Dwarkesh Patel：關(guān)于AI數(shù)據(jù)中心投資、能源和建造周期的思考

近日，AI分析師Dwarkesh Patel在其SubStack賬號(hào)上發(fā)表了一篇題為《Thoughts On the AI buildout》的文章，作者包括Dwarkesh Patel和另一位AI分析師Romeo Dean。

這篇分析文章背后也反映了資本市場(chǎng)對(duì)當(dāng)下AI算力和基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)巨額投入所產(chǎn)生的AI投資泡沫的擔(dān)憂。「明亮公司」此前也曾提及，擔(dān)憂的一個(gè)原因是，今年AI數(shù)據(jù)中心的投資規(guī)模在4000億美元上下，但AI產(chǎn)生的營(yíng)收僅約600億美元——投資和收入差距過(guò)大。

但在這篇分析中，Patel和Dean更關(guān)注數(shù)據(jù)中心建設(shè)的具體細(xì)節(jié)和財(cái)務(wù)數(shù)字，他們首先引用了之前Sam Altman在9月23日博客中的一個(gè)愿景：“希望創(chuàng)建一個(gè)每周能生產(chǎn)一吉瓦（GW）新增 AI 基礎(chǔ)設(shè)施的工廠“。

Sam Altman在博客中還說(shuō)：“實(shí)現(xiàn)這一愿景將極其困難，我們需要數(shù)年時(shí)間才能達(dá)到這個(gè)里程碑，并且它需要在技術(shù)棧的每一個(gè)層面進(jìn)行創(chuàng)新，從芯片到電力，再到建筑和機(jī)器人技術(shù)。但我們一直為此不懈努力，并相信這是可能實(shí)現(xiàn)的。在我們看來(lái)，這將是有史以來(lái)最酷、最重要的基礎(chǔ)設(shè)施項(xiàng)目。”

Patel和Dean認(rèn)為，真正決定數(shù)據(jù)中心建造價(jià)值的可能不僅僅是其所反映出的芯片和算力（占總投入的60-70%），而且更要看整個(gè)建設(shè)的速度。這背后的原因是，GPU技術(shù)的快速迭代導(dǎo)致其折舊周期大約僅有3年，而數(shù)據(jù)中心整個(gè)建筑的折舊周期是十幾甚至二十年，如果晚交付一個(gè)月導(dǎo)致的GPU閑置，就意味著巨大的折舊成本。

因此，看起來(lái)運(yùn)營(yíng)成本較低的能源（比如核電），因?yàn)槠漭^長(zhǎng)的交付周期，實(shí)際上成本并不算低；反而是燒天然氣的燃?xì)廨啓C(jī)因其較靈活的部署，進(jìn)而有更好的效果。這也反映了為何GE、西門子能源、三菱等燃?xì)廨啓C(jī)廠商也在近期獲得了更多投資者的關(guān)注和更好的資本市場(chǎng)表現(xiàn)。

除了能源之外，Patel和Dean指出，目前美國(guó)的建設(shè)工程人才也存在瓶頸——整個(gè)數(shù)據(jù)中心的設(shè)備如果要大規(guī)模、快速地交付，需要大量機(jī)械工程師等方面的人才，美國(guó)“去工業(yè)化”后實(shí)際上并不具備這種條件。

在此基礎(chǔ)上，Patel和Dean還討論了中國(guó)在整個(gè)數(shù)據(jù)中心算力基礎(chǔ)設(shè)施上的優(yōu)勢(shì)，包括在電網(wǎng)、能源、建設(shè)建造工程人才方面的優(yōu)勢(shì)，以及對(duì)標(biāo)臺(tái)積電、AMSL等核心設(shè)備的企業(yè)追趕速度，長(zhǎng)期來(lái)看可能“會(huì)默認(rèn)中國(guó)是贏家”。

以下為「明亮公司」編譯的內(nèi)容（有刪節(jié)）：

Sam Altman表示，他希望“創(chuàng)建一個(gè)每周能生產(chǎn)一吉瓦（GW）新增AI基礎(chǔ)設(shè)施的工廠”。

要實(shí)現(xiàn)這一愿景需要什么？這在物理上是否可行？這對(duì)不同的能源來(lái)源、從晶圓廠到燃?xì)廨啓C(jī)工廠等所有上游領(lǐng)域的資本支出（CapEx），以及對(duì)中美競(jìng)爭(zhēng)意味著什么？

