AI的电力供应问题可以解决，但供水是更大制约因素

据CNBC报道，得益于人工智能的繁荣，新的数据中心正在以公司能够建造的最快速度涌现，并转化为对运行和冷却服务器的巨大电力需求。现在，人们越来越担心美国是否能够产生足够的电力来广泛采用人工智能，以及美国老化的电网是否能够处理激增的电力负荷。

Arm公司主管Dipti Vachani表示：“如果我们现在不开始以不同的方式思考这个电力问题，我们就永远不会看到我们的梦想。” 该芯片公司的低功耗处理器在谷歌、微软、甲骨文和亚马逊等超大规模公司中越来越受欢迎，正是因为它们可以将数据中心的功耗降低15%。英伟达公司最新的人工智能芯片Grace Blackwell采用了基于Arm的CPU，据称可以在比上一代低25倍的功耗下运行生成式人工智能模型。这种通过提高计算效率来减少功耗的策略，通常被称为“每瓦干更多的活儿”，是解决人工智能能源危机的一个答案。但这远远不够。

根据高盛的一份报告，一个ChatGPT查询使用的能量几乎是典型谷歌搜索的10倍。生成AI图像所消耗的电量与为智能手机充电所消耗的电力相当。这个问题并不新鲜。2019年的估计发现，训练一个大型语言模型产生的二氧化碳相当于五辆汽油动力汽车的整个生命周期。为适应这种巨大的电力消耗而建造数据中心的超大规模企业也看到了排放量的飙升。谷歌最新的环境报告显示，从2019年到2023年，温室气体排放量增长了近50%，部分原因是数据中心增加带来的能耗，尽管谷歌数据中心的能效是一般数据中心的1.8倍。从2020年到2024年，微软的排放量增长了近30%，部分原因也是数据中心的耗电。

在堪萨斯城，meta正在建设一个以人工智能为重点的数据中心，电力需求如此之高，以至于关闭燃煤发电厂的计划被搁置。全球共有8000多个数据中心，其中美国的数据中心最为集中。由于人工智能的发展，2030年数据中心的数量将大大增加。波士顿咨询集团估计，到2030年，数据中心的需求将每年增长15%-20%，预计将占美国总用电量的16%。在OpenAI的ChatGPT于2022年发布之前，这一比例仅为2.5%。

硅谷Vantage数据中心北美和亚太地区执行副总裁Jeff Tench表示：“我们认为，我们将从人工智能特定应用程序中看到的需求量将与我们历史上从云计算中看到的一样多，甚至更多。” 许多大型科技公司与Vantage等公司签订了服务器托管合同。Vantage的数据中心通常有能力使用64兆瓦以上的电力，相当于数万户家庭的电力。当考虑人工智能应用时，这些数字可能会大幅增长到数百兆瓦。” Vantage正在俄亥俄州、德克萨斯州和佐治亚州建设新的园区。Tench说：“该行业本身正在寻找能够接近可再生能源（风能或太阳能）和其他可以利用的能源，包括天然气电厂，同时越来越多地考虑核电。”

OpenAI公司最近投资了一家太阳能初创公司，还投资了核裂变初创公司Oklo，该公司旨在开发模块化小型核反应堆，以及核聚变初创公司Helion。微软去年与Helion签署了一项协议，将于2028年开始购买其聚变电力。谷歌则与一家地热初创公司合作，将利用地热电力来运行一个大型数据中心。Vantage最近建造了一座100兆瓦的天然气厂，为其位于弗吉尼亚州的一个数据中心供电，使其完全独立于电网。

即使有足够电力供应的地方，老化的电网也往往无法应对增加的负荷。一个解决方案是建设输电线路，但是一项耗资52亿美元将线路扩展到弗吉尼亚州一个被称为“数据中心小巷”的地区的努力遭到了当地纳税人的反对，他们不希望看到自己的电费账单增加来为该项目提供资金。

另一种解决方案是使用预测软件来减少电网最薄弱环节之一的故障：变压器。美国有6000万至8000万台变压器，变压器的平均寿命约38年，其故障导致停电的常见原因。更换变压器既昂贵又缓慢，VIE公司制造了一个连接到变压器上的小型传感器，用于预测故障并确定哪些变压器可以处理更多的负载，以便将其从有故障风险的变压器中转移出来。自2022年发布ChatGPT以来，VIE业务增长了两倍，明年有望再翻一番或三倍。

根据研究，到2027年人工智能数据中心还将需要42亿至66亿立方米的取水量来制冷，相当于半个英国每年的取水总量。Burnt Island Ventures的管理合伙人Tom Ferguson表示：“每个人都担心人工智能是能源密集型的。如果我们不再在核能问题上偏执，我们可以解决能源供应问题。但供水是人工智能发展的根本制约因素。” 研究发现，每10-50个ChatGPT提示词就要消耗掉一个标准16盎司水瓶中的水。