A股炒AI耗電黑洞 這是一波啥操作
人們對 AI 的恐懼似乎是深藏在骨髓裡的。
近期大熱影片《沙丘2》的故事背景是在遙遠的未來，人類與AI爆發戰爭，雖然人類慘勝，但消滅AI後，人類不再相信人腦以外的智能技術，選擇了靠“香料”來供養有特異功能的人，進行復雜計算和星際導航。
雖然到目前為止，AI 的能力還遠未到與人類一戰的地步，但人們已經憂慮它的威脅，那就是：它可能吞噬掉這個星球的電力。
在今年 3 月美國得州休斯敦市舉行的“劍橋能源周”上，微軟創始人比爾·蓋茨表示，AI消耗的電力是驚人的，電力是決定數據中心能否盈利的關鍵因素。無獨有偶，在今年的達沃斯論壇上，OpenAI首席執行官奧特曼直言，“大家仍然沒有意識到技術對能源的需求，如果在能源方面不能取得突破，就不可能實現技術目標。”
相比起蓋茨和奧特曼，其他科技大佬給出了更為悲觀的預期。特斯拉CEO馬斯克是認為，未來幾年內AI行業將由“缺硅”變為“缺電”。英偉達的創始人兼CEO黃仁勳近期更是表示，AI的盡頭是光伏和儲能。
那麼AI到底有多耗電呢？數據可能更直觀。去年10月，荷蘭國家銀行數據科學家亞歷克斯·德弗裡斯在一篇論文中估計，到2027年，整個人工智能行業每年將消耗85至134太瓦時（注：1太瓦時=10億千瓦時，即850億至1340億千瓦時）的電力。這相當於阿根廷、荷蘭和瑞典各自一年的用電量類似，約占全球當前用電量的0.5%。
三四年新增約一個國家的用電量，而當前全世界除幾個國家外，其他國家、地區的電站建設都已趨於平緩。一邊是AI 呈指數級上升的耗電量，一邊是平緩的供電量。資本市場看到了賺錢的機會。
3月上旬，做私募的朋友告訴我，“AI訓練大模型，就是電力黑洞，已經有很多資金建倉電力股。AI耗電的輿情起來，暴漲不可避免。”
但，AI的耗電耗能水平，真的到讓人類恐懼的地步了嗎？
01 並不缺的電力
科技行業的能耗一直為人所詬病。
在幣圈最火爆的那兩年，為了低成本“挖礦”，礦場紛紛在山區裡的水電站扎根，不少早已廢棄的水電站因為比特幣而重獲新生。不過，幣圈終歸是少數人的狂歡。隨著AI廣泛介入人類生活，AI節節攀升的電力需求遠遠超過了幣圈。
數據中心、超級算力中心都是名副其實的“吞電怪獸”。根據國外研究機構的報告，ChatGPT每天響應大約2億個請求，需要消耗超過50萬度電力。目前，一戶普通的美國家庭的平均每天用電量為29度，也就是說，ChatGPT每天用電量相當於1.7萬個美國家庭每天的用電量，年耗電量 1.8億度電。
這個數字雖然非常可觀，但可以比較的是2023年美國僅風力發電量就超4500億度，同比增長15%，占全美發電總量的12%以上，能滿足4300多萬戶家庭一年的用電量。這還僅僅是風電。
去年，美國能源情報署發布的長期年度展望中估計，美國目前電力需求的年增長率不到1%。按新能源公司NextEra Energy首席執行官約翰•凱徹姆（John Ketchum）的估計，在人工智能技術的影響下，這一電力需求年增長率將加快至1.8%左右。
波士頓咨詢集團的報告則顯示，2022年，數據中心用電量占美國總用電量（約130太瓦時）的 2.5%，預計到2030年將增加兩倍，達到7.5%（約390太瓦時）。這相當於約4000萬個美國家庭的用電量，即全美三分之一家庭的用電量。該集團還預計，生成式人工智能將至少占美國新增用電量的1%。
從這個角度來說，即使數據中心、AI 新增用電量並不小，但還遠不到毀天滅地的地步。
須知，雖然被嘲諷基建進展拖拖拉拉，但美國的電力建設速度其實非常快。2000年，美國風力發電量只有50多億度，到2010年已高達956億度；5年後這個數據又翻了一倍，來到1900多億度，2023年到4500億度，23年翻了90倍，相當於新建二十多座大型核電站。
可能美國的電網相對拉垮，近年來每年冬天幾乎都面臨大規模斷電風險，但從發電角度，美國的發電增長速度並不落後。
此外，除了陸上風能電廠，美國海上風能資源也非常豐富，每年潛在發電量超過44萬億千瓦時，可供開發的發電量為7.2萬億千瓦時，比現在全美每年的發電總量還高出3萬億千瓦時。
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好新聞沒人評論怎麼行，我來說幾句
