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_老虎社区_美港股上老虎

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

华尔街见闻2025-11-04

人工智能竞赛的焦点正从算力转向电力。科技行业领袖们承认，他们正努力应对一个根本性的不确定性：未来的人工智能究竟需要消耗多少能源。微软首席执行官Satya Nadella近期参加“BG2”播客节目时透露，当前限制公司发展的最大问题已非芯片短缺。Nadella表示：“我们现在面临的最大问题不是算力过剩，而是电力……以及能否足够快地在靠近电源的地方建成数据中心。” Nadella直言，这种脱节已导致...

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Richard李
·2025-11-04
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
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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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href=https://wallstreetcn.com/articles/3758607><strong>华尔街见闻</strong></a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<div>\n<p>人工智能竞赛的焦点正从算力转向电力。科技行业领袖们承认，他们正努力应对一个根本性的不确定性：未来的人工智能究竟需要消耗多少能源。\n微软首席执行官Satya Nadella近期参加“BG2”播客节目时透露，当前限制公司发展的最大问题已非芯片短缺。Nadella表示：“我们现在面临的最大问题不是算力过剩，而是电力……以及能否足够快地在靠近电源的地方建成数据中心。”\nNadella直言，这种脱节已导致...</p>\n\n<a href=\"https://wallstreetcn.com/articles/3758607\">网页链接</a>\n\n</div>\n\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/54720eb51050254e71d6298681bc4fdb","relate_stocks":{"LU0949170426.SGD":"Blackrock Global Multi-Asset Income A6 SGD-H","LU0029864427.USD":"TEMPLETON GLOBAL \"A\" (USD) INC","IE00B19Z8X17.USD":"FTGF CLEARBRIDGE US LARGE CAP GROWTH  \"AG\" (USD) ACC","LU0689472784.USD":"安联收益及增长基金Cl AM AT Acc","BK4503":"景林资产持仓","LU1280957306.USD":"THREADNEEDLE (LUX) US CONTRARIAN CORE EQUITIES \"AUP\" (USD) INC","LU1852331112.SGD":"Blackrock World Technology Fund A2 SGD-H","LU1935042215.USD":"MANULIFE GF GLOBAL 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Nadella近期参加“BG2”播客节目时透露，当前限制公司发展的最大问题已非芯片短缺。Nadella表示：“我们现在面临的最大问题不是算力过剩，而是电力……以及能否足够快地在靠近电源的地方建成数据中心。”\nNadella直言，这种脱节已导致微软出现芯片积压的窘境。“你可能会有一堆芯片闲置在库存里，因为我无法把它们接入电源。事实上，这就是我今天面临的问题。”他补充说，问题不在于芯片供应，而在于缺乏可以随时入驻并通电的“暖壳”（warm shells）数据中心。这一表态清晰地揭示了，物理世界的基础设施建设速度已远远落后于数字世界的算力扩张。\n与Nadella一同参与播客的OpenAI首席执行官Sam 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。\n瓶颈转移：从芯片到电力\n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。\n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。\n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。\n需求迷雾：AI的能源胃口有多大？\n“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。\nAltman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。\n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。\n能源豪赌：押注未来的两难\n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。”\n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。\n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Oklo、核聚变公司Helion以及一家太阳能储热公司Exowatt。\n应对之策：在传统与创新中寻找出路\n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。\n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。\n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。","news_type":1,"symbols_score_info":{"MSFT":1.5}},"isVote":1,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false,"reportStatus":false,"tweetType":1,"langContent":"CN"}],"hasMoreComments":true,"newsSizeData":{"likeSize":1,"commentSize":1,"repostSize":1,"favoriteSize":1,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false},"isCrawlerRequest":true}