AI能源需求现状 - 微软CEO纳德拉指出因缺电导致大量GPU闲置在库房[5] - 谷歌推出太空TPU计划"捕日者计划"以太阳能供电[7] - 从11月初至发稿A股能源板块涨幅0% 纳斯达克能源板块最大公司涨幅仅0.77% 市场对AI缺电信号反应冷淡[5] AI电力供需矛盾本质 - OpenAI CEO奥特曼认为短期存在缺电现象 但长期AI过剩将导致电力需求降低 问题解决周期不超过6年[6] - 纳德拉揭示关键矛盾：电网接入审批需5年 输电线路建设需10-17年 而GPU采购周期按季度计算 数据中心建设周期1-2年 需求爆发以季度为单位 存在严重时间错配[17] - 微软数据中心电力中近60%仍依赖化石燃料 年二氧化碳排放量相当于54000户美国家庭[17] 太空计算解决方案 - 谷歌"捕日者计划"在距地面650公里轨道部署81颗卫星AI计算集群 首批试验卫星2027年初发射[9] - 太空太阳能板年接收能量是地球中纬度地区同面积板的8倍 太阳辐射能量是全球总发电量的一百万亿倍以上[9] - 采用密集波分复用技术使卫星间链路总带宽达每秒10太比特 绕开能量传输难题直接太空计算后传回结果[10] - 真空散热依赖辐射散热 需先进热界面材料和被动式热传输机制[12] - 除谷歌外Starcloud公司发射搭载H100芯片卫星 计划建设5吉瓦天基数据中心 之江实验室与国星宇航合作发射12颗计算卫星[12] 硬件能耗增长趋势 - 英伟达GPU从Ampere到Blackwell架构4年间功耗增长数倍[12] - Hopper架构服务器机架功率约10千瓦 Blackwell架构因GPU数量增加接近120千瓦[13] - 万块H100集群需要157个NvSwitch和9万条NvLink 功耗介于730千瓦至1100千瓦[13] - 万卡H100集群风冷系统散热功耗达187千瓦[15] - 科技公司竞争标准转向吉瓦级 OpenAI和Meta计划未来几年增加超10吉瓦计算能力[15] 能源供应前景 - 国际能源署估计到2030年AI领域能源消耗将翻番 增速是电网增速的四倍[15] - 高盛预测2027年全球数据中心电力需求增长50%达92吉瓦 美国数据中心电力需求占比从2023年4%增至2030年10%[15] - 国际能源署报告指出2025-2030年全球可再生能源装机容量将增4600吉瓦 相当于中国欧盟日本当前装机容量总和 增量是前五年两倍[17] - 小型模块化反应堆成为新方向 单机容量50-300兆瓦 建设周期短成本低 谷歌购买500兆瓦SMR核电 微软聘请核技术总监开发SMR和MMR[18] 能效提升路径 - 奥特曼指出单位智能成本每年下降40倍 未来个人级AGI或可在笔记本运行[19] - GPT-4到GPT-4o一年内每个token成本降低约150倍[21] - 斯坦福报告显示GPT-3.5水平模型调用成本从2022年11月20美元/百万token降至2024年10月0.07美元/百万token 下降280倍[21] - Meta第五代AI芯片Athena X1能效比达32TOPS/W 较前代提升200% 空载功耗降87% 英伟达H100在FP8精度下仅5.7TFLOPS/W[22] - 机器学习硬件能效以每年40%速度提升 每两年翻一番 H200较H100能效提升1.4倍[22][23] - 数据中心PUE从十年前的2.5降至当前1.5 谷歌最新数据中心达1.1 液冷技术和AI能源管理持续优化能耗[24]