI消耗的電力將超過家庭用電量。”美國最大天然氣生產商EQT首席執(zhí)行官Toby Rice在演講中援引了這樣一項預測。

亞馬遜網絡服務工程副總裁Bill Vass指出，世界每三天就會增加一個新的數據中心。

比爾?蓋茨則表示，電力是決定數據中心能否盈利的關鍵，AI所消耗的電量是驚人的。AI的使用將推升能源需求，未來幾年，AI的發(fā)展可能會受制于芯片設計與電力供應。

這不是杞人憂天——由于新數據中心的建設速度高于新建發(fā)電廠，供需差距已經開始出現(xiàn)。美國商業(yè)不動產服務公司世邦魏理仕（CBRE Group, Inc.）透露，由于電力供應延遲，數據中心的建設時間已經延長了2到6年。

“能源巨獸”

AI“能源巨獸”的稱號并非浪得虛名。

OpenAI的Sam Altman就曾為AI的能源、特別是電力需求“叫苦”。在年初的達沃斯論壇上他表示，AI的發(fā)展需要能源方面的突破，AI將帶來遠超預期的電力需求。

有數據顯示，ChatGPT每天需要消耗超過50萬千瓦時的電力，用于處理約2億個用戶請求，相當于美國家庭日用電量的1.7萬多倍；至于搜索巨頭谷歌，若其在每次用戶搜索中都調用AIGC，年耗電量將增至290億千瓦時左右，這甚至高于諸如肯尼亞、危地馬拉等國一年的用電量。

回望AI還未掀起如此大范圍熱潮的2022年，彼時中國與美國的數據中心分別占各自社會總用電量的3%與4%。

隨著全球算力規(guī)模逐步增長，華泰證券3月24日研報預測，到2030年，中國與美國的數據中心總用電量將分別達到0.95/0.65萬億度與1.7/1.2萬億度電，是2022年的3.5倍與6倍以上。樂觀情景下，2030年中/美AI用電體量將達到2022年全社會用電量的20%/31%。

分析師進一步指出，由于數據中心分布并不均勻，因此區(qū)域性的缺電風險將最先出現(xiàn)（如美國的弗吉尼亞州）。考慮美國電力歷史上幾乎無增長，因此AI將成為海外發(fā)達區(qū)域電力重回正增長的重要驅動要素。

電力增量何處來？

缺電自然需要“新電”，但“新電”從何而來？在全球碳中和的浪潮下，光伏、風電為代表的的清潔能源似乎是第一選擇，但這只是“理想狀態(tài)下的選擇”。

“我們不可能在幾年內新建100千兆瓦的可再生能源（發(fā)電廠）。有點難辦。”前美國能源部部長Ernest Moniz坦承。

EQT首席執(zhí)行官Toby Rice補充稱，科技公司需要足夠可靠的電力，風能和太陽能等可再生能源并不能做到這一點，至于大型核設施（美國目前只有一座在建）歷來建造成本高昂，耗時長。“科技公司不會為這些基礎設施等上7-10年，那就只能用天然氣了。”

這位來自美國天然氣巨頭的高管表示，已經有建設數據中心的科技公司詢問從EQT購買天然氣事宜，Rice被問及“你們的輸送速度有多快？”“我們能獲得多少天然氣？” 

美股“不再隱秘的角落”

先是“GPU荒”，然后是“電荒”，AI的發(fā)展之路實在難言一帆風順。

值得注意的是，想抓住AI浪潮的美股投資者們，已將目光投向了這個角落。

美國最大的電力生產商和零售能源供應商之一Vistra Energy、美國最大的能源公司Constellation Energy、美國最大的綠色電力公司NRG Energy近一年來股價全部翻倍不止，且都在本周創(chuàng)下了股價歷史新高。

從近一年及今年年內區(qū)間漲跌幅來看，雖然這三家公司表現(xiàn)不如“地表最強股票”英偉達，但也甩開了OpenAI“背后的公司”微軟。

來源：財聯(lián)社 作者：鄭遠方