微软大量GPU，开始吃灰

来源：每日商业必读（ID：shangyetoutiao）

作者：余生

最大的问题不是芯片供应，而是供电能力。

在最新播客节目BG2中，微软首席执行官萨提亚·纳德拉亲口承认，公司手上有成堆的GPU，却因为缺电、缺空间，只能闲置在机房里。

这一表态揭示了AI行业光鲜表象下的现实困境。曾经一卡难求的英伟达AI芯片，如今在微软的机房里堆积如山，不是因为算力过剩，而是现有的基础设施无法支撑它们运行。

据纳德拉透露，微软目前缺乏可以立即投入使用的“温节点”（warm shells）——即已经建好、具备足够供电与冷却能力的机房外壳。

这个问题并非个案，OpenAI CEO萨姆·奥特曼也直言，电力短缺才是制约AI落地的死穴。

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AI增长的“断电危机”

过去一年，AI算力需求呈现指数级增长，但电力基础设施的建设步伐却远远落后。纳德拉指出：“我们受到的是电力限制，而不是芯片供应限制。”

这一转变标志着AI行业正式迎来“能耗-算力”约束的时代。

美国整体电力需求曲线在过去五年被AI和云计算迅速拉高。随着数据中心建设进入高峰期，用电需求增长远超公用事业公司原本的规划，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。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。

更严峻的是，电网升级周期漫长。数据显示，美国超过400吉瓦的数据中心供电申请已达全美峰值负荷的57%，而实际落地率仅约20%。电力接入往往需要数年时间，这与AI产业的快速发展节奏严重脱节。

随着GPU功耗密度指数级攀升，从安培架构到下一代Kyber机架设计，单机架热设计功耗预计激增100倍。数据中心的电力承载能力已然触顶，这是微软及其他科技巨头共同面临的系统性挑战。

面对基础设施短板，纳德拉表达了微软不再过度采购某一代英伟达GPU的策略。

“一台昂贵的NVIDIA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。”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。

技术迭代加速压缩了GPU保值周期。英伟达每年推出性能更强的新型芯片，可能导致旧款快速贬值。纳德拉强调，GPU使用寿命已取决于能否快速投产，若因电力限制滞留在仓库，未产生收益便已贬值。

这一逻辑转变标志着AI行业从“算力竞赛”转向“产能适配”。掌握能源与基础设施的企业正获得更大话语权，而仅仅囤积芯片的策略已不再适用。

这一认知，正在重塑科技巨头的投资决策和战略规划。

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行业困境

微软的困境并非个案，而是整个AI行业共同面临的结构性挑战。

OpenAI CEO奥特曼对能源瓶颈的敏感度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。

然而，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。

为解决能源瓶颈，越来越多的数据中心开发商选择采用“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。

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，但其从选址、施工到并网仍需数月甚至一年时间。这与AI需求的快速变化形成鲜明对比——AI需求的变化往往只需要一次模型更新或一次产品发布。

部分业内人士担心，如果未来AI需求增速放缓，当前为支撑AI算力而大规模投资的电厂和储能项目可能出现闲置风险。但奥特曼持不同观点，他认为AI的用电需求不可能回落，只会持续增长。

面对电力短缺，行业目光重新转向上游芯片厂商。有网友在Reddit上指出：“如果你是受电力限制而不是芯片限制，你会想要买工作最节能的芯片，对吧？”

这一建议指出了芯片设计思路的潜在转变。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，能效标准可能开始成为更重要的考量因素。

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未来出路

微软已经开始调整其全球布局战略。

近期，微软宣布已获批准向阿联酋运送NVIDIA芯片，用于建设训练AI模型所需的数据中心。公司还表示，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。

这一举动标志着AI基础设施正在从硅谷迁往能源充足的新兴市场。中东地区不仅资金丰厚，能源也丰富，为微软解决电力瓶颈提供了新可能。

微软也在积极优化现有GPU资源的利用率。据微软亚洲研究院的实证研究，大多数低GPU利用率问题可以通过少量代码或脚本的修改来解决。研究员们对BERT和Swin Transformer这两个典型作业进行修复后，分别取得了高达7.52倍和3.95倍的性能提升。

微软与NVIDIA的合作也在不断深化，共同探索解决算力瓶颈的新路径。在最近的GTC DC大会上，两家公司宣布了多项AI升级方案，从硬件支持到模型迭代，从资源管理到超级算力，全方位解决企业AI部署的痛点。

比如NVIDIA Run:ai 直接集成Azure，成为了“GPU资源管家”，构建智能化GPU资源管理体系，通过动态分配与共享GPU资源，提升GPU资源利用率。

这种技术优化对于缓解电力瓶颈具有实际意义，它可以在不增加电力需求的情况下提高算力输出。

电力瓶颈正在重塑AI行业，竞争已从纯粹的算力竞赛转向能源、算力与效率的多维平衡。

微软、奥特曼等巨头对新能源技术的投资，以及对节能芯片的渴望，都预示着AI行业即将迎来一场深刻的能效革命。

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