人工智能淘金热能不能淘到金子不知道，但铲子已经准备好了

来源：36氪

编者按：大模型参数规模越来越大，就业机会将从比特领域转移到原子领域：需要大建特建新的数据中心，需要更多的电力。人工智能这股淘金热能不能挖到金子不知道，但大家都需要铲子。文章来自编译。

此前我们已经泛谈过人工智能基础设施建设收入方面的事情。我在上一篇《人工智能的6000 亿美元问题》中重点讨论了对人工智能潜在收入的预期，并对我们能够实现这些宏伟目标的时间窗口表示质疑。

本文将重点讨论成本问题。尤其是重点关注数据中心的建设、“人工智能工厂”的崛起及其对能源、建筑与工业供应链的影响。我们认为 2025 年将是“数据中心之年”，我们正处于从炒作周期向产业驱动建设周期过渡的风口浪尖。

先给出一些预测，然后再细谈：

• 人工智能会催化能源转型。新的太阳能建筑、电池创新、核能复苏——这些将是人工智能浪潮产生的长期影响
• 一些超大规模企业会发现自己的灵活性不足以满足快速变化的数据中心需求——新的人工智能产业玩家会出来填补这一空白
• 从未来 6 个月开始，由于液体冷却、集群规模以及电源接入问题，我们会看到大量有关数据中心建设将出现拖延的报道
• 建设新的人工智能数据中心所需的产业能力会起到刺激经济的作用，并给实体经济创造就业机会：如钢铁、能源、卡车运输以及建筑
• 一旦新的数据中心能力上线，AWS、Azure 以及 GCP 提供的训练和推理成本将会下降，这对初创公司是有利的

相对于人工智能未来技术走向的极大不明朗，这方面的迹象倒是很清晰：我们可以开始为未来2-3 年的产业扩张期早做规划了。我们已准备好放弃开出空头支票（见下文），开始动工建设了。

以下总结了去年宣布要建设的新的数据中心项目的概况——我们认为这些项目的建设现在将会加速：

• 亚马逊：2024 年上半年，AWS 宣布要投资 500 亿美元的数据中心新建项目，其中包括 216 栋新建筑。亚马逊已承诺在未来 15 年内在这方面投资 1000-1500 亿美元。其最近的承诺包括：在印第安纳州投资 110 亿美元建设一个园区，在密西西比州投资 100 亿美元建设两个园区，在沙特阿拉伯投资 53 亿美元建设新数据中心，在宾夕法尼亚州塞勒姆附近建设一个新的核动力数据中心，在德克萨斯州朗德罗克附近建设一个新的计划中的数据中心，以及在日本投资 150 亿美元。德国、台湾地区以及新加坡也在考虑范围之内。

• 微软：微软目前的能源总量为 5GW。据报道，2024 年其新数据中心的建设将会翻番。最近宣布的项目包括：威斯康星州芒特普莱森特投资 33 亿美元、在印第安纳州西北部 10 亿美元、佐治亚州弗洛伊德县 10 亿美元、法国 43 亿美元、德国 35 亿美元、英国 32 亿美元、瑞典 32 亿美元、西班牙 21 亿美元、马来西亚 22 亿美元、印度尼西亚 17 亿美元、肯尼亚 10 亿美元以及在墨西哥建设新的数据中心。有报道称Stargate数据中心耗资 1000 亿美元，但尚未得到证实。

• 谷歌：谷歌是三家云提供商中规模最小的一个，而且跟前两家差距很大。长期以来，GCP（谷歌云平台） 一直宣称自己更适合人工智能公司。现在，这一说法正在接受考验。谷歌正在印第安纳州建设一个价值 20 亿美元的新数据中心，在密苏里州堪萨斯城建设一个投资额为 10 亿美元的数据中心，在芬兰建设一个投资额为 11 亿美元的数据中心，在爱荷华州锡达拉皮兹建设一个投资额为 5.76 亿美元的数据中心。谷歌在某些数据中心还面临扩展自己的 TPU 集群的额外挑战。

