• 生成式人工智能查询比传统查询需要更多的计算能力Nal搜索，使电网紧张。
• 人工智能数据中心正在推动电力需求的快速增长，有可能出现供应短缺。
• 这种短缺为建筑、电力和数据中心冷却领域的公司提供了巨大的机会。

长期以来，科幻电影一直预测人工智能会非常耗电，事实证明这是真的，只是不是编剧想象的那样。到目前为止，人工智能在地球上似乎唯一执意要统治的部分是电网。

伯恩斯坦研究公司(Bernstein Research)的数据显示，人工智能数据中心使美国电力需求增长速度翻了一番，如果不采取行动，美国电力需求可能在短短两年内超过供应。这种潜在的短缺可能意味着，各种规模的人工智能开发商所渴望的计算能力的价格可能会更高，同时愿意增加供应的投资者也会有充足的机会。

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在生成式人工智能时代，任何对电力使用的估计都必须持保留态度，因为计算中的所有变量都在快速变化。在一段时间内请求的推理(AI查询结果的术语)的数量、这些推理的复杂性、用于生成它们的模型的大小以及正在运行的芯片和服务器的性能都会改变功率数学。

伯恩斯坦对未来两年的预测是基于这样一个假设:到2030年，人工智能推理的使用将达到与谷歌搜索相同的水平，即每天搜索100亿次，平均回复375个单词。根据伯恩斯坦周一发布的报告，ChatGPT查询所需的计算能力大约是谷歌搜索的10倍。

为什么人工智能如此耗电

人工智能代表了一段时间以来电力需求的首次重大调整。图形处理单元，最常用于人工智能训练和推理的芯片，比传统的cpu产生更多的热量。AI服务器机架需要的功率是传统服务器机架的三倍以上。

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尽管过去十年云计算甚至简单的互联网使用持续增长，但对美国电网的总体需求几乎没有变化。数据中心在很大程度上也没有提高整体能源效率。

包括英伟达(Nvidia)在内的一些企业，从人工智能浪潮的第一个高潮开始，就完美地把握住了自己的位置。但大多数公司，包括公用事业公司，正在迎头赶上。伯恩斯坦(Bernstein)的分析师称，对于那些为电网容量或效率做出贡献的公司来说，目前是“一代人只有一次的机会”。

与此同时，除了大规模的、基础的大型语言模型之外，人工智能工具的开发人员已经学会了让他们的模型不超过他们需要的规模，以节省计算成本，从而节省电力。

尽管人工智能的爆炸式发展可能意味着，事后对电力需求的估计可能会很低，但人工智能硬件和软件的快速发展也可能带来更高的效率——用更少的电力进行更多的计算。伯恩斯坦的估计是基于计算与功耗之比的稳步提高。

英伟达(Nvidia)首席执行官黄仁勋(Jensen Huang)是大部分计算能力的“看门人”，他经常夸耀该公司gpu的效率在不断提高——以每千瓦的计算量来衡量。但是更高效的计算只意味着每个请求对网格的负担降低。随着人工智能的发展，尽管效率很高，但电力需求的底线将很容易保持增长。(黄仁勋一直在吹捧英伟达与基础设施公司Vertiv的合作，以缓解电力紧张。)

伯恩斯坦认为，可再生能源应该是这种不断扩大电网的压力的主要受益者，尽管有一些证据表明情况恰恰相反。

人工智能公司是如何规划未来的

这不仅仅是人工智能计算基础设施所需的总功率，还包括电力需求的独特节奏和人工智能芯片所需的冷却。

机器学习基础设施提供商Lambda的首席运营官Mitesh Agrawal告诉商业内幕网:“如果你有一个可用的数据中心，但如果它不支持功率密度和冷却要求，那么它就是无用的。”

Lambda承诺将率先使用最先进的英伟达芯片，为客户在国防、药物发现等领域的高度复杂和专业的人工智能模型提供支持。“你需要正确类型的数据中心结构来部署这些未来的gpu，”他说。

据Agrawal说，Lambda现在正在人口较少的地区开设数据中心，并采用新的液体冷却系统，但这需要时间——几个月，有时甚至几年。而且在未来，新地点可能更难找到。

亚马逊正在通过将一些数据中心与核电站点放在一起来清除这些障碍。

伯恩斯坦认为，如果电网扩张不能满足需求，可能会发生三件事。首先，新的数据中心建设可能会放缓，供应可能会紧张，这可能会使云提供商的人工智能计算能力成本居高不下，即使模型或芯片效率有所提高。

服务于美国计算需求的数据中心也可能转移到美国以外——从某种意义上说，这种现象已经开始出现。

“这就是我们在阿联酋合作的原因。这就是为什么他们在欧洲各地建立数据中心。这就是为什么在南非、肯尼亚、尼日利亚和埃及都有数据中心，”英伟达竞争对手Cerebras Systems的首席执行官安德鲁·费尔德曼(Andrew Feldman)说。

“如果你五年前告诉我，我会知道今天冰岛每千瓦时的电价是多少，我会说你疯了。但是每千瓦时4美分。现在这是我们对话的一部分。”

第三种可能的解决方案是，数据中心运营商可以订购更多的自备发电厂——专用设施可能使用核能或天然气。

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