這些都不是簡(jiǎn)單能回答的問題。我們寫這篇博客文章是為了加深對(duì)這些問題的理解。我們對(duì)自己了解到的一些東西感到驚訝。

晶圓廠資本支出的剩余

僅憑2025年一年的盈利，英偉達(dá)就能覆蓋臺(tái)積電過(guò)去3年的全部資本支出。

臺(tái)積電在過(guò)去5年的總資本支出為1500億美元。這些資金用于許多方面，包括建設(shè)整個(gè)5納米和3納米節(jié)點(diǎn)（分別于2020年和2022年推出），以及英偉達(dá)現(xiàn)在用于制造數(shù)據(jù)中心芯片的先進(jìn)封裝技術(shù)。僅憑臺(tái)積電20%的產(chǎn)能，英偉達(dá)就創(chuàng)造了1000億美元的盈利。

假設(shè)臺(tái)積電的節(jié)點(diǎn)在5年內(nèi)折舊——這是一個(gè)極其保守的估計(jì)（新建的先進(jìn)晶圓廠的盈利周期超過(guò)5年）。這意味著，在2025年，英偉達(dá)將把約60億美元的臺(tái)積電折舊資本價(jià)值，轉(zhuǎn)化為2000億美元的收入。

再往供應(yīng)鏈上游看，英偉達(dá)一年的收入幾乎與包括ASML、Applied Materials、Tokyo Electron在內(nèi)的五家最大半導(dǎo)體設(shè)備公司過(guò)去25年的研發(fā)和資本支出總和相當(dāng)。

我們認(rèn)為這種情況最適合描述為“晶圓廠資本支出富余”。

我們之所以強(qiáng)調(diào)這一點(diǎn)，是因?yàn)槿绻闾煺娴夭聹y(cè)什么會(huì)是第一個(gè)限制長(zhǎng)期AI資本支出增長(zhǎng)的上游環(huán)節(jié)，你不會(huì)想到銅線或變壓器——你會(huì)從人類有史以來(lái)制造的最復(fù)雜的東西開始，也就是制造半導(dǎo)體的晶圓廠。我們驚訝地發(fā)現(xiàn)，建造這些晶圓廠的成本與人們已經(jīng)愿意為AI硬件支付的價(jià)格相比，簡(jiǎn)直是小巫見大巫！

如果英偉達(dá)愿意，他們甚至可以補(bǔ)貼全新的晶圓廠節(jié)點(diǎn)。我們不認(rèn)為他們會(huì)直接這樣做（或者他們會(huì)嗎？想想和英特爾的交易），但這顯示了“晶圓廠資本支出”有多么富余。

數(shù)據(jù)中心上游供應(yīng)商將不得不擴(kuò)大生產(chǎn)

在過(guò)去的二十年里，數(shù)據(jù)中心的建設(shè)基本上是利用了美國(guó)去工業(yè)化后遺留下的電力基礎(chǔ)設(shè)施。我們?cè)L談的一位業(yè)內(nèi)人士說(shuō)，直到最近，幾乎每個(gè)數(shù)據(jù)中心背后都有一個(gè)故事。谷歌第一個(gè)運(yùn)營(yíng)的數(shù)據(jù)中心就建在一個(gè)前鋁廠的對(duì)面。這些超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心運(yùn)營(yíng)商習(xí)慣于改造舊鋼廠和汽車廠的電力設(shè)備。

一旦某個(gè)行業(yè)變得更具現(xiàn)實(shí)意義，美國(guó)就能迅速而高效地利用前一個(gè)行業(yè)的“軀殼”。但現(xiàn)在我們進(jìn)入了一個(gè)不同的階段。超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心運(yùn)營(yíng)商不僅在以前所未有的更大規(guī)模建設(shè)新的數(shù)據(jù)中心，而且是從零開始建設(shè)，并相互爭(zhēng)奪相同的資源——其中之一就是熟練勞動(dòng)力。

