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買得到芯片的美國科技巨頭 買不到電了

時間:2025-12-18 04:08:58 來源:網絡整理 編輯:時尚

核心提示

馬上就要到年底了,回看這一年,OpenAI 簡直是 AI 界的孔雀,瘋狂開屏,四處搞算力。先是答應甲骨文一起投 3000 億美元共建數據中心,又從英偉達那里拿了 1000 億美元買芯片,直到上個月,他

馬上就要到年底了,買得美國買回看這一年,到芯到電OpenAI 簡直是科技 AI 界的孔雀,瘋狂開屏,買得美國買四處搞算力。到芯到電

先是科技答應甲骨文一起投 3000 億美元共建數據中心,又從英偉達那里拿了 1000 億美元買芯片,買得美國買直到上個月,到芯到電他們還在管 AMD 要股票掏芯片??萍肌YI得美國買。到芯到電

在各大科技巨頭的科技齊心協力下,AI 泡沫眼看靠著 GPU 的買得美國買買賣越吹越大。但最近,到芯到電微軟 CEO 薩蒂亞·納德拉突然在一場氣氛堪比《再見愛人》的科技三方會談里,殺出來潑了一盆冷水。

別再盯著算力不放了,庫存里那么多芯片,都因為沒電用不上呢。

缺電,正在卡著 AI 的脖子。

那么問題來了,美國的電,到底都去哪了?

一方面,是 AI 自己確實太能吃了。

美國能源部 2024 年 12 月發布的一篇報告顯示,2023 年,美國數據中心的總耗電量占全國總發電量的 4.4%,達到 176 太瓦時,和馬來西亞全國一年總耗電量差不多。到了 2028,這個數字可能會翻倍。

而且 AI 吃相還很難看,利用率極低,可以說是連吃帶拿。

電能利用效率 PUE (Power Usage Effectiveness),是衡量數據中心能效的重要指標。它的計算方法很簡單,就是用數據中心總耗電量,除以服務器耗電量。

2024 年,全球的平均 PUE 是 1.56。也就是說,只有三分之二的電能用在 GPU 計算上,三分之一消耗在了制冷、供電系統、和照明等等雜七雜八的地方。

另一方面,是美國老舊的電力系統實在太完蛋,本來產的就不多。再擠一擠,基本民生都危險。

從美國勞工統計局的統計圖就能看出來,2021 到 2022 電費飆升。訓練 GPT 的同時,正常居民用電已經被擠兌了。


2000 至 2025 年美國電價趨勢

就這,特朗普還砍了海上風電的項目,取消了太陽能和風能的稅務減免,轉而大力發展費時費力費錢的核電,甚至不惜放松環境管制。。。

這很難評,我只能祝他成功了。

沒有電,科技巨頭搶購來再吊的 GPU,也只能在機房落灰。而很快,它們面臨的困境,將是更致命的過期。

芯片的保質期,會隨著下一代芯片大規模量產出貨逐漸來臨。

比如,大伙兒對 AI 主流芯片的印象,可能還停留在前一陣子,你爭我搶的 H100 和 A100。

但這幾款芯片說實話,都是 22 年以前發布的老東西,也就占了個產能的優勢,根本不是現在最好最新的芯片。它們的后面,還有 23 年的 H200,24 年的 B200,25 年的 B300,都等著上桌呢。

而根據 TrendForce 咨詢公司今年 7 月的預估,2025 全年,Blackwell 系列的出貨比例,將達到 NVIDIA 高階 GPU 總產量 80% 以上,產能大大提升。

這意味著,如果 OpenAI 庫房里的 H100 還因為缺電遲遲跑不起來,它們可能會直接被 B200、B300 替代,永遠沒機會用上了。

這帶來的不僅僅是浪費,還會影響 AI 公司最在意的股價。要知道,AI 公司的股價估值,一定程度就建立在 GPU 數量、GPU 需求量的基礎上。

底層邏輯是,按照現在的大模型規模定律,你用的 GPU 越多,模型越大,越好用,在市場上越有優勢。這也是為啥一出買賣芯片的消息,幾家科技巨頭的股價就手拉手開漲。

但要是很多芯片純買用不上,那它躺平的每一分每一秒,都在見證著 AI 泡沫的消亡。

實在沒招了,科技公司只能紛紛走上 “ 自救 ” 的道路。畢竟芯片收購不能停,你不買有的是人買,但多余的電也是真沒有。

良心點的做法,是到處修發電廠。像 OpenAI 和甲骨文在德州合建天然氣發電廠,xAI 也在田納西大力基建,結果把發動機都給搞缺貨了,訂單直接排到 2029 年后。

芯片和發電機哪一個會先到不說,這么干,有一定幾率會被環保部門 gank。

于是還有一種死道友不死貧道的路子 —— 把數據中心搬到國外。

墨西哥、智利還有一些南非國家,都成了 AI 發展的輸電泵。可這些地區電力供給本來就不發達,現在更是雪上加霜。

在愛爾蘭,數據中心消耗了全國 20% 的電力,停電、耗水,都對當地居民生活和生態環境造成了影響。

甚至更離譜的,地球資源已經不夠看了。最近,英偉達和谷歌都想把數據中心搬上太空,吃上天家飯。。。

把芯片用衛星送上天,周邊圍上一圈太陽能電池板,就能獲得 24 小時不間斷的能源供給。

散熱全靠真空熱輻射,也不用擔心水資源減少和環境變暖,聽起來還挺不錯。

只不過實驗剛開始,不能保證效果好。電子器件會不會在太空加速老化,功率和散熱能不能達到預期,訓練完的數據怎么傳回地面,成本控制等等,都是問題。

和匆匆忙忙的美國形成鮮明對比,我們的情況就要從從容容很多了。

2024 年,我國數據中心總耗電量已經達到 166 太瓦時,占社會用電量約 2%。

作為遠近聞名的基建狂魔,咱在保障大家生活的前提下,電力不止夠用,甚至還在追求綠電,降碳排。

比起天天講環保,轉頭用天然氣發電,我們可是真把碳排當個事兒辦了。

總的來說,盤完缺電的 AI,原來科技的盡頭不是電子和計算機,而是物理、航天和土木工程啊。

PPT 里芯片就是第一生產力,結果現實里是德州搶天然氣、墨西哥搶地皮、竄上天和衛星搶身位。電閘一拉,誰都害怕。

照這么發展下去,未來高科技公司的衡量標準,也許不再是看誰芯片多。

而是看誰能搶到最多的電,讓自家機房的燈能一直亮下去了。

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