在這一領域，中國AI已領先美國 | 巴倫科技

如果美國政府和業界不盡快解決電力短缺問題，很可能會在與中國的AI軍備競賽中處於不利地位。

關注AI的投資者，應該多瞭解下電力缺口問題。

對於人工智慧來說，一切似乎都在順利推進。晶片產能正在提升，資料中心的融資管道也越來越多，領先的AI模型開發者們不斷進行著創新。

但有一個重要領域的進展卻嚴重滯後，這可能會讓整個AI基礎設施陷入困境：那就是電力供應。

未來幾年，如果美國政府和業界不盡快解決這個問題，可能就沒有足夠的電力來支撐贏得與中國的AI軍備競賽所需的資料中心了。

AI模型公司正在創新前沿發揮著重要作用。來自OpenAI、Google、xAI和Anthropic的最新推理模型的使用量正在激增。AI智能體也愈發火爆，這會進一步提升對AI算力資源的需求。

值得關注的是，過去一周內AI基礎設施相關的公告數量激增。埃隆·馬斯克表示，他的xAI已經擁有一個由23萬塊GPU組成的叢集投入營運，並將在幾周後開始建設一個由55萬塊GPU組成的新叢集，使用輝達的GB200/GB300 AI伺服器。Meta Platforms首席執行官馬克·祖克柏也公佈了他建設數個多吉瓦特級資料中心叢集（multi-gigawatt data center clusters）的計畫。本周早些時候，OpenAI宣佈其正在開發的資料中心容量已超過5吉瓦，未來將容納超過200萬顆晶片。

這些數字令人難以置信。還記得就在一年前，領先的AI模型Llama 3是在1.6萬塊GPU上訓練的，而傳統的雲端運算資料中心的用電量大約是50兆瓦。如今，擁有數十萬塊GPU的訓練叢集已變得司空見慣，甚至百萬GPU叢集也即將到來。

但這些超級叢集需要巨大的電力供應。輝達計畫在2027年推出的Rubin Ultra AI伺服器，每個機架的功耗將達到600千瓦，而目前的AI伺服器每個機架的功耗為120千瓦

電力供應將成為一大挑戰。摩根士丹利最近對資料中心營運商的調查顯示，未來幾年能源供應將成為主要瓶頸。

行業領先的人工智慧初創公司Anthropic本周在一份報告中量化了2028年的電力缺口，稱美國人工智慧行業到2028年將至少需要50吉瓦的電力容量，以維持其領先地位。報告指出，美國在電力容量建設方面遠遠落後於中國，去年中國新增了超過400吉瓦的電力裝機量。

Anthropic表示：“目前，美國在滿足2028年前AI訓練或推理的電力需求方面進展緩慢。”該公司還補充說，在美國獲得建設電力基礎設施的監管批準可能需要數年時間。

本周三，白宮發佈了一份《人工智慧行動計畫》，提及了對新能源的需求、將聯邦土地用於發電項目建設以及升級電網的必要性。但該報告沒有給出詳細的時間表和具體措施，也未提出擴容的具體數值目標。美國仍有時間建設面向未來的電網和電力供應基礎設施，以滿足激增的人工智慧用電需求，但這需要更多的發電廠和更完善的輸電網路。要想讓人工智慧產業持續發展，這項工作必須從現在開始。 (Barrons巴倫)