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      芯片之后,散熱登場(chǎng),AI陷入新瓶頸

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      作者/文森特

      編輯/嘉嘉

      制約AI發(fā)展的最大瓶頸是什么?有人說是算力儲(chǔ)存這類芯片,也有人說是具體的落地場(chǎng)景,還有人說是算法的迭代升級(jí)……

      這些是AI發(fā)展的影響因素,但如今最大的制約因素卻是電力能耗——有沒有足夠的電能支持AI發(fā)展將成為算力芯片潮之后的新瓶頸。

      可以說,在未來,誰有足夠的電能或是誰能夠大幅度降低能耗,誰就能夠在AI賽道上取得先手,為此不論是國(guó)外還是國(guó)內(nèi),AI大廠們紛紛開始開源節(jié)流措施,讓自己在新的一輪電力競(jìng)爭(zhēng)中獲得優(yōu)勢(shì)。

      【1】電力成為AI新瓶頸

      “今年晚些時(shí)候,除中國(guó)外,可能出現(xiàn)芯片產(chǎn)能過剩卻無足夠電力驅(qū)動(dòng)的情況。很快,我們生產(chǎn)的芯片將多到?jīng)]有足夠的電來運(yùn)行它們。”

      在今年3月舉辦的達(dá)沃斯論壇上,馬斯克向火熱的AI行業(yè)潑出了一盆冷水,制約AI發(fā)展的瓶頸不再是算力芯片,而是更為基礎(chǔ)的電力能源。

      很多人沒有意識(shí)到,在大模型算力高速增長(zhǎng)的背后,是AI功率和能耗的指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。

      2018年,Open AI訓(xùn)練GPT-1時(shí),訓(xùn)練能耗約為0.1MWh,但在五年之后的2023年,Open AI訓(xùn)練GPT-4時(shí),訓(xùn)練能耗直接翻了50萬倍,達(dá)到驚人的5萬MWh。

      主要的原因是GPU芯片使用量的大幅度提升,訓(xùn)練GPT-1一共只使用了 8–16 塊 V100 GPU,而到了GPT-4時(shí),Open AI共調(diào)用了25000塊英偉達(dá)A100 GPU。

      模型復(fù)雜化、算力芯片的暴增,直接帶來AI訓(xùn)練能耗的指數(shù)級(jí)增長(zhǎng),其實(shí)AI對(duì)電能的吞噬,不僅是在訓(xùn)練上,在B端、C端用戶的日常使用中,AI消耗的電能同樣超乎想象。

      數(shù)據(jù)顯示:ChatGPT每天要響應(yīng)大約2億個(gè)請(qǐng)求,這個(gè)過程會(huì)消耗超過50萬度電力,相當(dāng)于一個(gè)小型工業(yè)園區(qū)的全天用電總和。

      這還只是Open AI一家公司一款產(chǎn)品的電能消耗,整個(gè)AI行業(yè)已經(jīng)成為全球電能最大的增量。

      國(guó)際能源署報(bào)告顯示:2025年,全球數(shù)據(jù)中心總用電量達(dá)到0.65萬億度,中遠(yuǎn)期全球AI數(shù)據(jù)中心的總能耗將達(dá)到4.3億度,超過當(dāng)前美國(guó)4億度的全年總用電量。


      (來源:IEA)


      更為關(guān)鍵的是,在AI行業(yè)電力需求呈現(xiàn)出爆發(fā)式指數(shù)增長(zhǎng)的同時(shí),全球發(fā)電量卻呈現(xiàn)3.3%的龜速增長(zhǎng)。

      美國(guó)能源部預(yù)計(jì)到2028年,每100度電,12度電都將被AI數(shù)據(jù)中心消耗。

      而這樣的行業(yè)現(xiàn)狀也引起了大佬們的普遍擔(dān)憂,黃仁勛多次發(fā)出“電力掐住了AI的咽喉”“電網(wǎng)成了AI的新天花板”等警告性言論。

      可以說,在未來幾年,AI的瓶頸不再是算力芯片,而是電能。

      【2】加強(qiáng)發(fā)電中心建設(shè)

