人工智能需求激增對電力市場意味着什麼 - 彭博社

在美國弗吉尼亞州阿什本的Waxpool Road上，CloudHQ數據中心正在建設中，時間是2024年3月27日。

攝影師：Nathan Howard/Bloomberg 多年來，美國的公用事業並沒有看到電力需求有太大增長。經濟總體上已經成熟，即使沒有太多額外的電力，也能繼續增長。但現在一切都在改變，一個重要的因素是數據中心需求的激增。對於人工智能數據中心來説尤為嚴重，它們需要比傳統數據中心更多的電力，並且自從ChatGPT將生成式人工智能帶入了每個人的集體意識之後，它們的增長就像瘋狂一樣。那麼公用事業將如何處理突然激增的負載增長呢？在這一集中，我們與Cloverleaf Infrastructure的聯合創始人兼首席戰略官Brian Janous進行了對話。Brian在微軟工作了12年，他是公司第一位專注於能源的招聘，因此他親眼見證了數據中心電力消耗的增長，以及人工智能如何進一步推動這一增長。他現在與公用事業合作，找出他們將如何滿足這種增長需求。我們談到了可能會建造更多的燃氣電廠，數據中心和公用事業如何從現有基礎設施中獲得更多能源，人工智能數據中心的政治因素，以及這一切對主要科技公司的淨零承諾意味着什麼。本文經過輕微編輯以提高清晰度。

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電力公用事業將如何處理蓬勃發展的人工智能數據中心需求

54:04

播客中的關鍵見解：微軟開始對能源產生興趣時 — 4:53人工智能如何讓科技行業措手不及 — 9:58人工智能對電力需求預測的影響 — 13:43科技公司能夠保持淨零承諾嗎？ — 22:35數據中心電力需求的政治影響 — 30:29除了更多化石燃料，公用事業還有其他途徑嗎？ — 37:02小型模塊化核反應堆是答案嗎？ — 40:14監管是否妨礙了電網的有效建設？ — 41:50

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**Joe Weisenthal (00:17):**大家好，歡迎收聽另一期Odd Lots播客。我是Joe Weisenthal。

**Tracy Alloway (00:22):**我是Tracy Alloway。

**Joe (00:23):**Tracy，一個經常被提及的問題是所有這些人工智能數據中心將會消耗大量電力。我一直聽到這個説法。

**Tracy (00:31):**是的。而且，我剛意識到，每次你使用ChatGPT寫一個諷刺歌曲時，都會將能量轉移，遠離某人開燈或類似的事情。

**Joe (00:43):**可能是這樣。

**Tracy (00:44):**這是一個零和博弈。

**喬（00:45）：**是的，所以要小心你的隨機ChatGPT查詢，雖然我認為訓練可能是更[艱鉅的事情]，我認為，也許你的歌詞，也許沒關係。我不認為那麼糟糕。

**特蕾西（00:58）：**從宏觀角度來看，可能不是。但關於AI的能源使用，到底是什麼？這是我有的一個重要問題。你如何將AI服務器與普通軟件服務器區分開來，它將消耗多少，這種容量將如何分配和建立？

我認為我們可能會走向非常不同、極端的方向。所以你可能會出現這種情況，因為AI是一項令人嚮往的活動，因為在許多方面都是有利可圖的，大型科技公司最終加速了能源容量的建設。也許他們甚至開始在理想的世界裏建立更多綠色技術能力。

但是你也可能會出現完全相反的情況，你需要所有這些能量來開發這項技術。但卻不夠，這有點像是一個誰能獲取更多能源的競賽。也許他們甚至開始使用煤炭之類的東西。所以感覺我們可能會走向兩種非常不同的道路。

**喬（02:08）：**對我們來説這裏有很多內容。我記得Jigar Shah，在一年多前我們在《德克薩斯論壇》會議上採訪他時提到了這一點。這越來越受到關注。它在節目的側面一直出現。

史蒂夫·艾斯曼顯然最近談到了這個問題，但我覺得現在是時候把這個問題作為對話的核心，並真正瞭解數字以及這種能源是如何產生的，是的，我們到底在談論多少？我們知道科技公司對此非常瞭解。最近有一個標題是關於微軟可能想要做一些關於現場核能發展的事情。

**特蕾西（02:44）：**不，他們確實做了一些事情，所以我想他們買了…

**喬（02:47）**嗯，他們發佈了一個標題。

**特蕾西（02:49）**嗯，他們是不是買了一個數據中心，靠近一個核電站，一個蘇斯克漢納的東西？我記得他們是這麼做的。

**喬（02:53）：**是的，我想你説得對。但另一個因素是，你提到這裏的一個解決方案就是燃料和髒能源，除了所有這些科技公司都非常進步思維，並且他們都有關於如何從風車或者，抱歉，風力渦輪機、太陽能和電池等獲取所有能源的淨零承諾。

**特蕾西（03:13）：**風車旁邊放AI服務器會很有趣。

**喬（03:17）：**但是，你知道，在某個時候，問題的關鍵是，他們的淨零承諾有多現實，或者如果他們參與這種高能耗的投資活動，他們如何能夠實現這些承諾。

**Tracy (03:27):**不，絕對不是。你現在看到很多關於AI投資的討論都反映在這個話題上。所以我覺得很多人覺得他們錯過了Nvidia周圍的第一波芯片。所以每個人都在尋找第二波投資機會，現在很多人都在談論能源或冷卻和暖通空調。所以我們需要談論一下。

