燒掉14個地球的能源都不夠！黃仁勳終於説出了AI競賽的殘酷真相！_風聞
互联网那些事-有态度 够深度1小时前
老黃話音剛落，行業內外已吵翻了天，難道AI發展的最大瓶頸竟無關大模型水平？難道算力優先級已經讓位於基礎能源的供應？這究竟是警世恆言？還是新一輪的炒作概念？
1，AI軍備競賽敲響能源警鐘？
無獨有偶，黃仁勳認為AI的盡頭是能源的觀點，得到了奧特曼和馬斯克這對“冤家”異口同聲的力挺，奧特曼認為未來AI技術取決於能源（供應），需要更多的光伏和儲能，馬斯克也認為，2年內，AI的發展將遭遇用電短缺問題，這些頂級大咖的擔憂真的是杞人憂天？
我們拿大名鼎鼎的英偉達H100 AI芯片舉例，每一塊的峯值功耗達到了驚人的700瓦，已經超過了全美普通家庭的平均用電功耗，而這一數據正在走高，預計到2024年底，將有350萬塊H100部署完畢，屆時這些芯片的年耗電總量將達到逆天的130.91千瓦時，基本已經超過了一些歐洲小國的全年用電量！
值得一提的是，除了AI芯片之外，還有一大電老慮，它就是英偉達的AI加速器，據業內人士預測，英偉達最新的AI加速器耗電量達1000瓦，相比前身增加42%，而GB200芯片設計功率高達1300瓦，相比前代產品增加了30%。
在看看大模型公司的耗能表現，OpenAI的ChatGPT每天會消耗超過50萬千瓦時的電力，而美國家庭平均僅使用約29千瓦時的電力，也就是説，ChatGPT的耗電量達到了美國家庭平均日用電量的1.7萬倍之多。
荷蘭國家銀行專家亞歷克斯估計，到2027年，整個人工智能行業每年將消耗85至134太瓦時的電力，1太瓦時=10億千瓦時。
……
如此看來，AI大咖們的擔憂，並不是空穴來風，真正決定AI技術進步的，除了芯片本身、除了數據和算法之外，還有萬萬離不開的能源！
2023年，中國憑8.84萬億千瓦時的發電量無懸念蟬聯世界第一，佔全球發電量的比例高達30%，是第二名美國（4.54萬億千瓦時）的2倍左右，除此之外，咱們在火力、水力、太陽能、風能、核能、蓄能，特高壓輸送，智能電網等幾乎所有與電力相關的產業中國都有技術優勢和成本優勢！
也就是説，美國芯片巨頭們的擔憂的缺電，並不會成為中國大力發展AI的，馬無夜草不肥，咱們基礎的能源供給沒有任何短板，那麼AI這條賽道上，咱們就能夠全力奔跑，朝着AGI的終極目標衝刺，從這個角度來看，全球未來的AI格局，C位大概率花落中國~
不過，也不能高興太早，在電力供應層面，還要謹防老美背後下“黑手”。
在電力系統中，有一個重要的環節叫PLC，目前，國產相關的供應商有匯川、信捷、河川、和利時、浙大中控等，不過，西門子、三菱及歐姆龍仍然是這一領域的巨無霸，基本上全球TOP級電廠，都離不開它們供應的PLC的身影，而這幾個全球巨無霸，又恰恰唯老美馬首是瞻，這也是需要警惕的。
加速國產化替代，是必走的路！
2，寶貴的地球能源換AI的進化，值嗎？
一進關鍵技術的進步，都會有相應的代價，如果技術的進步帶來的收益，遠低於人類付出的代價，那通常為會理解為得不償失，這就引來了第一個思考，如何量化AI的收益？
比如3G→4G→5G，中國移動等運營商完全可以通過5G套餐用户量、消費水平、5G流量使用情況等多維度進行分析來估算C端創造的商業價值，B端的比如工廠或企業或重點機構的效率和安全性等方面的體驗提升，更離不開5G的賦能。
萬物皆可AI的當下，手機叫AI Phone，電腦叫AI PC，汽車叫AI Auto……真的是改個名就改頭換面了？這顯然也是片面的，畢竟一些手機廠商除了熱炒概念紛紛推出了各自的LLM之外，還是做出了AIGC的落地功能的，比如通話分析、比如圖片消除等。
從專家層面來看，對AI也是基本持樂觀態度，比如王堅院士不直言不諱指出，當產國產大模型和GPT-4及其下一代技術的差距仍然很大，並且他認為Sora問世的意義極大，遠不止對短視頻、影視行業的衝擊，“如果能創造視頻，它也就能創造世界”
對打工人來講，AI目前已經在起到一定的作用了，比如根據prompt來生成一些你想要的內容、對word/PDF等格式的文檔進行提綱契領的解讀、生成各類圖片/圖表等等，目前一些LLM還是有其侷限性的，比如要麼是針對C端用户，要麼是主打B端客户，但是仍未出現殺手級的功能應用，這是目前AI落地的最大阻礙。
現階段AI本質上仍屬於ANI，也即並未產生意識，仍然是相對較弱的人工智能，主要是執行單個任務為主，不過約束和限制都很明顯，而且它們也不會模仿人類的智能，只是基於參數和上下文來模擬人類的行為。
黃仁勳曾雄心萬丈表示，5年實現AGI，未來10年算力提升100萬倍，換言之，屆時的AI將完美通過人類測試，具備高級人工智能的特徵，也即“意識”覺醒！
在AGI和更遙遠的超級人工智能ASI這一關乎到人類文明的高度的革命性、巔覆性宏偉藍圖面前，目前人類付出的基礎能源的代價，簡直“不值一提”！