來源：每日商業(yè)必讀（ID：shangyetoutiao）

作者：余生

最大的問題不是芯片供應(yīng)，而是供電能力。

在最新播客節(jié)目BG2中，微軟首席執(zhí)行官薩提亞·納德拉親口承認(rèn)，公司手上有成堆的GPU，卻因?yàn)槿彪?、缺空間，只能閑置在機(jī)房里。

這一表態(tài)揭示了AI行業(yè)光鮮表象下的現(xiàn)實(shí)困境。曾經(jīng)一卡難求的英偉達(dá)AI芯片，如今在微軟的機(jī)房里堆積如山，不是因?yàn)樗懔^剩，而是現(xiàn)有的基礎(chǔ)設(shè)施無法支撐它們運(yùn)行。

據(jù)納德拉透露，微軟目前缺乏可以立即投入使用的“溫節(jié)點(diǎn)”（warm shells）——即已經(jīng)建好、具備足夠供電與冷卻能力的機(jī)房外殼。

這個問題并非個案，OpenAI CEO薩姆·奧特曼也直言，電力短缺才是制約AI落地的死穴。

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AI增長的“斷電危機(jī)”

過去一年，AI算力需求呈現(xiàn)指數(shù)級增長，但電力基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)步伐卻遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后。納德拉指出：“我們受到的是電力限制，而不是芯片供應(yīng)限制?！?/p>

這一轉(zhuǎn)變標(biāo)志著AI行業(yè)正式迎來“能耗-算力”約束的時代。

美國整體電力需求曲線在過去五年被AI和云計算迅速拉高。隨著數(shù)據(jù)中心建設(shè)進(jìn)入高峰期，用電需求增長遠(yuǎn)超公用事業(yè)公司原本的規(guī)劃，供給端反應(yīng)明顯滯后。

傳統(tǒng)電廠從立項到并網(wǎng)通常需要數(shù)年周期，而AI產(chǎn)業(yè)擴(kuò)張的節(jié)奏以季度計算。當(dāng)算力曲線每季度刷新紀(jì)錄時，能源系統(tǒng)還在審批表格上打轉(zhuǎn)。

更嚴(yán)峻的是，電網(wǎng)升級周期漫長。數(shù)據(jù)顯示，美國超過400吉瓦的數(shù)據(jù)中心供電申請已達(dá)全美峰值負(fù)荷的57%，而實(shí)際落地率僅約20%。電力接入往往需要數(shù)年時間，這與AI產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展節(jié)奏嚴(yán)重脫節(jié)。

隨著GPU功耗密度指數(shù)級攀升，從安培架構(gòu)到下一代Kyber機(jī)架設(shè)計，單機(jī)架熱設(shè)計功耗預(yù)計激增100倍。數(shù)據(jù)中心的電力承載能力已然觸頂，這是微軟及其他科技巨頭共同面臨的系統(tǒng)性挑戰(zhàn)。

面對基礎(chǔ)設(shè)施短板，納德拉表達(dá)了微軟不再過度采購某一代英偉達(dá)GPU的策略。

“一臺昂貴的NVIDIA芯片，如果暫時插不上電，兩、三年后又被新架構(gòu)取代，那等于在折舊周期內(nèi)就提前貶值?！睋?jù)微軟經(jīng)驗(yàn)，數(shù)據(jù)中心設(shè)備的折舊周期通常是六年，盲目囤貨不僅占用現(xiàn)金，還會造成資源浪費(fèi)。

技術(shù)迭代加速壓縮了GPU保值周期。英偉達(dá)每年推出性能更強(qiáng)的新型芯片，可能導(dǎo)致舊款快速貶值。納德拉強(qiáng)調(diào)，GPU使用壽命已取決于能否快速投產(chǎn)，若因電力限制滯留在倉庫，未產(chǎn)生收益便已貶值。

這一邏輯轉(zhuǎn)變標(biāo)志著AI行業(yè)從“算力競賽”轉(zhuǎn)向“產(chǎn)能適配”。掌握能源與基礎(chǔ)設(shè)施的企業(yè)正獲得更大話語權(quán)，而僅僅囤積芯片的策略已不再適用。