**Joe (03:50):**嗯，我真的很興奮，因為我相信我們有一個完美的嘉賓來討論這個話題。一個在微軟待了12年的人，在談論科技公司需要這麼多電力和能源之前就已經開始了。他是微軟的第一位能源招聘，最近他離開了，去年他離開了微軟，開始了自己的公司專門解決這個問題。所以我們將與Brian Janous進行交談，他是Cloverleaf Infrastructure的聯合創始人兼首席戰略官，這是一家與公用事業公司密切合作解決這個問題的電力開發公司。所以Brian，非常感謝你參加Odd Lots。

**Brian Janous (04:29):**謝謝你邀請我。非常高興能來這裏。

**Joe (04:31):**所以12年前你從微軟被聘為能源主管，當時我不認為有人在談論能源作為這些軟件公司或這些大科技公司戰略中特別重要的方面。那時發生了什麼，或者當他們覺得‘嘿，我們需要在這裏聘請一個能源副總裁’時，他們看到了什麼？

**Brian (04:53):**是的，實際上很有趣，因為在那之前，我主要與大型能源消費者合作，你會期望他們是大型工業公司。所以當微軟打電話來説‘嘿，我們需要一個全職的能源人員’時，我告訴他們，成為科技公司的能源人員聽起來像是一份絕路工作，因為他們為什麼會真正關心這個問題呢？

而招聘我的人説‘嘿，我覺得雲這個東西有點意思。我覺得能源將開始成為我們公司做事情的核心。’快進十年，我記得在離開公司之前的一次對話，我在和公司戰略負責人交談時，他對我説‘我認為人們並沒有完全意識到微軟實際上只是一家能源公司。我們需要電力，我們需要硅，我們需要芯片。就是這樣。這就是我們的業務。如果我們沒有這兩樣東西中的一樣，我們就會陷入麻煩。’

所以在那十年多的時間裏，看到公司裏或許只有一兩個人開始認為能源對我們也許有一天會很重要。能源實際上絕對是業務所做的一切事情的核心。

**Tracy (06:06):**所以再談談這種文化轉變，因為最近我們從別人那裏聽説，他們説你可能非常熟悉的一些大型科技公司派代表參加了休斯頓的CERA周 -- 這是一年一度的能源會議，他們描述這是一種新的發展。但是現在科技公司對能源使用或需求有多熟悉，他們實際上在這方面建立了多少專業知識？

**Brian (06:38):**是的，這是一個巨大的轉變。我是説，如果你五年前去參加CERA周，你不會看到科技行業有太多的參與。但隨着他們的業務轉向雲端，以及在他們面前的商業機會，特別是涉及到人工智能時，隨着這些機會的出現，人們開始意識到這種力量確實是他們所做的事情的核心。

這是一個緩慢的轉變。如果回顧最初的雲數據中心的出現，那時主要是為了靠近網絡。因此，這就是戰略上的驅動力，數據中心應該放在哪裏？嗯，你把它們放在最大的網絡樞紐所在的地方。這就是為什麼我們在弗吉尼亞北部有很多數據中心。這就是為什麼我們在阿姆斯特丹有很多數據中心。每個人都在追逐網絡

也許在上個十年中期，情況發生了變化，開始變成‘實際上，我們想靠近用户。’因此，雲數據中心開始在新的國家大量建設新的數據中心，這開始了一場爭奪用户的土地戰。

因此，從2019年秋季到2022年春季，我認為微軟每個月都在增加幾乎一個新的數據中心區域。他們在全球範圍內建立了這些區域。然後到了2022年中期，人們開始意識到，等一下，整個遊戲都是關於力量的。因為那時我們開始聽到OpenAI正在研究的消息，以及ChatGPT-3將會是什麼規模，這是第一個大規模發佈，所有人都開始意識到，‘等一下，人工智能正在做什麼，以及它的發展速度有多快。’

然後當我們在22年秋季發佈了ChatGPT-3，然後不久之後，3.5版本發佈了，那個版本的能力大幅提升，如果你還記得的話，在各種測試和其他方面的得分方面，它可以做的事情有了巨大的提升。那一刻我意識到這項技術的發展速度遠遠超過了公用事業行業的發展速度。如果我們能在六個月的時間裏取得這麼大的進步，那我們可能會遇到很多麻煩，因為電力行業發展不會那麼快。

**喬（09:12）：**所以我對這個想法非常着迷，你知道，你曾在微軟工作，所以你對OpenAI與GPT-1和GPT-2的合作有着第一手資料，很多人都知道這一點，我對這個想法很着迷，就是當它變成ChatGPT這種商業化或者説變得更加公開時，人們開始認真對待。然後我們看到所有人都爭相購買英偉達芯片，所有這些風險投資公司都開始轉向人工智能等等。所以請談談你對這方面的看法。感覺就像人們對數據中心需求增長的期望出現了這種水平的提升，基本上是由於對人工智能的熱情。