即使是麥肯錫也認(rèn)為這些資本支出數(shù)字并非天方夜譚（到2030年累計(jì)6.7萬(wàn)億美元的資本支出意味著2030年當(dāng)年約為2萬(wàn)億美元）。

要讓你每年部署2萬(wàn)億美元的AI資本支出，就必須有其他人在生產(chǎn)價(jià)值2萬(wàn)億美元的所有其他數(shù)據(jù)中心組件，而不僅僅是芯片。數(shù)據(jù)中心的上游供應(yīng)商——那些生產(chǎn)從銅線到渦輪機(jī)、變壓器和開關(guān)設(shè)備等一切的公司——將需要建造更多的工廠。

問題在于，這些工廠的成本必須在幾十年的生命周期內(nèi)攤銷。按照通常的利潤(rùn)率，只有當(dāng)這種AI需求能持續(xù)10-30年時(shí)，這些工廠才值得建造。

建造這些工廠的公司并非對(duì)通用人工智能（AGI）深信不疑——它們是經(jīng)營(yíng)了幾十年的工業(yè)企業(yè)，利潤(rùn)率低，并且曾被多次需求波動(dòng)所傷害。在21世紀(jì)初，電力需求似乎將要爆炸式增長(zhǎng)，因此像通用電氣（GE）、西門子等燃?xì)廨啓C(jī)制造商大規(guī)模擴(kuò)張了生產(chǎn)能力。然后需求崩潰，給他們留下了巨大的（幾乎導(dǎo)致破產(chǎn)的）過(guò)剩產(chǎn)能。

如果不僅晶圓廠存在資本富余，其他數(shù)據(jù)中心組件也存在，那么超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心運(yùn)營(yíng)商能否簡(jiǎn)單地支付更高的利潤(rùn)率來(lái)加速產(chǎn)能擴(kuò)張？特別是考慮到芯片目前占數(shù)據(jù)中心資本支出的60-70%，這些巨頭或許會(huì)告訴那些建造另外30%組件的公司不要擔(dān)心長(zhǎng)期需求：“我們只需幾年的超高利潤(rùn)率就能讓你們回本。”

最大的燃?xì)廨啓C(jī)制造商（GE Vernova、西門子能源和三菱電機(jī)）預(yù)計(jì)在未來(lái)5年內(nèi)從燃?xì)廨啓C(jī)中獲利1000億美元。這對(duì)應(yīng)約100吉瓦的發(fā)電能力。這些公司所有部門的合計(jì)資本支出約為每年50億美元。

如果超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心運(yùn)營(yíng)商愿意為這100吉瓦的發(fā)電能力支付2000億美元而不是1000億美元（例如，為了激勵(lì)更快的交付），他們實(shí)際上將覆蓋這些渦輪機(jī)制造商（按當(dāng)前速度計(jì)算）整整20年的全部資本支出。

要建造100吉瓦的數(shù)據(jù)中心，超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心運(yùn)營(yíng)商無(wú)論如何都需要投資數(shù)萬(wàn)億美元。發(fā)電成本僅占數(shù)據(jù)中心成本的7%左右。如果天然氣最終成為最快擴(kuò)大發(fā)電能力的方式，那么為了確保電力能盡快上線，將發(fā)電成本翻倍至14%可能是非常值得的。

我們認(rèn)為，對(duì)于數(shù)據(jù)中心的大多數(shù)組件，類似的情況可能都成立。不要低估供給的彈性。

即將到來(lái)的勞動(dòng)力瓶頸？

勞動(dòng)力實(shí)際上可能成為最嚴(yán)重的短缺——我們不能簡(jiǎn)單地像蓋章一樣憑空制造出更多工人（至少現(xiàn)在還不能）。

位于阿比林的1.2吉瓦Stargate數(shù)據(jù)中心設(shè)施擁有超過(guò)5000名員工。當(dāng)然，隨著我們擴(kuò)大規(guī)模，效率會(huì)提高，但粗略計(jì)算，要建設(shè)100吉瓦，似乎需要417,000人。而這還只是2030年AI電力消耗預(yù)測(cè)的低端。我們將需要體育場(chǎng)那么多的電工、重型設(shè)備操作員、鋼鐵工人、暖通空調(diào)技術(shù)員……等等。