這一認(rèn)知，正在重塑科技巨頭的投資決策和戰(zhàn)略規(guī)劃。

2

行業(yè)困境

微軟的困境并非個案，而是整個AI行業(yè)共同面臨的結(jié)構(gòu)性挑戰(zhàn)。

OpenAI CEO奧特曼對能源瓶頸的敏感度比多數(shù)科技公司來得早。過去兩年，他陸續(xù)投資了裂變能源公司Oklo、聚變能源公司Helion，以及太陽能創(chuàng)業(yè)公司Exowatt。

然而，這些新型能源技術(shù)離大規(guī)模商用還很遠(yuǎn)，短期內(nèi)，數(shù)據(jù)中心仍得依賴燃?xì)夂涂稍偕茉椿旌瞎╇姟?/p>

為解決能源瓶頸，越來越多的數(shù)據(jù)中心開發(fā)商選擇采用“計量表后”（behind-the-meter）供電方式——直接將電力接入數(shù)據(jù)中心，繞過公共電網(wǎng)，以彌補(bǔ)供能缺口。

光伏太陽能被視為目前建設(shè)周期最短、部署最靈活的能源形式，但其從選址、施工到并網(wǎng)仍需數(shù)月甚至一年時間。這與AI需求的快速變化形成鮮明對比——AI需求的變化往往只需要一次模型更新或一次產(chǎn)品發(fā)布。

部分業(yè)內(nèi)人士擔(dān)心，如果未來AI需求增速放緩，當(dāng)前為支撐AI算力而大規(guī)模投資的電廠和儲能項目可能出現(xiàn)閑置風(fēng)險。但奧特曼持不同觀點(diǎn)，他認(rèn)為AI的用電需求不可能回落，只會持續(xù)增長。

面對電力短缺，行業(yè)目光重新轉(zhuǎn)向上游芯片廠商。有網(wǎng)友在Reddit上指出：“如果你是受電力限制而不是芯片限制，你會想要買工作最節(jié)能的芯片，對吧？”

這一建議指出了芯片設(shè)計思路的潛在轉(zhuǎn)變。過去，英偉達(dá)等公司拼的是峰值性能：算力越強(qiáng)、速度越快越好。但當(dāng)限制從“算力短缺”變成“電力短缺”后，能效標(biāo)準(zhǔn)可能開始成為更重要的考量因素。

3

未來出路

微軟已經(jīng)開始調(diào)整其全球布局戰(zhàn)略。

近期，微軟宣布已獲批準(zhǔn)向阿聯(lián)酋運(yùn)送NVIDIA芯片，用于建設(shè)訓(xùn)練AI模型所需的數(shù)據(jù)中心。公司還表示，未來四年將在海灣國家投資80億美元用于數(shù)據(jù)中心、云計算和其他人工智能項目。

這一舉動標(biāo)志著AI基礎(chǔ)設(shè)施正在從硅谷遷往能源充足的新興市場。中東地區(qū)不僅資金豐厚，能源也豐富，為微軟解決電力瓶頸提供了新可能。

微軟也在積極優(yōu)化現(xiàn)有GPU資源的利用率。據(jù)微軟亞洲研究院的實(shí)證研究，大多數(shù)低GPU利用率問題可以通過少量代碼或腳本的修改來解決。研究員們對BERT和Swin Transformer這兩個典型作業(yè)進(jìn)行修復(fù)后，分別取得了高達(dá)7.52倍和3.95倍的性能提升。

微軟與NVIDIA的合作也在不斷深化，共同探索解決算力瓶頸的新路徑。在最近的GTC DC大會上，兩家公司宣布了多項AI升級方案，從硬件支持到模型迭代，從資源管理到超級算力，全方位解決企業(yè)AI部署的痛點(diǎn)。

比如NVIDIA Run:ai 直接集成Azure，成為了“GPU資源管家”，構(gòu)建智能化GPU資源管理體系，通過動態(tài)分配與共享GPU資源，提升GPU資源利用率。

這種技術(shù)優(yōu)化對于緩解電力瓶頸具有實(shí)際意義，它可以在不增加電力需求的情況下提高算力輸出。

電力瓶頸正在重塑AI行業(yè)，競爭已從純粹的算力競賽轉(zhuǎn)向能源、算力與效率的多維平衡。

微軟、奧特曼等巨頭對新能源技術(shù)的投資，以及對節(jié)能芯片的渴望，都預(yù)示著AI行業(yè)即將迎來一場深刻的能效革命。

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