**布萊恩（09:58）：**是的，你説得對，我的意思是並不是我們不知道微軟與OpenAI有合作關係，也不知道人工智能將消耗能源。我認為每個人都有點驚訝於ChatGPT能夠做到的事情如此迅速地佔據了集體意識。

你可能還記得當那個發佈時。我是説，它真的讓每個人都感到驚訝，突然之間，儘管我們有點了解我們正在做的事情，但直到你把它推向世界，你才意識到也許你創造了什麼。那時我們意識到我們正在以比我們想象的要快得多的速度提升能力。正在基於此構建的應用程序數量以及它被使用的方式數量，以及它如何變得司空見慣。我的意思是，每個人都知道Chat GPT-3是什麼，而在那之前的一個月沒有人知道它是什麼。

所以在某種程度上，我認為這是一個驚喜，因為它迅速地佔領了集體意識，然後顯然導致了隨之產生的一切。所以我們只是迅速地提高了那個曲線，我認為這就是行業可能會落後的地方，當然，公用事業公司也是如此，因為你可能已經看到，很多公用事業公司開始重新調整他們的低增長預期。

而在那之前，這是不會發生的。所以在過去的兩年裏，公用事業公司開始預測預測方式發生了巨大變化。所以如果你看看弗吉尼亞州的Dominion這樣的公用事業公司，那是美國數據中心的最大集中地。所以他們相當好地代表了正在發生的事情。如果回顧到2021年，他們預測在未來15年內負荷增長只有幾個百分點。

我的意思是在整個時期內只有個位數的增長。所以不是每年的增長，而是在15年內，個位數的增長。到了2023年，他們預測在未來15年內增長兩倍。現在請記住這是一個電力公用事業公司。他們有10年的規劃週期。因為他們需要很長時間來獲取設備、獲取輸電線路的使用權，他們不是那種能夠輕鬆應對在15年內增長兩倍的變化的公司。

我的意思是，對於電力公用事業公司來説，這是一個巨大的變化，特別是考慮到過去15到20年的增長率幾乎為零。所以在過去15到20年裏幾乎沒有負荷增長。現在突然間，你看到公用事業公司不得不轉向在同一時間段內將他們的系統規模擴大一倍。

**Tracy (13:10):**我想問一個非常基本的問題，但我認為這可能會影響我們接下來的對話，當我們説人工智能消耗大量能源時，這種消耗實際上來自哪裏？Joe在介紹中提到了這一點，但這是因為這些平台上有大量用户嗎？我想，這是您需要進行培訓以開發這些模型的規模。那麼這種能源使用方式與傳統技術有何不同嗎？

**Brian (13:43):**是的，所以每當我考慮到人工智能或任何其他應用程序的電力消耗時，我認為你必須從我們所討論的核心開始，那就是人類對數據的容量，無論是人工智能還是雲，人類都有巨大的數據消費能力。

如果你考慮我們在這個曲線上的位置，我的意思是我們處於某種人類數據消費的S形曲線上，這直接關係到數據中心、設備、最終的能源消耗，因為我們正在將能源轉化為數據。我們將電子轉化為光，將它們傳輸到您的電視屏幕、手機和筆記本電腦等設備上。這就是我們目前正在追隨的超級趨勢。所以我們正在攀登這個S形曲線。我不知道有沒有人能清楚地知道這條曲線會有多陡或持續多久。

如果你回顧一下電力這樣的東西，它大約持續了大約一百年。S形曲線始於上個世紀初。正如我之前提到的，它在本世紀初開始趨於平緩。現在我們正在進入這個新的軌跡，這個新的S形曲線，這將改變那種敍事。但是電力的這個S形曲線大約持續了一百年。

沒有人知道我們今天在數據曲線上的位置。所以當你引入類似人工智能這樣的東西時，你為人類創造了一個全新的機會，可以消耗數據，可以用數據做以前無法做到的新事物。所以你加快了我們沿着這條曲線的前進速度。我們原本就在這條曲線上某個位置，人工智能出現後，我們就更快地向上移動。當然，這意味着更多的能源消耗，因為運行人工智能查詢的能量強度遠高於傳統搜索。

現在，顯然你可以用人工智能做的事情遠遠超過你可以用傳統搜索做的事情。所以在投入的能量上有積極的回報。通常當談到這個話題時，人們會對“嗯，我們該怎麼辦？我們會耗盡能源。”感到很不安和恐慌。

電力的好處在於我們總是可以生產更多。我們永遠不會用光電力。這並不是説電網從來不會受限制，也不是説不會出現停電的風險。這是現實。但我們可以在輸電線路上投入更多，我們可以在發電廠投入更多，我們可以生產足夠的電力來滿足需求。

**Joe (16:26):**為了澄清一個觀點，並回答Tracy的問題，你提到進行人工智能查詢比起我只是做了一個谷歌搜索或必應搜索之類的搜索更耗能。是什麼讓提供這些功能的過程比以前的數據使用或在線數據查詢更加計算密集或能源密集？

**Brian (16:57):**這有兩個方面，我認為我們稍早前已經提到了，第一個是訓練。首先是構建大型語言模型。這本身非常耗能。這些是非常龐大的機器，由使用非常密集芯片的機器集合組成，用於創建這些語言模型，最終在進行推理時被查詢。

然後你去找ChatGPT，讓它為你提供這個週末想要舉辦的晚宴菜單，它會參考那個大型語言模型並創建這個回應。當然，這個過程更加計算密集，因為它做的事情比傳統搜索要多得多。傳統搜索只是將你輸入的單詞與它已經整理好的知識數據庫進行匹配，但這些大型語言模型更加複雜，因此你要求它做的事情也更加複雜。