• Meta：Meta 本身不经营云业务，但一直在扩大其数据中心容量来支撑 Llama 及其他内部的人工智能计划。Meta 最近宣布自己已积攒了 35 万个 H100 GPU，而其总的 H100 数量已达 60 万个。该公司还宣布要做两个规模达24k 的GPU 集群，专门用来训练 Llama 3。Meta 还在筹建四个新数据中心，分别位于爱达荷州库纳、德克萨斯州坦普尔、爱荷华州达文波特以及怀俄明州夏延。

正在建设的这种产业规模十分巨大。这些发布的消息体现出每一代都会发生一两次的产业扩张。

重要的是要知道即将到来的挑战是多么独特，以及多么紧迫。有大量能源项目需要接入电网。就算互联更快了，我们也需要更多的电力来支撑所有这些新的数据中心。需要增加发电能力，主要靠太阳能与风能，我们需要创造性地利用现有的能源资源。电力受限的情况在弗吉尼亚州、内华达州和加利福尼亚州等“主要”数据中心市场尤其严重。所以很多比较新的开发都在怀俄明州、印第安纳州、爱荷华州和伊利诺伊州等“次要”市场进行。在人工智能出现之前，对更多电力和更好运行的电网的需求就已经很明确了。现在，这种需求变得迫在眉睫。

其他技术问题也比比皆是：下一代的英伟达芯片将需要液体冷却，而液体冷却供应链目前存在短缺。柴油发电机需要等待两年。集群规模正达到前所未有的水平：埃隆·马斯克宣布要做一个 30 万规模的 GPU 集群。模型现在已经变得如此之大，最终可能需要跨多个数据中心的分布式集群进行训练。锂离子电池已成为新的数据中心建设的主要材料；人们正在考虑采用新的方法来进一步降低成本并增加容量。

超大规模数据中心运营商以在建设数据中心时的严谨运营而闻名，但这一波新的建设浪潮对他们最好的团队也将构成挑战。预计超大规模数据中心运营商中间会出现赢家和输家。在运营方面，新的人工智能行业玩家将有机会填补任何出现的真空。Equinix、Digital Realty 以及 CyrusOne 等现有市场玩家正在经历“需求冲击”——他们面前只有两条路，要么加快步伐并从中受益，要么将市场份额拱手让给新进入者。

预计 2025 年会出现很多关于数据中心建设拖延的头条新闻。同时，也会出现一些意想不到的重大成功。当我们离开比特领域进入原子领域时，一系列的新技能就会发挥作用，而运营的严谨性就变得至关重要。正如我们在 SpaceX 和特斯拉身上所看到那样，在混乱、快速变化的环境下能蓬勃发展的那种公司未必总是既有公司。强大的领导力和以及敏捷性在复杂变化的时刻可带来最大回报。

人工智能产业化阶段应该会制造出真正的经济刺激效应，尤其是在经济急需它的领域。受益者将包括产业供应链当中的零部件制造商、建设太阳能和风能等新一代资产的能源公司、核反应堆运营商等。比方说，本周我们将参观西弗吉尼亚州的一家电池厂，这座工厂是在一座旧煤电厂的旧址上建设的。在短期内，相对于硅谷仅雇佣一小群研究人员设计模型，建筑与产业劳动力可能会带来更多的就业增长。

支撑这些增长的钱从何而来？大多数情况下，大型科技公司都在用自有资金进行大规模投资与扩张。七巨头目前约占到标准普尔 500 指数的 30%，其配置资本的规模和速度令人惊叹。金融公司也参与其中，带来额外杠杆。许多私募股权公司乐于为建设和购买 GPU 提供前期资本，好换取微软的欠条和合理的收益。

一句话，会出现大量人工智能工厂。至于是否有足够的需求来填充这些算力，我们目前还不知道。至少，训练和推理成本应该会继续下降，这对于初创企业来说是个福音。

译者：boxi。