      相比馬斯克、黃仁勛的呼吁,AI大廠們則更早地感受到了電力短缺帶來的影響:
      微軟CEO納德拉公開表示:因無法找到足夠的電力來運(yùn)行倉庫中已有的 GPU,導(dǎo)致約800億美元的Azure 訂單無法履約;

      OpenAI提交的報(bào)告中直接顯示:電力不僅僅是一種公用事業(yè),更是一項(xiàng)戰(zhàn)略資產(chǎn),對(duì)于建設(shè)人工智能基礎(chǔ)設(shè)施至關(guān)重要。

      缺電已經(jīng)成為海外AI巨頭們面臨的新挑戰(zhàn),為此這些企業(yè)開始集體“開源”:

      2025年10月,Meta俄亥俄州數(shù)據(jù)中心放棄電網(wǎng)接入,改由管道公司W(wǎng)illiams建設(shè)天然氣發(fā)電站,從而保障數(shù)據(jù)中心所需要的電能;

      11月,谷歌與道達(dá)爾簽訂長(zhǎng)達(dá)十五年的可再生電力供給協(xié)議,屆時(shí)道達(dá)爾直接向谷歌位于俄亥俄州的超大規(guī)模AI數(shù)據(jù)中心供應(yīng)電力;

      2026年3月5日,微軟、谷歌、OpenAI、亞馬遜、Meta和甲骨文等巨頭聯(lián)合簽署了“自主供電”承諾,不與居民搶奪電力,而是自行供應(yīng)AI所需要的電力;

      3月9日,谷歌和特斯拉宣布組建“電網(wǎng)利用聯(lián)盟”,希望利用儲(chǔ)能、虛擬電廠等技術(shù)激活電網(wǎng)閑置容量,保障旗下AI業(yè)務(wù)的供電量;

      3月12日,xAI獲得批準(zhǔn)運(yùn)行41臺(tái)甲烷燃?xì)廨啓C(jī),為“巨像2號(hào)”數(shù)據(jù)中心的AI超級(jí)計(jì)算機(jī)供電;

      可以說,在AI巨大的電力需求面前,海外AI公司都在自建電站自救,甚至在1月達(dá)沃斯世界經(jīng)濟(jì)論壇上,馬斯克表示,要將數(shù)據(jù)中心放在太空上,通過太陽能發(fā)電滿足日益增長(zhǎng)的能耗需求。

      與國(guó)外AI巨頭面臨電荒,需要自建電網(wǎng)不同,中國(guó)AI企業(yè)則沒有相似的感受。


      (來源:互聯(lián)網(wǎng))


      原因在于以下幾點(diǎn):一是中國(guó)年發(fā)電量10萬億千瓦時(shí)的底氣;二是中國(guó)掌握了特高壓輸電等在內(nèi)的整套核心專利和產(chǎn)業(yè);三是通過產(chǎn)業(yè)布局,如“東數(shù)西算”工程、“算電協(xié)同”戰(zhàn)略,將算力中心布局在貴州、內(nèi)蒙古等能源省份。

      “中國(guó)在電的問題上,沒有必要像美國(guó)人那么焦慮,以我們今天的算力規(guī)模來看,中國(guó)現(xiàn)有的電力供給其實(shí)是相當(dāng)充足的”,在接受媒體采訪時(shí),中國(guó)工程院院士王堅(jiān)表示,對(duì)于中國(guó)而言,電力從來不是AI發(fā)展的問題。

      【3】降耗成為AI新常態(tài)

      基于國(guó)內(nèi)電網(wǎng)遙遙領(lǐng)先的水平,中國(guó)AI廠商不用擔(dān)心用電荒,但同谷歌、Meta等海外廠商一樣,也要面臨降低能耗的問題——為了降低AI不斷飆升的成本。

      在當(dāng)前情況下,為了保持發(fā)展,算力能耗不可能降低,所以多數(shù)企業(yè)將目標(biāo)放在了散熱能耗中,據(jù)司庫財(cái)經(jīng)了解,為服務(wù)器降溫散熱所需要的能耗,約占算力中心總能耗的40%。

