尽管生成式AI展现出巨大的市场潜力，但能源消耗以及造成的环境也不容忽视。毫无疑问，未来要想在技术创新与环境保护之间找到平衡，还需通过优化算法、改进硬件设计、采用清洁能源等方式来降低其生态足迹。
自2022年底以ChatGPT为代表的AI大模型爆火以来，生成式AI技术已经从语言、视频和图像的生成，不断拓展人机交互、AI助手、智能制造、药物开发等应用端，未来也将助力人类探索更多未知领域。然而，支持生成式AI高速增长的基础设施端，包括能源、算力和数据却自始至终都面临着不小的挑战，特别是能源的供给。
近日，OpenAI在华盛顿发布了一份“美国人工智能基础设施蓝图”，明确表示计划与新政府合作制定人工智能政策，并帮助美国政府去打造一个AI数据中心，预计耗电量达5吉瓦（规模将比该公司目前正在开发的数据中心大五倍）。该蓝图还提及如何建造一个人工智能（AI）数据中心，包括呼吁美国政府扩大核电等能源容量。
实际上，在数据中心建设上，OpenAI一直有复杂且雄心勃勃的计划。OpenAI CEO Sam Altman曾多次向美国政府提议建设数据中心，以保持美国在全球AI技术竞争的领先地位。不过，Sam Altman的数据中心建设计划面临着诸多挑战，特别是电网连接和发电能力的限制。尽管很多能源专家都对OpenAI的数据中心建设计划表示怀疑，但该公司一直“满怀激情”，还曾与其主要支持者微软商讨过一个价值1000亿美元的超级计算数据中心的建设构想，甚至计划重启三里岛核电站以提供电力支持。
OpenAI的“发展蓝图”
在数据中心建设上，Sam Altman无疑是最“疯狂”的科技巨头。他曾提议在全球范围内进行7万亿美元的投资，用于建设新的芯片工厂和数据中心，甚至希望让中东国家的大金主以及亚洲芯片制造商都参与到其计划中来。
为了实现这一计划，OpenAI曾与阿联酋投资机构MGX讨论了基础设施计划的资金问题，还与台积电、英伟达和三星探讨了AI芯片的生产问题。具体计划是由阿联酋出资支持台积电、三星建设多个芯片制造工厂，生产英伟达AI芯片，最后由OpenAI和其他公司将这些AI芯片建造人工智能数据中心。
根据Sam Altman的计划，建造每个芯片制造工厂的成本高达430亿美元，同时考虑使用核电、海上风力发电等作为支持数据中心运行的电力。尽管阿联酋人工智能国务部长Omar Sultan Al Olama认可建设数据中心的“商业意义”，但相关的投资建议已经遭到台积电、三星、SK海力士等婉拒。
与此同时，由于美国政治压力和技术安全问题，Sam Altman已经调整了他的计划，决定首先在美国建设数据中心，以吸引美国政府官员的支持，但相关投资规模也高达上万亿美元。在被嘲讽万亿美元投资计划过于庞大且不切实际之后，他又将目标计划缩小到了数千亿美元。
Sam Altman新的计划是在美国建设数个新的数据中心，每个数据中心的成本预计为1000亿美元，是目前最强数据中心建设成本的20倍。这些数据中心将容纳200万个人工智能芯片，并消耗5千兆瓦电力。
对此，OpenAI的基础设施蓝图与OpenAI全球政策负责人Chris Lehane认为，美国中西部和西南部是人工智能投资的潜在核心区域。他表示，“想想在堪萨斯州和爱荷华州，它们拥有大量农业数据，可以考虑建立一个数据中心。一个 1 千兆瓦的数据中心，这看起来很多，200-250 兆瓦也只有其中四分之一，并与他们的公立大学系统合作，创建一个基于农业的 LLM 或推理模型，这将真正服务于他们的社区，并使他们成为农业 AI 的中心。”
在OpenAI的发展蓝图中，该公司称，美国人工智能的投资将带来数万个就业岗位、GDP 增长、包括核能在内的现代化电网、一批新的芯片制造设施以及数十亿美元的全球资金投资。OpenAI 认为，美国应该联合邻国制定一个“北美 AI 契约”，以简化该技术领域的人才、融资和供应链。OpenAI 表示这种合作以后可能会扩大到包括“美国盟友和伙伴的全球网络”，包括中东国家。
全球数据中心资本开支大增
除了OpenAI之外，近年来美国科技巨头微软、谷歌、亚马逊、Meta等在AI和数据中心方面也非常积极，投资力度不可谓不大。数据显示，微软在今年第一季度的季度资本支出为 149 亿美元，创下历史新高，较去年同期增长 50%。
