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资本家的方案是提高处方药，大麻合法使用，降低人口，和用电娱乐及基础用电需求，同时创造新的市场需求，并且绝妙的降低了人口的寿命，缓解地方保险压力，还降低了医疗保险赔付金额，又挤出一点用电缺口给AI电力需求，提供AI劳动力弥补人口不足的需求，让新人口尽量在40岁前提供最大劳动力和消费能力。完美资本闭环

当微软CEO说“电力不足可能导致芯片堆积”时，他和Altman都不知道AI究竟需要多少电

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Altman也强调了这种不确定性带来的战略两难。他认为，整个行业正处在一场巨大的能源赌注中，而结果无人知晓。</p>\n<h2><strong>瓶颈转移：从芯片到电力</strong></h2>\n<p>长期以来，市场普遍认为获取先进的图形处理器（GPU）是部署人工智能服务的最大障碍。然而，Nadella的言论证实，瓶颈已经转移。当科技公司斥巨资采购的芯片无法被点亮时，算力优势便无从谈起。</p>\n<p>这一现象反映了习惯于快速迭代的软件和芯片公司，在面对能源和房地产等重资产、长周期行业时所遭遇的挑战。在美国，数据中心的电力需求在过去五年中急剧上升，打破了此前长达十年的平稳态势，其增长速度已超过了公共事业公司的发电容量规划。</p>\n<p>这迫使数据中心开发商寻求“电网外”（behind-the-meter）供电方案，即绕过公共电网，直接从发电设施获取电力。</p>\n<h2><strong>需求迷雾：AI的能源胃口有多大？</strong></h2>\n<p>“到底需要多少电力才足够？没人知道，即便是Sam Altman或Satya Nadella也不知道。”TechCrunch在11月3日的报道中指出。这种未知源于人工智能技术本身的高速演进。</p>\n<p>Altman在播客中提出了一个“非常可怕的指数级”增长前景。他假设，如果智能单位成本的下降速度能维持在每年40倍的水平，那么从基础设施建设的角度来看，其带来的需求增长将是惊人的。</p>\n<p>他坚信“杰文斯悖论”（Jevons paradox）将在AI领域上演：即计算效率的提升和成本的下降，反而会刺激用量出现远超百倍的增长，因为更多在当前成本下不具备经济效益的应用将变得可行。</p>\n<h2><strong>能源豪赌：押注未来的两难</strong></h2>\n<p>正是这种巨大的不确定性，让Altman等行业领袖在能源策略上面临艰难抉择。他描绘了一种两难困境：“如果一种非常便宜的能源形式很快实现大规模应用，那么很多签署了现有（昂贵）电力合同的人将会损失惨重。”</p>\n<p>另一方面，如果不大胆投资，又可能错失AI需求爆发的机遇。Altman承认，如果AI的效率提升超出预期，或者需求增长不及预期，一些公司可能会背上闲置发电厂的沉重负担。</p>\n<p>为了对冲风险并探索未来，Altman本人已投资了多家能源初创公司，包括核裂变公司<a href=\"https://laohu8.com/S/OKLO\">Oklo</a>、核聚变公司Helion以及一家<a href=\"https://laohu8.com/S/000591\">太阳能</a>储热公司Exowatt。</p>\n<h2><strong>应对之策：在传统与创新中寻找出路</strong></h2>\n<p>面对挑战，科技公司正积极寻求解决方案。传统的天然气发电厂建设周期长达数年，无法匹配AI产业的需求速度。因此，部署速度更快、成本低廉且零排放的太阳能成为热门选择。</p>\n<p>太阳能光伏技术在许多方面与半导体产业有相似之处：两者都基于硅基材料，以模块化组件的形式下线，可以快速组合成阵列以提升功率。这种模块化和快速部署的特性，使其建设节奏更接近数据中心。然而，无论是建设数据中心还是太阳能项目，都需要时间，而市场需求的变化速度远快于此。</p>\n<p>这使得科技公司在算力、数据中心和电力这三个相互关联的领域中，始终在进行一场与时间的赛跑，并持续面临着战略决策的考验。</p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" 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