作為參考，美國(guó)有80萬(wàn)電工和800萬(wàn)建筑工人。我們聽說(shuō)這個(gè)勞動(dòng)力群體正在迅速老齡化，但至少在未來(lái)幾年內(nèi)，通過(guò)重新分配和提供高薪應(yīng)該能夠緩解勞動(dòng)力瓶頸。

到2020年代末，4000億美元以上的ARR是能實(shí)現(xiàn)的

Anthropic和OpenAI每年的AI資本支出（在2025年主要由亞馬遜和微軟間接完成）似乎在1000億美元左右。

在過(guò)去兩年里，OpenAI和Anthropic的收入每年增長(zhǎng)三倍。到2025年，它們合計(jì)有望實(shí)現(xiàn)200億美元的收入。

這意味著他們?cè)谫Y本支出上的花費(fèi)是收入的5倍。這種情況可能會(huì)隨著時(shí)間改變——更成熟的行業(yè)通常資本支出低于銷售額。但AI增長(zhǎng)非常快，所以現(xiàn)在投入比賺的多是合理的。

目前，美國(guó)的AI資本支出為每年4000億美元。為了讓AI在短期內(nèi)不成為一個(gè)泡沫，目前正在建設(shè)的數(shù)據(jù)中心需要在其生命周期內(nèi)產(chǎn)生4000億美元的收入。它們能做到嗎？

谷歌、Facebook等公司已經(jīng)向我們展示，如果你能創(chuàng)造一個(gè)對(duì)數(shù)十億人有適度用處的產(chǎn)品，你每年就能產(chǎn)生數(shù)千億美元的收入（僅廣告一項(xiàng)，谷歌+Meta每年就賺4000億美元）。

OpenAI正在接近10億未變現(xiàn)的免費(fèi)用戶，我們認(rèn)為僅憑其現(xiàn)有產(chǎn)品，收入從120億美元擴(kuò)展到1000億美元是可能的（一個(gè)愿景就是：GPT-5為廣告變現(xiàn)和超級(jí)應(yīng)用鋪平道路）。問題更多在于他們是否能在3-5年內(nèi)做出一個(gè)看起來(lái)有前景且經(jīng)濟(jì)上有用的GPT-6（或其他產(chǎn)品），從而使他們的收入達(dá)到4000億美元以上的范圍。

當(dāng)然，收入問題最終取決于你的時(shí)間線。如果AI真正兌現(xiàn)其承諾，那么它至少可以與白領(lǐng)工資相提并論，后者每年達(dá)數(shù)十萬(wàn)億美元。

你認(rèn)為到2020年代末，AI模型能完成軟件工程師的大部分工作嗎？如果全球2700萬(wàn)軟件工程師都使用每月1000美元的超級(jí)AI Agent計(jì)劃，使他們的生產(chǎn)力翻倍（花費(fèi)其薪水的10-20%），那將已經(jīng)是3240億美元的收入。

交付周期（Lead Times）

建造一個(gè)新的吉瓦級(jí)以上的數(shù)據(jù)中心大約需要兩年時(shí)間——這還不包括調(diào)試新一代芯片所需的時(shí)間。這意味著，如果你想在2030年部署2萬(wàn)億美元的資本支出，你需要在2028年就做好規(guī)劃。按照目前的性能/功耗和性能/價(jià)格趨勢(shì)，2萬(wàn)億美元大約對(duì)應(yīng)66吉瓦的AI數(shù)據(jù)中心容量。

在過(guò)去幾年里，超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心運(yùn)營(yíng)商和實(shí)驗(yàn)室想要的算力總是比他們之前計(jì)劃開發(fā)的要多。如果這些巨頭計(jì)劃未來(lái)5年復(fù)合年增長(zhǎng)率（CAGR）為30%，但最終希望平均達(dá)到40%（在2030年達(dá)到2萬(wàn)億美元的資本支出），那么在2030年，他們將需要彌補(bǔ)相對(duì)于長(zhǎng)期計(jì)劃的20吉瓦的缺口。

