AI的尽头是电力?

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作者：微信文章
2026年1月27日  星期二  天气：晴

      朋友们好啊！我是慢慢变富的潘潘。今天大盘看似横盘震荡了一天，但是逃跑的资金有500多亿，个股跌得很惨。只有持有黄金白银的朋友赚翻了。大盘一直涨不上去，挺担心横久必跌的说法。 都说人工智能的尽头是电力，是这么回事吗？今天就来聊聊这个话题吧。

      AI人工智能应该是第四次科技革命了。以往的每一次科技革命都能发生翻天覆地的变化，促进经济的极大发展。最近常听到“人工智能的尽头是电力”这个说法。虽然是一种略带夸张的说法，但它非常形象地揭示了一个核心事实：在可预见的未来，推动人工智能，特别是大型AI模型进步的核心资源约束，正在从“算力”本身，转向支撑算力的底层能源—电力。

      为什么会有这种说法呢？算力需求的指数级增长：自Transformer架构2017年出现以来，AI模型、参数量和训练所需计算量大约每3～4个月翻一翻，远超摩尔定律18～24个月翻番。GBT-3、GBT-4等千亿、万亿参数模型的训练，需要成千上万个高端GPU如A100/H100连续运行数月。

      惊人的耗能：运行这些芯片需要巨大的电力。一次大规模模型的训练，能耗可能相当于数百个家庭一年的用电量。这还只是训练。更关键的是推理，当全球数十亿用户每天使用ChatGBT、文生图等AI服务时，每一次问答、每一次生图，都需要调用庞大的计算集群，其累计的能耗是天文数字。成本结构的巨变，对OpenAI、谷歌、微软等巨头来说，AI的主要成本已经从研发人员的工资，转向了算力芯片和电力。电路支出已成为运营AI服务最庞大、最刚性的成本之一。

      电力是瓶颈，更是“新石油”。物理极限的约束：芯片制程工艺的进步，如从3nm到2nm，虽然能提升能效比，但速度已经放缓，且其自身制造也极度耗能。单纯堆叠更多芯片会遭遇供电、散热和成本的极限。

      能源强度成为新指标。未来评价AI能力的，可能不仅是模型参数量，更是“完成单位智能任务所需的能源”。谁能用更少的电“跑”出更聪明的AI，谁就拥有核心竞争力。能源成为地缘战略资源。就像工业时代争夺石油一样，AI时代，稳定、廉价、充沛的电力，尤其是绿色电力，将成为国家的核心战略优势。很庆幸我国在特高压和电气设备、水电站、风能、光伏、核能等与电力相关的行业做得都不错。数据中心选址将越来越倾向于靠近大型水电站、核电站或可再生能源丰富的地区。

      这不只是一个耗电问题，更是技术范式问题。AI发展的技术路径，依赖更大的模型、更多的数据、更长的训练时间。这条路的尽头，就是对算力和电力的无尽渴求。利用再生能源，优化数据中心冷却、如夜冷，提升能源使用效率。

      在未来10年或更长时间里，电力将成为制约AI规模化发展和运用普及的、最根本的物理资源和经济成本因素。AI的竞争，在很大程度上将演变为对高效、清洁廉价能源的获取和利用能力的竞争。人工智能当前发展路径的“瓶颈”是电力，而突破这一瓶颈，需要从能源技术、计算硬件和AI算法三个方面进行一场深刻的“效率革命”。朋友们对“AI的尽头是电力”这个说法怎么看呢？欢迎评论区留言。

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      最后，祝大家健康幸福、财源滚滚来！