七风哥哥
11-17
又开始再瞎编乱造了
[喷血]
大量英伟达GPU开始在仓库吃灰
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上宣布,相关部门已经批准它向阿联酋运送英伟达芯片,用来建设训练AI模型所需的数据中心。</p><p>微软还表示,未来四年将在海湾国家投资80亿美元用于数据中心、云计算和其他人工智能项目。</p><p>中东地区资金丰厚,能源丰富,外媒分析,<strong>这笔交易也标志着AI基础设施正在从硅谷迁往能源充足的新兴市场。</strong></p><p>或许去了那里,微软买下的英伟达GPU可以不再吃灰吧……</p><p>参考链接:</p><p>[1]https://www.reddit.com/r/hardware/comments/1onawsk/microsoft_ceo_says_the_company_doesnt_have_enough/</p><p>[2]https://x.com/rohanpaul_ai/status/1985462248349766076</p><p>[3]https://finance.yahoo.com/news/microsoft-gets-u-approval-export-134300053.html</p></article></body></html>","source":"tencent","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\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>大量英伟达GPU开始在仓库吃灰</title>\n<style 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shells”,即已经建好、具备足够供电与冷却能力的机房外壳。这并不是他第一次对外谈及微软的烦恼。去年,当被问及微软在2024年是否仍然受到英伟达芯片的供应限制时,纳德拉是这么说的:我们受到的是电力限制,而不是芯片供应限制。到了今年,这似乎成为了所有大模型巨头们共同面临的问题。奥特曼也在同期讨论中提到,行业面临的总体挑战不仅仅是算力问题,更多还有能源和基础设施的匹配问题。而奥特曼对这个问题的敏感,比多数科技公司来得早。过去两年,他陆续投资了裂变能源公司Oklo、聚变能源公司Helion,以及太阳能创业公司Exowatt。只不过,这些新型能源技术离大规模商用还很远,短期内,数据中心仍得依赖燃气和可再生能源混合供电。缺电之外:囤芯片也不再安全过去五年,美国整体电力需求曲线突然被拉高。随着AI和云计算带动的数据中心建设进入高峰期,用电需求开始以超出预期的速度增长,远远超过公用事业公司原本的新增发电规划。供给端反应明显滞后。传统电厂从立项到并网通常需要数年周期,而AI产业扩张的节奏以季度计算。于是,为了追上算力扩张的步伐,越来越多的数据中心开发商不得不自己为AI发电。因此,越来越多的数据中心开发商选择采用所谓的“计量表后”(behind-the-meter)供电方式——直接将电力接入数据中心,绕过公共电网,以弥补供能缺口。尽管如此,数据中心、电力与冷却系统的建设节奏还是远远跟不上现实需求。光伏太阳能被视为目前建设周期最短、部署最灵活的能源形式,但在时间维度上,它与数据中心几乎同步——从选址、施工到并网动辄数月甚至一年。而AI需求的变化往往只需要一次模型更新或一次产品发布。举个具体点的例子来说吧:当算力曲线每季度刷新纪录时,能源系统还在审批表格上打转(无奈摊手.jpg)。部分业内人士担心,如果未来AI需求增速放缓,当前为了支撑AI算力而大规模投资的电厂和储能项目可能会出现闲置风险。但奥特曼并不这么看。奥特曼认为,AI的用电需求不可能回落,只会持续增长。也就是说,更高效、更便宜的算力,只会激发出更多应用场景。如此来看,奥特曼似乎是一个杰文斯悖论信徒。该悖论认为,资源的更高效利用将导致更大规模的使用,从而增加整体需求。如果算力成本明天下降100倍,用量会增长远超100倍。越便宜的计算力,只会带来更大的总体需求。为此,奥特曼呼吁美国政府每年增加100吉瓦发电能力,并将其视为“AI战略资产”。与此同时,算力端的企业也在重新调整策略。纳德拉明确表态,微软不会再囤积单一代GPU。理由很现实——一台昂贵的英伟达芯片,如果暂时插不上电,两、三年后又被新架构取代,那等于在折旧周期内就提前贬值。而根据微软经验,数据中心设备的折旧周期通常是六年,盲目囤货不仅占用现金,还会造成资源浪费。网友建议:不如开发点能耗降低的芯片?自20世纪90年代末以来,美国电力生产一直徘徊在约约4万亿千瓦时/年。但这个世界变化太快了:人口增长了20%,部分物理电网老化,新的城市生活和科技进步都对电力需要提出了不断增长的需求。如上所述,GPU生产可以按季度迭代,但电力系统、数据中心冷却与输电网络的建设,却是以年为单位的工程。AI产业算力增长能否延续,关键已不在芯片产量,而在能源与基础设施是否能同步扩张。这也让行业目光重新转向上游芯片厂商。过去,英伟达等公司拼的是峰值性能:算力越强、速度越快越好。但当限制从“算力短缺”变成“电力短缺”后,标准是否有可能开始反转?reddit相关讨论帖中,有网友表达了自己的建议:如果你是受电力限制而不是芯片限制,你会想要每工作最节能的芯片,对吧?如果你已经被能耗闲置,而英伟达推出一款速度提升1.2倍但能耗降低25%的芯片,那将非常有吸引力。One More Thing周一,微软在 上宣布,相关部门已经批准它向阿联酋运送英伟达芯片,用来建设训练AI模型所需的数据中心。微软还表示,未来四年将在海湾国家投资80亿美元用于数据中心、云计算和其他人工智能项目。中东地区资金丰厚,能源丰富,外媒分析,这笔交易也标志着AI基础设施正在从硅谷迁往能源充足的新兴市场。或许去了那里,微软买下的英伟达GPU可以不再吃灰吧……参考链接:[1]https://www.reddit.com/r/hardware/comments/1onawsk/microsoft_ceo_says_the_company_doesnt_have_enough/[2]https://x.com/rohanpaul_ai/status/1985462248349766076[3]https://finance.yahoo.com/news/microsoft-gets-u-approval-export-134300053.html","news_type":1,"symbols_score_info":{"2NVD.UK":0.6,"NVDS.UK":0.6,"NVD":0.6,"SNVD.UK":0.6,"3NVD.UK":0.6,"NVD2.UK":0.6,"NVD3.UK":0.6,"NVIW.SI":0.6,"NVDY":0.6,"NVDX":0.6,"NVDU":0.6,"NVDD":0.6,"NVDA":1.5,"NVDS":0.6}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":453,"commentLimit":10,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false,"reportStatus":false,"symbols":[],"verified":2,"subType":0,"readableState":1,"langContent":"CN","currentLanguage":"CN","warmUpFlag":false,"orderFlag":false,"shareable":true,"causeOfNotShareable":"","featuresForAnalytics":[],"commentAndTweetFlag":false,"andRepostAutoSelectedFlag":false,"upFlag":false,"length":24,"optionInvolvedFlag":false,"xxTargetLangEnum":"ZH_CN"},"commentList":[],"isCommentEnd":true,"isTiger":false,"isWeiXinMini":false,"url":"/m/post/501027482833360"}
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