因此，從定義上來説，這幾乎是一個更加耗能的過程。現在，這並不是説它不能變得更加高效，它會變得更高效，上週Nvidia發佈了一些關於它下一代芯片的數據，這些芯片將比上一代顯著更加高效。

但我們需要小心的一點是，不要認為因為某樣東西變得更加高效，那麼我們就會使用更少的輸入資源。在這種情況下，是電力。事實並非如此，因為回到人類消費數據的概念，我們所做的就是找到更多需要計算的事情。你可能聽説過傑文斯悖論，這就是這個想法，嗯，如果我們製造更加高效的蒸汽機，他是19世紀的一位經濟學家，他説‘嗯，如果我們製造更加高效的蒸汽機，那麼我們將使用更少的煤炭。’

他説：“不，事情不會這樣發展。我們會使用更多煤炭，因為我們會讓更多的事情機械化。” 這正是我們對待數據的方式，因為多年來我們一直有摩爾定律，所以芯片比幾十年前更加高效，但我們並沒有減少能源的使用。我們使用了更多的能源，因為我們可以將芯片應用到所有事物中。

所以這就是我們目前的趨勢線。我們仍在沿着消費曲線攀升。因此，至少在目前階段，沒有任何效率可以讓我們停止繼續消耗更多的電力，因為我認為我們離S型曲線的拐點還很遠。至少在短期內，沒有任何效率可以讓我們減少對電力的消耗。

**Tracy (19:36):**所以我有另一個基本的構建模塊問題，當我們説科技公司意識到能源使用或可用性的重要性，並且他們一直在努力解決這個問題時，一個科技公司究竟是如何獲取能源的呢？所以你有一個大型數據中心。我想你可能與該地區的公用事業公司有某種協議，但我也想象這個協議看起來與我家庭的能源賬單或類似的東西非常不同？

**Brian (20:14):**我相信是的

**Tracy (20:16):**希望如此！

**Brian (20:17):**數量級顯著不同。是的。所以有兩個組成部分。一是如果你正在建造一個數據中心，你必須將其接入某個地方。你必須將其接入電網。因此，你需要與當地的電力公用事業公司或輸電公司合作，並計劃這個設施有多大？它在任何給定時間會從電網中吸取多少功率？

隨着時間的推移，由於這些設施往往會不斷擴大 -- 這就是連接到電網的基本原理。現在第二個關鍵點當然是需要一些發電源。電力將來自何處？這兩件事是相關的，但它們可以有些脱節。這就是你看到這些科技公司，他們真的是這個領域的領導者，簽訂所有這些風能和太陽能的電力購買協議。

在某些情況下，還有核能，你之前提到的項目，那實際上是一個AWS項目，他們將其選址在Susquehanna核電站旁邊。所以所有這些都圍繞着電子將來自何處以及作為地球上最大能源消費者之一，他們如何開始影響電網上的發電組合？

關鍵問題在於你試圖影響電力的發電來源。還有一件事要記住的是，無論是你家裏還是街對面的數據中心，你得到的電子都是一樣的。你們都從同一個電網中獲取電力，但你試圖影響的是如何產生這種發電。這就是這些購買協議涉及到各種不同能源來源的地方。

**Joe (22:07):**好的，現在讓我們把問題轉向公用事業方面或者説Dominion方面。幾十年來，Dominion的高管們基本上沒有看到增長，然後突然在一年內他們説‘哦，實際上我們要翻倍了。’他們會怎麼做？他們現在正在做什麼，今天是2024年4月10日，我們正在錄製這個節目。他們現在正在做什麼來擴大發電或擴大電網或者為了滿足需求翻倍而做些什麼？

**Brian (22:35):**嗯，這裏有一點令人擔憂的是，你有這些科技公司承諾要實現碳中和、碳負載，百分之百使用零碳能源，而且他們為他們所做的工作給予了認可。

我的意思是，過去十年，這個行業已經偲造了大量的新可再生能源項目，不僅在美國，而且遍佈全球。他們一直是企業減碳方面最重要的推動者之一。因此，你真的要為這個行業所做的一切以及所有大科技公司在這方面所做的驚人工作表示讚賞。

然而，我們面臨的挑戰是，他們所處的環境是我們所談論的沒有增長的環境。他們都在增長，但是十五年前他們的起點相對較低。因此，當時公用事業系統中存在着大量過剩容量，因為公用事業公司在那種趨於平穩的時期過度建設了。所以系統中存在着過剩的能力。

他們在一個本身沒有淨增長的系統內增長。所以他們所做的每一件事，每一個新的風電項目，每一個新的太陽能項目，都在逐步減少系統中的碳量。這都是淨正面的。

現在我們進入了一個新世界，他們的增長速度超過了公用事業公司曾經想象的對系統的絕對影響。公用事業公司的回應是：“在我們所擁有的時間範圍內，我們唯一能做的就是基本上建設更多的燃氣電廠或者保持原本計劃關閉的燃氣電廠或煤電廠。”

所以現在，他們對零碳能源、負碳等承諾與公用事業公司在其所謂的綜合資源計劃或IRP中提出的回應產生了對比。

最近我們在喬治亞州看到了這一點。我們在杜克和北卡羅來納州看到了這一點，在弗吉尼亞的Dominion也看到了。這些公用事業公司中的每一家都表示‘隨着我們系統中出現的所有需求，我們必須在電網上增加更多的化石燃料資源。這是我們能夠在我們所擁有的時間範圍內管理它的唯一方式。’現在，關於這是否屬實存在很多爭論，但這就是正在發生的事情。

