北京
据英国《金融时报》中文网，摩根士丹利分析师已上调对美国数据中心投运所需电力的估算，到2028年美国能源容量与AI芯片所需电力之间的缺口规模可能相当于10个纽约市的用电量。
按照新模型测算，届时美国可提供的能源容量，与该行预计其2028年售出的芯片所需电力之间，缺口比例将达30%至40%。
经过简单换算，纽约市基础电力需求约在5.5至6吉瓦之间，产业面临的电力缺口大致与六个纽约市的用电量相当。
上述结果已将一系列创新“快速通电”方案纳入考量；倘若没有这些缓解措施，缺口将进一步扩大至10个纽约市。
埃隆·马斯克几周前在二十国集团创新部长级会议上表示，当前正面临“一场相当严重的电力危机”，目前的共识是明年将出现显著的电力短缺。
他预计，到2027年AI芯片的电力缺口将至少达到15吉瓦。
马斯克还指出，AI芯片的生产速度正以每年约40%至50%的速度飙升。
另一边，中国以外地区的可用电力每年仅增长10%至20%。在他看来，增长快的一方最终会压垮增长慢的一方。
由斯蒂芬·伯德领衔的摩根士丹利团队此前预计，到2028年美国电力供应缺口为38吉瓦。
新的测算又引入另一个考量：基于英伟达新一代Vera Rubin和Rubin Ultra架构构建的服务器越来越复杂、耗电更高，可能使数据中心的IT电力需求在2025年至2028年间增加至原来的5倍。
与通常的设想不同，芯片效率提高并不代表数据中心会因此减少用电。
摩根士丹利解释，效率改善后，数据中心运营商会在同样大小的空间里放入更多处理能力，以改善利润率。
也就是说，系统设计者会“利用GPU效率提升来部署更多算力，而不是降低用电量”。
该行称，从2027年开始，这一行为将导致电力需求出现一次“阶跃式增长”。
该情形几乎就是典型的杰文斯悖论：资源使用效率提高使其变得便宜，反而刺激更多使用，最终抵消单个设备节省的资源。
以往，数据中心服务器通常配置8块GPU；下一代集成式硬件的机箱大小相近，但单套设备耗电更多，发热量也高得多。
英伟达Vera Rubin NVL72服务器机架，把72块GPU与CPU、网络交换机、电源管理和冷却硬件一股脑装进高度集成的小型化系统。
AI云算力公司CoreWeave给出的参照是，一个“典型服务器机架产生的热量，相当于10至25台烤箱同时运转”。
市场有风险，投资需谨慎。本文为AI基于第三方数据生成，仅供参考，不构成个人投资建议。
本文源自：市场资讯
作者：闻野
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