      “當(dāng)AI訓(xùn)練集群將功率密度推至40千瓦以上,相當(dāng)于把20臺(tái)家用電暖器塞進(jìn)一個(gè)冰箱大小的機(jī)柜同時(shí)烤火,產(chǎn)生的熱量幾分鐘就能燒開一浴缸水”,此前浪潮通信副總經(jīng)理郭振君曾對(duì)媒體表示,服務(wù)器散熱比想象中的難度更大。

      據(jù)了解,此前多數(shù)的服務(wù)器是風(fēng)冷,即通過加裝風(fēng)扇,通過空氣流動(dòng)帶走熱量,但當(dāng)服務(wù)器能耗功率小時(shí),風(fēng)冷尚能滿足服務(wù)器需求,而一旦功率飆升,因物理限制,風(fēng)冷根本起不到散熱作用。

      傳統(tǒng)散熱已經(jīng)到了極限,而液冷則是將服務(wù)器浸泡到高比熱容的液體,空氣與液體在比熱容上的物理差異,液冷在AI服務(wù)器能效上有著天然優(yōu)勢(shì)。

      液冷與風(fēng)冷有著巨大的差異,目前采用風(fēng)冷的數(shù)據(jù)中心,能源使用效率為1.5左右,每用1.5度電,即AI數(shù)據(jù)中心在計(jì)算存儲(chǔ)時(shí),每耗費(fèi)1度電,就額外需要0.5度用于散熱冷卻。


      (來源:互聯(lián)網(wǎng))


      而液冷在散熱能耗的表現(xiàn)上則呈現(xiàn)指數(shù)級(jí)的進(jìn)步,以華為的液冷方案為例,浸沒式液冷能將能源使用效率提升至1.05,即AI數(shù)據(jù)中心在計(jì)算存儲(chǔ)時(shí),每耗費(fèi)1度電,用在散熱上的電量只需要0.05度。

      從以上數(shù)據(jù)對(duì)比中不難看出,液冷的散熱能耗只有風(fēng)冷的十分之一,這也意味著,能夠節(jié)省大量的成本——華為數(shù)據(jù)顯示:一個(gè)5萬臺(tái)服務(wù)器的數(shù)據(jù)中心,如果采用浸沒式液冷方案,一年能夠節(jié)省1.2億電費(fèi)。

      西南證券在一份研究報(bào)告中直接指出,AI對(duì)電力消耗越來越大,成本越來越高,再加上散熱這件事本身巨大的耗電量,因此成本更低、耗能更小的散熱方案將進(jìn)入一個(gè)新時(shí)代。

      高盛在一份報(bào)告中預(yù)測(cè):2024年,液冷在AI訓(xùn)練服務(wù)器領(lǐng)域的滲透率只有15%,但在2027年,將會(huì)飆升到80%。

      可以說,在AI耗電不斷攀升、散熱處理難的大背景下,液冷尤其是浸沒式液冷正在成為行業(yè)的標(biāo)配。

      人工智能的發(fā)展正站在一個(gè)全新的十字路口。曾經(jīng),我們以為芯片是AI前進(jìn)的唯一引擎;如今,電力正在成為新的天花板,散熱則成為破局的關(guān)鍵鑰匙。

      相比之下,中國(guó)憑借強(qiáng)大的電力基礎(chǔ)設(shè)施、領(lǐng)先的特高壓技術(shù)和前瞻性的產(chǎn)業(yè)布局,在這場(chǎng)全球AI電力競(jìng)賽中占據(jù)了獨(dú)特的先發(fā)優(yōu)勢(shì)。但“不缺電”并不等于“無憂慮”,決定AI不僅有算力更要看經(jīng)濟(jì)效益。

      如果說,算力定義了AI的起點(diǎn),那么對(duì)于如今的行業(yè)而言,電力與散熱將共同決定AI能夠走多遠(yuǎn)。

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