**特蕾西（25:11）：**所以當形勢逼人時，似乎一些綠色優先事項被企業模式上的存在壓力所取代？也許我們可以辯論一下AI目前實際上有多可轉移，以及你對ChatGPT或Claude之類的東西有多大的優勢。

但在科技公司中似乎存在一種緊迫感，如果你現在不構建某種東西並試圖主導市場並真正生產出可能的最好的東西，那麼你要麼正在損失數十億美元，要麼將被那些成功做到這一點的人所取代。

**布萊恩（25:55）：**完全正確。而且這可能不是數十億美元，而是數萬億美元。

**特蕾西（25:59）：**是的，是的。

**布萊恩（25:59）：**這就是競爭壓力所在。這就是為什麼目前這個行業如此關注這種能源將來自何處的原因？因為至少在想象和紙面設計訓練模型方面，這些模型絕對是巨大的，比我們以往建造的任何數據中心都要大得多，這與現實中的電力系統形成了鮮明對比，首先，這種電力是否可用？其次，如果它可以獲得，是否有辦法以零碳方式實現？這也是這些公司所承諾的。

這就是我們現在所面臨的緊張局勢，我們如何快速加速電網的交付和增長，我認為我只是想 -- 在這方面簡短地談一下 -- 在我們談論的背景下，消耗電力實際上是一件非常好的事情。我的意思是，這是一件促進經濟增長的事情，它導致了就業機會的增加，所有這些。我是説，我們現在面臨的整個問題是電力公用事業公司不得不考慮這個全新增長時代。這一切都是因為我們正在將製造業重新回到美國，我們正在建設這些數據中心，正在創造各種驚人的工具並在各個領域創造效率。同時，我們也在推動交通和供暖電氣化。

所有這些都是好事，都是好的。我們甚至還沒有談到氫生產之類的事情，以及我們將如何利用電力的其他方式。然而，真正的問題在於我們現在正處於這種情況，再次，電力行業對此有些驚訝。他們沒有準備好在幾年的時間裏，再次回到Dominion的案例，不得不將他們的負載預測翻倍。

因此，他們會本能地採取他們知道如何做的事情，也就是建設燃氣電廠。因為他們知道那行得通。這是一種簡單的解決方法。然而，我們還有其他可以做的事情。我們可以更有效地利用現有系統。我們可以利用稱為增強電網技術的東西，通過傳感器、更好地動態評估輸電線路，我們實際上可以更充分地利用我們現有的系統。

有辦法更有效地使用存儲空間，因為我們真正要管理的只是這些系統的高峯。大部分時間都有充足的電力。實際上，只有在最炎熱的夏季時段或最寒冷的冬季時段，系統才會受限。這正是驅使公用事業公司希望建設新容量的原因，但我們可以用其他方式來管理。

數據中心行業真的有責任參與其中。想一想，我們如何能更多地參與解決這個問題？因為數據中心有很多機會變得更加靈活。它們有屏幕後的發電設備，有屏幕後的儲能設備。它們實際上可以成為解決方案的一部分，而不僅僅是問題的一部分。

**特雷西（29:08）：**我想就這一點向您追問，因為我知道人們會對此有疑問。我理解您所説的很多方面，我們正在談論的是由於導致新工作崗位和新生產行業而導致的能源使用增加。還有一個觀點是，我們可以以不同的方式產生更多電力，或者我們可以使電力的傳輸更加高效，以及所有這些類型的事情。

但是我認為人們可能對此持有保留意見的一個原因是與擁有大量資金並且可能對公用事業公司有很大影響力的大型科技公司競爭的想法。也可能會出現這樣一種情況，亞馬遜從某個州的某個發電廠獲得百分之百的電力供應，而其他人可能要麼得不到足夠的電力，要麼更有可能是更昂貴的電力。您能談談這個問題嗎？我在介紹中談到零和博弈時有點諷刺，但確實存在競爭的想法，而可能在每個人都想要的確切時刻，可能沒有足夠的資源供應。

**Brian (30:29):**沒錯。而今天優秀規劃者面臨的最大挑戰是，你要對哪些負載説“是”，以及這樣做的長期影響是什麼？我們已經看到這種情況在全球其他地區上演，那裏出現了數據中心的集中。這是我們在都柏林看到的情況，我們在新加坡和阿姆斯特丹也看到了。

這些政府開始真正擔心‘等一下，我們的數據中心數量佔整體能源消耗的比例太高了。’而不可避免的情況是，開始出現對數據中心建設實施停建令或者對其活動和規模施加非常嚴格的限制。因此，我們在美國還沒有看到這種情況發生到任何實質性程度，但我認為這是一個真正的風險，也是數據中心行業面臨的風險。

我認為這在某種程度上是獨特的，如果你是一個州長，你可以選擇為一個新的電動汽車工廠提供電力，這將創造1500到2000個工作崗位，或者為一個數據中心提供電力，這將創造的工作崗位數量明顯少於前者，你會選擇前者。數據中心實際上可能會面臨最多限制，因為政府、公用事業公司、監管機構開始權衡這種權衡的時候，他們可能會説‘哦，我們必須對某人説不’。