根据最新的美国人口普查局数据，美国私人数据中心的建设开支已激增至每年近300亿美元，是2022年底OpenAI推出ChatGPT时支出的两倍以上。如今，美国企业在数据中心上的建筑预算已超过了去年仍占据大量资本的类别，如酒店、零售和休闲设施等。
近期，贝莱德（BlackRock）和微软也被传出将投资1,000 亿美元扩大和建设人工智能数据中心，英伟达将为其合作提供支持。而亚马逊也计划在未来十年内投资超过1000亿美元建设数据中心。英伟达也曾宣布将在未来五年内在全球投资3万亿美元建设数据中心。
这些科技巨头的投资对全球AI数据中心将有极大带动和示范作用。目前北美地区占据最大份额，约40%至50%的资本开支，主要集中在美国。未来，亚太地区将是增长最快的地区，特别是在中国和印度，预计在未来几年内资本开支年均增长率超过10%。根据市场研究机构的预测，到2025年，全球数据中心资本开支将超过4000亿美元，受益于云计算和人工智能的进一步普及。
Gartner此前预测，2024年全球IT支出预计将达到5.26万亿美元，较2023年增长7.5%。其中为了加大AI投入，数据中心相关支出成为企业IT支出增长最快的领域。根据Gartner分类，企业的IT支出主要包括数据中心系统、IT设备、软件、IT服务和通讯服务等，其中数据中心系统支出增长率最大，预计达24%，支出规模达2931亿美元。
AI能源供给瞄准核能
尽管生成式AI展现出巨大的市场潜力，但能源消耗以及造成的环境也不容忽视。数据中心作为生成式AI的主要运行场所，其电力消耗占全球总量的比例正在迅速上升。目前，数据中心的电力消耗已占全球用电量的1%至1.5%，预计未来几年这一比例将大幅上升。到2030年，数据中心的电力需求可能占美国总发电量的4.6%至9.1%。
尽管技术进步带来了提高能效的机会，例如通过算法优化、更高效的硬件设计等手段来减少能源消耗，但总体来看，生成式AI的能源需求仍在快速增长。一些企业甚至考虑开发小型核电站以确保稳定的能源供应。国际能源署的数据表明，全球数据中心的电力需求预计到2026年将超过1000太瓦时，占全球电力需求的2%。
为了满足巨大的能源消耗，全球各国将目光瞄准包括核能在内的能源供给上。在2023年12月举办的第28届联合国气候大会上，22个国家达成了一项声明：到2050年全球核能装机达到目前的三倍，认识核能在实现净零路径中的关键角色。
经合组织核能署（OECD-NEA）的1.5度情境下2050年全球核电装机预测。来源：OECD-NEA官网
在企业方面，美国科技巨头也正在寻找国内的电力供应，并瞄准了美国运营中的92座核反应堆。比如，亚马逊网络服务（AWS）接近达成一项协议，将直接从美国最大的核电厂所有者Constellation Energy获得电力供应。微软也计划利用下一代核反应堆（即小型模块化反应堆 [SMR]）来支持其数据中心和AI项目。比尔·盖茨更是曾呼吁增加对核聚变技术的投资，以应对生成式AI带来的能源需求增长。
而OpenAI也计划建设新的太阳能发电厂和风电厂，并清理未使用的核反应堆以供使用，甚至还提议通过利用美国海军一部分为潜艇准备的小型反应堆来扩大核电产出。
该公司还建议，美国应该通过承诺购买电力来支持昂贵的能源基础设施项目，呼吁美国建立“AI 经济区”，以“激励州政府加快人工智能基础设施的许可和审批”，并制定一项“国家输电高速公路法案”，以扩大能源容量。
当然，除了电力消耗，生成式AI还对水资源、环境造成了巨大压力。比如，每次使用ChatGPT等生成式AI回答问题时，都需要消耗一定量的水用于冷却数据中心。同时，人们也对越来越多的核电站的安全性产生质疑。
当前，尽管一些科技公司如微软和谷歌承诺实现碳中和，但由于AI应用的上升，其温室气体排放量在过去两年大幅增加。因此，专家呼吁科技企业提高透明度，并采取措施减少碳排放和能源消耗。毫无疑问，未来要想在技术创新与环境保护之间找到平衡，还需通过优化算法、改进硬件设计、采用清洁能源等方式来降低其生态足迹。
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