Elon Musk（在他還沒有一家AI公司的時(shí)候，傳統(tǒng)的超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心運(yùn)營(yíng)商本應(yīng)預(yù)先承諾建設(shè)產(chǎn)能）通過(guò)做一些瘋狂的事情來(lái)解決他的限制。普通人是否能在只計(jì)劃了30或40吉瓦的情況下，造出60吉瓦的全新產(chǎn)能，尚不清楚。

如果AI需求持續(xù)超過(guò)預(yù)先規(guī)劃，壓縮數(shù)據(jù)中心建設(shè)時(shí)間線的壓力將會(huì)巨大。問題是：這對(duì)能源來(lái)源和數(shù)據(jù)中心設(shè)計(jì)意味著什么？一些能源的交付周期比其他能源長(zhǎng)得多，而一些數(shù)據(jù)中心設(shè)計(jì)更適合快速部署。

在數(shù)據(jù)中心總擁有成本中，芯片的成本壓倒了其他一切。這是因?yàn)椋阂弧⑿酒浅０嘿F；二、數(shù)據(jù)中心的外殼（建筑）可以在12-20年內(nèi)折舊，而芯片每3年就完全折舊（并且必須更換）。

因此，在選擇能源時(shí)，你可以非常清楚地看到優(yōu)先順序：

1.交付周期-數(shù)據(jù)中心的外殼晚建成一個(gè)月，就意味著占成本絕大部分的芯片閑置一個(gè)月。

2.非芯片資本支出-在3年周期內(nèi)，這比電力運(yùn)營(yíng)支出昂貴得多。

3.電力運(yùn)營(yíng)支出（OpEx）。

所以你可以理解為什么天然氣比目前的核反應(yīng)堆更受青睞。核電的運(yùn)營(yíng)支出極低，但交付周期極長(zhǎng)且資本支出高昂。天然氣可能不是可再生能源，但你可以在數(shù)據(jù)中心旁邊設(shè)置幾十臺(tái)燃?xì)廨啓C(jī)，讓你的芯片快速運(yùn)轉(zhuǎn)起來(lái)。

太陽(yáng)能電池板本身非常便宜，但在平衡夜晚和季節(jié)性差異時(shí)成本可能很高。如果你完全依賴太陽(yáng)能，你必須建造大量的過(guò)剩容量（考慮到15-25%容量因子，1吉瓦的數(shù)據(jù)中心需要4-7吉瓦的太陽(yáng)能容量）并增加大量的電池。否則，你昂貴的芯片在冬天或晚上就有閑置的風(fēng)險(xiǎn)。

太陽(yáng)能發(fā)電場(chǎng)還占用巨大的土地面積，并需要大量的安裝勞動(dòng)力——祝你好運(yùn)——能雇傭30,000人在沙漠中鋪設(shè)20,000英畝的太陽(yáng)能電池板和電池，只為給一個(gè)1吉瓦的數(shù)據(jù)中心供電。目前世界上最大的太陽(yáng)能園區(qū)是中國(guó)青海的共和塔拉灘光伏電站。它產(chǎn)生的電力足以為約3吉瓦的平滑連續(xù)功率供電——但這需要15吉瓦的峰值容量——意味著720萬(wàn)塊太陽(yáng)能電池板——面積相當(dāng)于七個(gè)曼哈頓。

除了交付周期和成本，你可能會(huì)問，哪種能源在物理上足夠充裕以供應(yīng)這種需求？答案是，幾乎所有能源都?jí)颉＜词故菍?duì)于2020年代末最爆炸性的AI場(chǎng)景，所提到的任何能源的理論極限都比需求高出幾個(gè)數(shù)量級(jí)。

脫離電網(wǎng)？

一個(gè)關(guān)鍵問題是數(shù)據(jù)中心是否會(huì)“脫離電網(wǎng)”——即在現(xiàn)場(chǎng)發(fā)電而不是連接到公用電網(wǎng)。一些最大的數(shù)據(jù)中心已經(jīng)在這樣做了，例如Meta的Orion或xAI的Colossus。

