ChatGPT耗電激增，AI擴(kuò)張?jiān)庥瞿茉雌款i

過去幾年，全球圍繞人工智能的競爭幾乎完全圍繞模型能力展開，市場關(guān)注的焦點(diǎn)集中在算法突破和芯片性能。隨著算力需求的迅速上升，一項(xiàng)新的共識(shí)開始在投資和產(chǎn)業(yè)界形成：基礎(chǔ)設(shè)施將在很大程度上決定人工智能的長期競爭格局。

在4月18日舉行的哥倫比亞大學(xué)中國峰會(huì)上，多位來自投資機(jī)構(gòu)、能源企業(yè)和數(shù)據(jù)中心供應(yīng)鏈的業(yè)內(nèi)人士表示，圍繞算力、電網(wǎng)和能源體系展開的新一輪建設(shè)周期正在成為全球科技產(chǎn)業(yè)最重要的投資主題之一，其規(guī)模可能達(dá)到數(shù)萬億美元。

“我們正在進(jìn)入一個(gè)由AI基礎(chǔ)設(shè)施驅(qū)動(dòng)的3萬億美元超級(jí)建設(shè)周期，”主營光伏逆變器和儲(chǔ)能設(shè)備的上能電氣美洲區(qū)負(fù)責(zé)人李秉璽表示。

這項(xiàng)預(yù)測意味著投資邏輯的重要變化：人工智能的未來將越發(fā)取決于能源供應(yīng)能力、電網(wǎng)建設(shè)效率以及設(shè)備制造能力。

盡管綠色能源被普遍視為未來數(shù)據(jù)中心的重要電力來源，但產(chǎn)業(yè)界人士普遍認(rèn)為，在可預(yù)見的未來，大模型訓(xùn)練仍將高度依賴穩(wěn)定的基載電力——即能夠全天候持續(xù)供電、不受天氣影響的電力來源。這意味著天然氣在AI基礎(chǔ)設(shè)施體系中的戰(zhàn)略地位短期內(nèi)難以被替代。

另類資產(chǎn)管理公司Apollo Global Management董事總經(jīng)理、數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施主管Joshua Pang表示，訓(xùn)練大型語言模型所需的并不只是更多電力，而是穩(wěn)定、持續(xù)、可調(diào)度的電力供應(yīng)。“訓(xùn)練大型語言模型需要穩(wěn)定基載電力，而太陽能和風(fēng)能通常無法單獨(dú)滿足這一需求，”他說。

在現(xiàn)實(shí)項(xiàng)目中，越來越多AI數(shù)據(jù)中心采用“天然氣 + 電池儲(chǔ)能 + 電網(wǎng) + 可再生能源”的混合供電模式，以確保訓(xùn)練過程不受電力波動(dòng)影響。

這種結(jié)構(gòu)變化已經(jīng)開始影響數(shù)據(jù)中心選址邏輯。李秉璽表示，在當(dāng)前一輪AI算力建設(shè)周期中，能源條件正在成為決定項(xiàng)目落地的首要因素。

“過去建設(shè)數(shù)據(jù)中心首先考慮的是是否靠近光纖網(wǎng)絡(luò)，現(xiàn)在第一優(yōu)先級(jí)變成了能源供應(yīng)能力。”他說。

在美國市場，這一變化尤為明顯。隨著大型模型訓(xùn)練需求快速上升，越來越多開發(fā)商在項(xiàng)目初期首先確認(rèn)的不是土地或網(wǎng)絡(luò)條件，而是天然氣接入能力。

“現(xiàn)在客戶建設(shè)AI數(shù)據(jù)中心時(shí)，第一件事是確認(rèn)能不能拿到天然氣終端容量。”他說。

在一些地區(qū)，面對(duì)并網(wǎng)周期過長、電力接入緩慢的問題，數(shù)據(jù)中心運(yùn)營商事實(shí)上正在采取一種更主動(dòng)的“自帶能源”思路：先圍繞天然氣、太陽能、風(fēng)能、儲(chǔ)能等可獲得資源搭建本地供電組合，再逐步解決與大電網(wǎng)的連接問題。換句話說，部分AI數(shù)據(jù)中心已不再只是電網(wǎng)的被動(dòng)用電方，而是在向擁有自備能源能力的基礎(chǔ)設(shè)施項(xiàng)目轉(zhuǎn)變。

“AI基建不能依賴一種能源，”數(shù)據(jù)中心電力設(shè)備供應(yīng)商京泉華電子全球運(yùn)營總裁張禮揚(yáng)表示：“你需要建立一個(gè)能源組合。”

產(chǎn)業(yè)界人士指出，不同類型AI任務(wù)對(duì)能源結(jié)構(gòu)的需求正在出現(xiàn)分化趨勢(shì)。訓(xùn)練型數(shù)據(jù)中心通常依賴穩(wěn)定基載電力，而推理型數(shù)據(jù)中心則可以容忍一定程度的電力波動(dòng)，從而更容易接入可再生能源體系。

“訓(xùn)練型數(shù)據(jù)中心需要基載電力，而推理型數(shù)據(jù)中心可以接受一定程度的中斷。”李秉璽表示。

這種結(jié)構(gòu)性差異意味著未來AI算力體系可能形成新的空間布局：訓(xùn)練型數(shù)據(jù)中心更可能靠近能源基地，而推理型數(shù)據(jù)中心則更接近人口密集地區(qū)和應(yīng)用端市場。

雖然市場普遍關(guān)注美國對(duì)中國采取出口管制導(dǎo)致兩國AI芯片領(lǐng)域的差距，但產(chǎn)業(yè)界越來越認(rèn)為，美國AI發(fā)展的最大約束可能來自能源體系建設(shè)的短板。

Apollo的Pang舉例說明：一次與ChatGPT相關(guān)的搜索所消耗的能源，可能是普通Google搜索的約10倍。這給美國的電力系統(tǒng)提出了很大挑戰(zhàn)。

業(yè)內(nèi)人士表示：與其說美國AI擴(kuò)張面臨的是簡單的“缺電”，不如說它面臨的是輸電建設(shè)、并網(wǎng)審批與負(fù)載管理的系統(tǒng)性滯后。

上能電氣的李秉璽表示，目前美國AI數(shù)據(jù)中心建設(shè)速度正在明顯快于輸電網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)容節(jié)奏，“建設(shè)輸電系統(tǒng)需要5到10年，而新的數(shù)據(jù)中心每個(gè)季度都在涌現(xiàn)，“他說，”這里存在巨大的錯(cuò)配。“

相比之下，國家電網(wǎng)主導(dǎo)建設(shè)的特高壓工程在成本和輸電能力方面都具備明顯優(yōu)勢(shì)。

“我羨慕中國在電力建設(shè)實(shí)現(xiàn)的成就，”Apollo的Pang說，“中國不僅擁有有強(qiáng)大、多元化的電力供應(yīng)，也建設(shè)起一流的輸電網(wǎng)絡(luò)。”