我認為今天人工智能和數據中心行業面臨的真正風險是，他們是最容易受到攻擊的目標，因為每個人都喜歡數據中心所做的事情，但沒有人特別喜歡自己家旁邊有一個數據中心。因此，這對該行業來説是一個真正的挑戰，因為他們將開始成為這些監管機構、領導者或者其他人在做出這些決定時的關注焦點。

**喬（32:47）：**所以我只是想説兩個在我腦海中的隨機想法。前幾天我路過東村的一個電影片場。他們正在拍一部電影，那裏有很多厚厚的電纜，為燈光、攝像機等提供電力。我想到‘哦，當他們可以用SORA或類似的東西製作所有電影時，那將會很棒，然後我們還會節省電費。我們將不必再使用人類演員和實際燈光等等。’

所以那將會很令人興奮。我在説關於人類演員的結尾時有點諷刺，但從理論上講，那可能會很令人興奮。然後你提到了，嗯，公用事業公司對需求激增感到驚訝，但聽起來我們不能太怪責公用事業公司，因為即使微軟內部的人們也對2022年秋季AI興趣的激增感到有些措手不及，那麼我想我們不能真的怪責Dominion公司。他們可能離這個問題更遠。

你提到了峯值需求，這涉及到電力類型，因為人們談論這種需求，再加上可再生能源的問題，至少在談論太陽能和風能時，存在間歇性問題。不總是晴天，即使天氣炎熱，也不總是有風，還有夜晚等等。這種情況會多大程度上限制更多可再生能源成為解決公用事業公司問題的方案的能力？

**布萊恩（34:14）：**這是一個真正的挑戰，因為正如你所指出的，我們正在努力管理峯值需求。這就是所有這些增長的意義所在。因此，峯值需求是關於確保在那些最高系統峯值時你將擁有電力的確定性，無論是最熱的日子還是最冷的冬夜。

你並不能保證可再生能源在那些時間總是在線的。系統規劃者的角色就是要審視所有這些不同的資源，並找出如何確保我們有足夠的備用餘量，以確保我們不會出現諸如滾動停電或停電等問題。

現在，我們有很多工具可以幫助管理這種不確定性。我們越來越多地擁有成本更低的電池選項，這使我們能夠部署更長時間來解決一些問題。我們甚至可以通過虛擬電廠來更好地響應系統高峯時期的負荷，對吧？

因此，我們有工具可以用來管理這種不確定性。問題在於這是一個非常複雜的問題。我是説，你正在嘗試管理數百萬個不同的數據點，而公用事業公司歷來管理這些事務的方式在複雜性方面相當基礎。因此，他們必須經歷這個學習曲線，弄清楚我們如何確保能夠實現所有這些行業期望的負荷增長，並滿足我們客户對可靠性、成本、可用性的期望。

這就是挑戰所在。這也是整個問題變得非常有趣的地方，因為我們有很多槓桿可以使用，我們不僅僅是要將更多的化石燃料電廠投入到這個問題中。

這是否意味着我們不會在這個國家建造任何新的燃氣電廠？我相信我們會。我認為在短期內，沒有辦法避開這個問題，除非有一些增量的化石能源資源的補充。但我們也可以做很多其他事情，可以顯著減少對化石能源的依賴，以實現我們作為一個國家的增長目標。

**Tracy (36:36):**在科技公司或數據中心方面，具體有哪些槓桿？因為在這次對話中，很多焦點都放在公用事業公司能做什麼，我們在如何更有效地管理供應方面能做什麼，但數據中心本身是否有一些新穎或有趣的事情可以做，以管理他們自己的能源使用？

**Brian (37:02):**是的。有幾件事情。我的意思是，數據中心在從電網獲取電力方面有相當大的靈活性。正如我之前提到的，每個數據中心或幾乎每個數據中心都有某種形式的備用發電設備。它們內置了某種形式的能源存儲。

因此，數據中心的設計方式就像一個發電廠，帶有一個能源存儲設施，恰好就坐落在一個裝滿服務器的房間旁邊。因此，當你將其分解為這些組件時，你會説，好的，我們如何更好地優化這個發電廠，使其更像一個電網資源？我們如何優化存儲設施，使其更像一個電網資源？然後在服務器本身方面，我們如何優化軟件的運行方式和架構，使其更像一個電網資源？

這種思維方式正在被強加給這個行業。坦率地説，我們一直擁有這種能力。我的意思是，我們做過，我是説，我們在2016年與一家公用事業公司合作做了一個項目，在我們的電錶後面安裝了靈活的燃氣發電機，因為如果我們沒有辦法更靈活，公用事業公司就必須建造一個新的發電廠。

我們一直知道我們可以做到這一點，但行業從未受到真正思考如何創新利用數據中心內部所有這些資產以更好地成為電網一部分的壓力。所以我認為最重要的是真正考慮數據中心如何變得更加靈活。還有一種思維方式，即公用事業公司不會行動得足夠快，因此數據中心需要建造自己的發電廠。

這就是你開始聽到有關核能和SMR以及注入的內容，這很有趣，但它並沒有解決這十年的問題。它沒有解決我們現在面臨的問題，因為那些東西實際上還沒有準備好投入實際應用。我們今天依賴的是我們今天擁有的工具，比如電池、增強電網技術、靈活負載、重新導線輸電線路以通過現有通道獲得更多電力。因此，有許多我們可以用今天擁有的技術做的事情，這些將在這十年內非常有意義，我們應該繼續投資那些在下一個十年將非常有意義的事情。我對我們可以利用新形式的核技術做些什麼感到非常樂觀。它們只是在時間範圍內不相關。我們現在討論的問題。