近期大熱影片《沙丘2》的故事背景是在遙遠的未來，人類與AI爆發戰爭，雖然人類慘勝，但消滅AI後，人類不再相信人腦以外的智能技術，選擇了靠“香料”來供養有特異功能的人，進行復雜計算和星際導航。
雖然到目前為止，AI 的能力還遠未到與人類一戰的地步，但人們已經憂慮它的威脅，那就是：它可能吞噬掉這個星球的電力。
在今年 3 月美國得州休斯敦市舉行的“劍橋能源周”上，微軟創始人比爾·蓋茨表示，AI消耗的電力是驚人的，電力是決定數據中心能否盈利的關鍵因素。無獨有偶，在今年的達沃斯論壇上，OpenAI首席執行官奧特曼直言，“大家仍然沒有意識到技術對能源的需求，如果在能源方面不能取得突破，就不可能實現技術目標。”
相比起蓋茨和奧特曼，其他科技大佬給出了更為悲觀的預期。特斯拉CEO馬斯克是認為，未來幾年內AI行業將由“缺硅”變為“缺電”。英偉達的創始人兼CEO黃仁勳近期更是表示，AI的盡頭是光伏和儲能。
那麼AI到底有多耗電呢？數據可能更直觀。去年10月，荷蘭國家銀行數據科學家亞歷克斯·德弗裡斯在一篇論文中估計，到2027年，整個人工智能行業每年將消耗85至134太瓦時（注：1太瓦時=10億千瓦時，即850億至1340億千瓦時）的電力。這相當於阿根廷、荷蘭和瑞典各自一年的用電量類似，約占全球當前用電量的0.5%。
三四年新增約一個國家的用電量，而當前全世界除幾個國家外，其他國家、地區的電站建設都已趨於平緩。一邊是AI 呈指數級上升的耗電量，一邊是平緩的供電量。資本市場看到了賺錢的機會。
3月上旬，做私募的朋友告訴我，“AI訓練大模型，就是電力黑洞，已經有很多資金建倉電力股。AI耗電的輿情起來，暴漲不可避免。”
但，AI的耗電耗能水平，真的到讓人類恐懼的地步了嗎？
01 並不缺的電力
科技行業的能耗一直為人所詬病。
在幣圈最火爆的那兩年，為了低成本“挖礦”，礦場紛紛在山區裡的水電站扎根，不少早已廢棄的水電站因為比特幣而重獲新生。不過，幣圈終歸是少數人的狂歡。隨著AI廣泛介入人類生活，AI節節攀升的電力需求遠遠超過了幣圈。
數據中心、超級算力中心都是名副其實的“吞電怪獸”。根據國外研究機構的報告，ChatGPT每天響應大約2億個請求，需要消耗超過50萬度電力。目前，一戶普通的美國家庭的平均每天用電量為29度，也就是說，ChatGPT每天用電量相當於1.7萬個美國家庭每天的用電量，年耗電量 1.8億度電。
這個數字雖然非常可觀，但可以比較的是2023年美國僅風力發電量就超4500億度，同比增長15%，占全美發電總量的12%以上，能滿足4300多萬戶家庭一年的用電量。這還僅僅是風電。
去年，美國能源情報署發布的長期年度展望中估計，美國目前電力需求的年增長率不到1%。按新能源公司NextEra Energy首席執行官約翰•凱徹姆（John Ketchum）的估計，在人工智能技術的影響下，這一電力需求年增長率將加快至1.8%左右。
波士頓咨詢集團的報告則顯示，2022年，數據中心用電量占美國總用電量（約130太瓦時）的 2.5%，預計到2030年將增加兩倍，達到7.5%（約390太瓦時）。這相當於約4000萬個美國家庭的用電量，即全美三分之一家庭的用電量。該集團還預計，生成式人工智能將至少占美國新增用電量的1%。
從這個角度來說，即使數據中心、AI 新增用電量並不小，但還遠不到毀天滅地的地步。
須知，雖然被嘲諷基建進展拖拖拉拉，但美國的電力建設速度其實非常快。2000年，美國風力發電量只有50多億度，到2010年已高達956億度；5年後這個數據又翻了一倍，來到1900多億度，2023年到4500億度，23年翻了90倍，相當於新建二十多座大型核電站。
可能美國的電網相對拉垮，近年來每年冬天幾乎都面臨大規模斷電風險，但從發電角度，美國的發電增長速度並不落後。
此外，除了陸上風能電廠，美國海上風能資源也非常豐富，每年潛在發電量超過44萬億千瓦時，可供開發的發電量為7.2萬億千瓦時，比現在全美每年的發電總量還高出3萬億千瓦時。
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