為什么數(shù)據(jù)中心想要自己發(fā)電而不是依賴電網(wǎng)？他們?cè)噲D繞過(guò)并網(wǎng)延遲。現(xiàn)在將大型新電源連接到電網(wǎng)需要超過(guò)5年的時(shí)間。

在過(guò)去20多年里，美國(guó)的電力消耗一直持平或緩慢增長(zhǎng)。電網(wǎng)運(yùn)營(yíng)商現(xiàn)在預(yù)計(jì)，由于AI數(shù)據(jù)中心、制造業(yè)回流和電氣化同時(shí)發(fā)生，需求將大幅增加。

ERCOT的年度能源預(yù)測(cè)。誰(shuí)能想到他們也對(duì)AGI如此深信不疑？

一個(gè)潛在的解決方案：杜克大學(xué)的一項(xiàng)研究發(fā)現(xiàn)，如果數(shù)據(jù)中心同意在0.25%的時(shí)間內(nèi)（每年約22小時(shí)）削減負(fù)荷，就可以釋放出76吉瓦的備用輸電容量。大多數(shù)輸電線路的平均運(yùn)行負(fù)荷遠(yuǎn)低于其容量——瓶頸只在需求高峰時(shí)出現(xiàn)。

但即使超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心運(yùn)營(yíng)商能夠完美地利用這76吉瓦，在樂觀的AI場(chǎng)景下，這也只夠用到2026-2028年。之后，要么電網(wǎng)擴(kuò)張，要么數(shù)據(jù)中心脫離電網(wǎng)。

數(shù)據(jù)中心規(guī)模的分布

單個(gè)數(shù)據(jù)中心的規(guī)模分布會(huì)是怎樣的？以下是為什么我們最終可能會(huì)看到一種遍地都是100兆瓦（MW）數(shù)據(jù)中心的景象的論點(diǎn)：

如果你可以在這里那里建一個(gè)中型數(shù)據(jù)中心，你就可以吸收電網(wǎng)中的任何多余容量。你可以用一個(gè)100兆瓦的數(shù)據(jù)中心進(jìn)行這種套利，但在1或10吉瓦的規(guī)模上，電網(wǎng)中沒有局部的多余容量——那么大的電力本身就相當(dāng)于一個(gè)電網(wǎng)的規(guī)模！

對(duì)于像預(yù)訓(xùn)練這樣的學(xué)習(xí)任務(wù)，你需要大塊連續(xù)的計(jì)算資源。但我們已經(jīng)進(jìn)入了一個(gè)強(qiáng)化學(xué)習(xí)和中期訓(xùn)練的階段，學(xué)習(xí)過(guò)程涉及大量推理。而最終的愿景是某種形式的持續(xù)學(xué)習(xí)，即模型廣泛部署在經(jīng)濟(jì)中，并在工作中/從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)。這似乎與中型數(shù)據(jù)中心相容，這些數(shù)據(jù)中心容納著數(shù)以萬(wàn)計(jì)的AI實(shí)例在工作、創(chuàng)造收入并從部署中學(xué)習(xí)。

這是另一種愿景。1-10吉瓦的數(shù)據(jù)中心，然后在設(shè)備端進(jìn)行推理。基本上沒有中間地帶。

如果我們進(jìn)入一個(gè)垂直整合、工業(yè)化生產(chǎn)離網(wǎng)數(shù)據(jù)中心的世界，也許你想做的就是買一大塊地，在現(xiàn)場(chǎng)建一個(gè)大工廠，盡可能多地生產(chǎn)獨(dú)立的計(jì)算大廳和電力/冷卻/網(wǎng)絡(luò)模塊。當(dāng)你的公司總共需要50吉瓦時(shí)，你不會(huì)費(fèi)心在這里那里為100兆瓦建設(shè)定制的基礎(chǔ)設(shè)施。一個(gè)很好的類比是，一個(gè)管理著數(shù)十億美元資金的風(fēng)投不會(huì)看任何小于千萬(wàn)美元級(jí)別的交易。