**Joe (39:52):**在某個時候，我們將專門就小型模塊反應堆的前景以及為什麼儘管看似有益，但我們仍然沒有它們進行一期Odd Lots節目。但您是否有一個簡潔的答案，解釋為什麼這種看似解決方案，比如更快地製造它們等等，為什麼沒有轉化為實際生產？**Brian (40:14)**嗯，簡單地説，我們只是忘記了如何做。我們曾經能夠在這個國家建造核電站。我們在七十年代做到了，我們在八十年代做到了，但是參與其中任何一個項目的每個人要麼已經不在人世，要麼肯定不再是一個可能會建造核電站的公司的項目經理，對吧？

我認為我們低估了人類忘記事物的能力。僅僅因為我們過去做過某事，並不意味着我們一定能做到。我們必須重新學習這些事情，作為一個國家，我們沒有供應鏈。我們沒有勞動力。我們沒有管理建設項目、瞭解如何做這些事情的人。

所以當你看看韓國在做什麼，看看中國在做什麼，他們正在定期建造核電站。他們以非常有吸引力的成本進行建設。他們按照可預測的時間表進行建設，但他們實際上已經建立了所有這些資源，而我們在這個國家根本沒有的資源，我們需要並且需要重建這種能力。這種能力今天根本不存在。

**喬（41:19）：**當我們談論公用事業時，它們是一種奇怪的公司，因為它們不像普通企業。它們有點像自然壟斷。據我瞭解，它們的定價是基於它們的投資。因此，它們必須向一些地方監管機構申請，説‘看，我們不得不投資這麼多，這就是為什麼我想要提高價格這麼多等等。’目前是否存在使需求翻倍變得更具挑戰性的監管障礙或監管體系中的問題？

布萊恩（41:50）：絕對。因此，如果你回顧一下我們一直處於相對無負荷增長的時代，如果你是一個公用事業監管者，而公用事業公司來向你申請十億美元的新投資，而你習慣於説‘不’，你習慣於説‘等一下。你為什麼需要這個？這是為了什麼？這將如何幫助再次管理可靠性、成本、可預測性等等？’

現在你處於這個全新的世界，回到我們很容易忘記事情的概念 -- 今天沒有任何一個監管者或公用事業公司的負責人曾經經歷過我們對電力需求的巨大擴張的環境。所以現在每個人，包括監管者在內，都必須重新學習，好的，我們如何在增長環境中促進公用事業投資？這不是他們以前做過的事情。因此，他們必須弄清楚，好的，我們如何為公用事業創造投資的空間？

因為公用事業面臨的一個基本挑戰是，如果沒有顧客坐在那裏要求服務，他們很難進行投資，所以他們無法進行投資。我的意思是，如果我是英偉達，我在考慮未來五年的世界，想‘哇，2030年我想賣多少芯片？’我可以建造一個新工廠。我可以投資資本，我可以做所有這些事情，我的意思是，我不需要從微軟、亞馬遜或者Meta那裏得到訂單才能這樣做。我可以進行投機性建設。

公用事業公司不能真正做到這一點。他們基本上在等待顧客來要求服務。但是當所有這些需求同時出現時，會發生什麼？交貨時間開始延長。所以，不是説‘是的，我會在一年或兩年內給你那個電力’，而是現在是‘好吧，我會在五到七年內給你’。這是一種不可持續的電力公用事業網格運行方式。因此，我們確實需要監管者適應並適應這個增長的新時代。

**Tracy (44:00):**這實際上正是我想問你的事情，就是我們在談論產業政策時，我們已經習慣了建設任何產能時終端買家的重要性，而公用事業在最近幾十年裏在某種程度上遇到了困難。他們有巨大的投資需求，雖然電力需求顯而易見，也許需要新類型的電力，但並不總是確定的，你要管理這些日常循環之類的事情。

但是，如果我們知道人工智能正在蓬勃發展，我們知道這是未來增長的領域，我們看到這些標題，比如人工智能服務器每年將需要一百太瓦時之類的，這是否可能給公用事業提供更多的確定性或對未來投資前景更有信心？

**Brian (44:58):**我想在某些方面是的。我是説，肯定有，我一直在花很多時間與公用事業打交道，至少在我整個職業生涯中都是如此，甚至在過去幾個月裏，一直在討論他們如何看待這種未來增長。他們有點困惑，因為他們只知道客户出現在門口並告訴他們他們想要什麼。

他們説‘好吧，我和X、Y、Z數據中心交談過，這是他們説他們想要的，但他們並沒有長期的視野。那背後真正的需求是什麼？我得到一個請求，因為一個數據中心購買了一塊土地，他們需要500兆瓦的電力。然後他們試圖從中推斷出，那麼數據背後的需求是多少？在那之後我應該期待多少增長？

這就是我認為公用事業公司真正掙扎的地方，他們無法看到超出他們所擁有的請求之外的東西。因此，他們試圖推斷出，好吧，這些趨勢是什麼？而真正瞭解數據需求和趨勢的唯一方法是，你必須實際回到像英偉達和英特爾這樣的公司，然後去問‘芯片銷售的預測是什麼？你們將生產多少芯片的預測是什麼？’甚至不是銷售，而是他們實際生產多少，因為坦率地説，我認為他們能生產的每一顆芯片，都會被插上，有人會購買它並插上。