一臺(tái)每周產(chǎn)出一吉瓦的機(jī)器

今天的數(shù)據(jù)中心建設(shè)類似于在自家車道上造汽車：引擎從德國(guó)運(yùn)來(lái)，變速箱從日本運(yùn)來(lái)，線束從底特律運(yùn)來(lái)，然后一個(gè)機(jī)械師花幾個(gè)月在現(xiàn)場(chǎng)組裝。每個(gè)數(shù)據(jù)中心都是在1-2年內(nèi)定制建造的，網(wǎng)絡(luò)、機(jī)電管道系統(tǒng)（MEP）和機(jī)架都是一件件組裝起來(lái)的。

用這種方式，你不可能達(dá)到每周一吉瓦的速度。

你能有預(yù)制的計(jì)算大廳嗎？完全布線的機(jī)架、冷卻系統(tǒng)、電力設(shè)備、電池——在工廠里組裝好，作為完整的模塊運(yùn)送。這樣一來(lái)，就不是18個(gè)月的現(xiàn)場(chǎng)施工，而是將滑軌模塊推入到位。

設(shè)計(jì)空間出奇地靈活。液冷可以實(shí)現(xiàn)500千瓦-1兆瓦的機(jī)架，但這需要完全不同的管道和施工。如果太陽(yáng)能占主導(dǎo)，也許你可以完全采用直流到直流（DC-to-DC）的方式（太陽(yáng)能板產(chǎn)生直流電，芯片需要直流電），跳過(guò)所有的交流轉(zhuǎn)換步驟。每個(gè)設(shè)計(jì)選擇都會(huì)影響其他選擇——能源來(lái)源影響冷卻方法，冷卻方法影響機(jī)架密度，機(jī)架密度影響建筑設(shè)計(jì)。

順便說(shuō)一句，如果AI最終被證明是一個(gè)泡沫，我們離AGI的距離比硅谷想象的要遠(yuǎn)得多，那么會(huì)留下什么持久的價(jià)值呢？你可以講一個(gè)故事，說(shuō)互聯(lián)網(wǎng)泡沫為互聯(lián)網(wǎng)后來(lái)創(chuàng)造的所有價(jià)值鋪平了道路。對(duì)于這次AI建設(shè)熱潮，類似的東西是什么？

占資本支出70%的GPU在3年后就一文不值了。建筑物和電力基礎(chǔ)設(shè)施可以持續(xù)幾十年，但對(duì)于非AI工作負(fù)載來(lái)說(shuō)是過(guò)度建設(shè)的。也許持久的價(jià)值是這種新的工業(yè)能力：按需快速制造和部署大規(guī)模計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施的能力。就像互聯(lián)網(wǎng)泡沫給我們留下了地下的光纖一樣，也許AI泡沫會(huì)給我們留下一個(gè)工業(yè)化的數(shù)據(jù)中心供應(yīng)鏈和一個(gè)擴(kuò)建的電網(wǎng)。

實(shí)際上，加密貨幣為當(dāng)前的AI浪潮做了這件事。例如，正在幫助OpenAI在阿比林建設(shè)Stargate的Crusoe公司，最初就是為了在廢棄的天然氣上建設(shè)比特幣挖礦數(shù)據(jù)中心而成立的。

從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，默認(rèn)會(huì)獲勝的是中國(guó)嗎？

為什么中國(guó)不會(huì)默認(rèn)獲勝？對(duì)于這次工業(yè)規(guī)模擴(kuò)張所需的除芯片外的所有組件（太陽(yáng)能電池板、高壓變壓器、開關(guān)設(shè)備、新的電網(wǎng)容量），中國(guó)都是全球主導(dǎo)的制造商。中國(guó)每年生產(chǎn)1太瓦（TW）的太陽(yáng)能光伏產(chǎn)品，而美國(guó)生產(chǎn)20吉瓦（GW）（即使是這些，電池和晶圓本身也是在中國(guó)制造的，只有最終的模塊在美國(guó)組裝）。

中國(guó)不僅發(fā)電量是美國(guó)的兩倍多，而且其發(fā)電量的增長(zhǎng)速度是美國(guó)的10倍以上。這一點(diǎn)之所以重要，是因?yàn)殡娏ㄔO(shè)可以被導(dǎo)向新的數(shù)據(jù)中心站點(diǎn)。中國(guó)國(guó)家電網(wǎng)可以與阿里巴巴、騰訊和百度合作，在對(duì)AI建設(shè)最有幫助的地方建設(shè)產(chǎn)能，避免美國(guó)不同超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心運(yùn)營(yíng)商之間為爭(zhēng)奪現(xiàn)有產(chǎn)能而進(jìn)行的零和博弈。

在長(zhǎng)遠(yuǎn)時(shí)間線上，中國(guó)是否具有優(yōu)勢(shì)？中芯國(guó)際可能最終會(huì)趕上臺(tái)積電[也許上海微電子（SMEE）或新凱來(lái)（SiCarrier）會(huì)趕上阿斯麥，長(zhǎng)鑫存儲(chǔ)（CXMT）和長(zhǎng)江存儲(chǔ)（YMTC）會(huì)趕上SK海力士和美光，北方華創(chuàng)（NAURA）和中微半導(dǎo)體（AMEC）會(huì)趕上Applied Materials, LAM, Tokyo Electron 和 KLA]——出口管制不會(huì)永遠(yuǎn)保持領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)。如果在2030年之前沒有出現(xiàn)純軟件的智能爆炸，而AI只是變成了一場(chǎng)涵蓋從機(jī)器人到太陽(yáng)能電池板、電池再到鋼鐵的整個(gè)供應(yīng)鏈的大規(guī)模工業(yè)競(jìng)賽，那么為什么最終不是中國(guó)領(lǐng)先呢？中國(guó)的差異化優(yōu)勢(shì)不正是這種快速和大規(guī)模的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)嗎？

Semianalysis預(yù)測(cè)，明年中國(guó)實(shí)際能夠出貨的芯片將比今年少，主要是因?yàn)閲?guó)內(nèi)高帶寬內(nèi)存（HBM）生產(chǎn)的限制。但我們想知道，這在中長(zhǎng)期內(nèi)有多大關(guān)系。

GPU在3年內(nèi)完全折舊（因?yàn)樾碌脑O(shè)計(jì)和更好的底層工藝節(jié)點(diǎn)使前幾代產(chǎn)品變得無(wú)關(guān)緊要）。而建設(shè)新數(shù)據(jù)中心的交付周期只有一到兩年——數(shù)據(jù)中心的整體設(shè)計(jì)可能會(huì)被重新改造，以適應(yīng)工業(yè)規(guī)模的垂直整合。

所有這些都讓我們思考，是否每3年，AI競(jìng)賽就完全重新開始。雖然我們可能能夠限制中國(guó)到2028年（甚至可能通過(guò)光刻技術(shù)的瓶頸限制到本十年末）的生產(chǎn)，但為什么這在2030年之后還重要呢？

兩種情景：AI寒冬和AI爆發(fā)

為了理解這類問題，我們認(rèn)為把數(shù)字放入電子表格中非常有幫助。即使情景是憑空捏造的，它們也能讓你感覺到，在這些情景成真的世界里，哪些條件必須成立。例如，問這樣一個(gè)問題很有趣：考慮到硬件價(jià)格和性能的趨勢(shì)，2030年2萬(wàn)億美元的資本支出將對(duì)應(yīng)多少電力？5000億美元呢？

我們決定繪制兩種不同的潛在軌跡：

1.爆發(fā)式增長(zhǎng)：AI投資平穩(wěn)增長(zhǎng)，然后在AI自動(dòng)化帶來(lái)的蓬勃經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)（2035年GDP增長(zhǎng)30%）的推動(dòng)下開始加速。

2.AI寒冬：投資增長(zhǎng)在2029年左右崩潰，然后從2032年起以平穩(wěn)的5%年增長(zhǎng)率增長(zhǎng)。

以下是兩種情景下到2040年的AI資本支出和AI電力消耗：

在爆發(fā)式增長(zhǎng)的情景中，Sam Altman關(guān)于領(lǐng)先公司每周1吉瓦的愿景將在2036年實(shí)現(xiàn)。但在那個(gè)世界里，全球AI的電力消耗將是美國(guó)當(dāng)前發(fā)電量的兩倍。

作者：MD

出品：明亮公司