所以這可能是你可以得出的關於公用事業負載增長應該是什麼樣子的最佳估計，至少與數據中心相關。但在美國有成千上萬家公用事業公司，所以你沒有一個可以去的單一來源説‘好吧，明年電力負載增長的預測是多少？’沒有人知道。我的意思是，有一些數字，但它們實際上並不基於任何東西，只是純粹的猜測。所以公用事業公司面臨的挑戰是，他們無法很好地瞭解未來5、7、10年負載增長會是什麼樣子。

**Joe (47:09):**Brian Janous，令人着迷的對話。我們可能還有大約10個跟進問題可以專門與您討論，也許有一天我們會做。但與此同時，非常感謝您參加Odd Lots。這很棒，這是我們確實需要完成的對話。所以非常感謝您的加入。

**Brian (47:26):**謝謝你，喬和特蕾西真的很感激。

**Joe (47:41):**特蕾西，我覺得那很棒。實際上，我認為從對話中逆向思考，最引人注目的第一件事情就是你所談到的，也就是存在這種奇怪的情況，即有這種非常不可預測的需求。沒有人知道這些東西的穩態需求會是多少，然而公用事業公司在某種程度上在法律上受到限制，不能過度建設或者規劃那種需求。

**Tracy (48:11):**是的，絕對是這樣。而且，回到與布賴恩對話的開頭，目前人工智能的發展速度與公用事業公司及其需要獲得監管批准的10年投資計劃之間存在不匹配的情況。

不，從那次對話中可以挑出很多內容。我也覺得很有趣，我認為很多評論員認為至少在某些時候會出現對電力的競爭。但我覺得布賴恩提到的一點很有意思，就是在某種程度上，數據中心可能是政客們容易忽視的目標。我覺得那真的很有趣。再次，他舉的例子，如果你是一位州長或者其他什麼的，有一個特斯拉工廠需要能源，而另一邊有一個數據中心，可能只有，我不知道，少數幾名員工，也許這有點誇張，那你會選擇特斯拉工廠，對吧？

**喬（49:13）：**完全是。所以你不會關閉僱傭人員的工廠。你不會在炎熱的一天政治上告訴人們不要使用空調。數據中心將是第一個目標。我覺得這很有趣。

再次，我認為這很引人注目，我認為這不僅僅是在能源背景下，但我仍然對OpenAI這家公司感到着迷，我認為它是在2016年成立的，人們看到了GPT-1和GPT-2，然後是GPT-3，比ChatGPT發佈還早。但真的就是那一天，我的意思是，就是那一天GPT被宣佈，儘管技術正在開發中，也有這些理論和東西。就像是這項技術的商品化的那一天，所有人都在各自的公司裏醒悟過來。就像我們進入了一個全新的世界，我們必須重新審視所有這些投資決策，無論是在芯片還是能源方面，可能僅僅一年前我們做出的決定。

**特蕾西（50:10）：**是的，這幾乎就像是——鞭子效應不是正確的術語，但我只是在想在某種程度上，公用事業公司處於那種需求週期的最後階段，對吧？所以即使科技公司也對此非常突然地醒悟過來。AI的繁榮以及這一切將會多麼迅速到來等等。而公用事業公司在某種程度上是最後一個知道這一點的，我們期望他們對此做出非常快速的反應。這有點有趣。

**喬（50:38）：**另一件事是，看到一些這些淨零承諾是否不得不做出讓步或者會發生什麼將會很有趣。聽起來情況將會變得非常緊迫，但至少在短期內，似乎沒有辦法用可再生能源來滿足這麼大的增長需求。無論如何似乎都不太可能。所以似乎會有些讓步。

**Tracy (51:03):**我認為我們回到了這次對話的最開始，即我們有這兩條非常不同的道路的想法，理想情況下，如果一切都進行得完美，你會看到所有這些對技術的新商業興趣需要大量能源使用。因此，一些資金會被用於建設額外的能源容量，甚至可能是額外的綠色能源容量。

但另一條道路有點令人沮喪，你會看到一些大科技公司感受到生存壓力，他們會不惜一切贏得人工智能競賽，甚至可能包括通過燃煤等手段獲取能源。

**Joe (51:43):**你知道我覺得有趣的是，這個之前我沒有意識到，但布萊恩談到了80年代初之後，美國基本上停止了核電站的建設，我們就像‘哦，這是一個大錯誤。為什麼我們停止建設核電站呢？’但你可以在需求增長很少的情況下理解這一點。所以當時為什麼要在任何事情上做這些非常大的投資，顯然當時人們對氣候變化和化石燃料的影響關注不夠，需求增長也不大，所以為什麼要做這些大的投資呢？

所以你可以想象一下韓國和中國從未真正放緩核電站的建設，但他們也因為是發展中國家或貧窮國家變得更富裕，他們從未因為從較低水平起步就有了需求高原而停滯。

**Tracy (52:31):**你知道我們需要什麼嗎？我們需要ChatGPT設計一個小型模塊反應堆，然後我們需要一個機器人來建造它…

**Joe (52:38):**還有一個機器人，是的。

**Tracy (52:38):**是的。好吧，聽起來我們可能離那還很遠，但也許有一天。好的。我們就到這裏吧？

**Joe (52:46):**就到這裏吧。

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