A股爆炒“AI耗電黑洞”
本文來自微信公衆號:最話 FunTalk(ID:iFuntalker),作者:何伊然,編輯:劉宇翔,頭圖來自:視覺中國
人們對 AI 的恐懼似乎是深藏在骨髓裡的。
近期大熱影片《沙丘2》的故事背景是在遙遠的未來,人類與AI爆發戰爭,雖然人類慘勝,但消滅AI後,人類不再相信人腦以外的智能技術,選擇了靠“香料”來供養有特異功能的人,進行復雜計算和星際導航。
雖然到目前爲止,AI 的能力還遠未到與人類一戰的地步,但人們已經憂慮它的威脅,那就是:它可能吞噬掉這個星球的電力。
在今年 3 月美國得州休斯敦市舉行的“劍橋能源周”上,微軟創始人比爾·蓋茨表示,AI消耗的電力是驚人的,電力是決定數據中心能否盈利的關鍵因素。無獨有偶,在今年的達沃斯論壇上,OpenAI首席執行官奧特曼直言,“大家仍然沒有意識到技術對能源的需求,如果在能源方面不能取得突破,就不可能實現技術目標。”
相比起蓋茨和奧特曼,其他科技大佬給出了更爲悲觀的預期。特斯拉CEO馬斯克認爲,未來幾年內AI行業將由“缺硅”變爲“缺電”。英偉達的創始人兼CEO黃仁勳近期更是表示,AI的盡頭是光伏和儲能。
那麼AI到底有多耗電呢?數據可能更直觀。去年10月,荷蘭國家銀行數據科學家亞歷克斯·德弗里斯在一篇論文中估計,到2027年,整個人工智能行業每年將消耗85至134太瓦時(注:1太瓦時=10億千瓦時,即850億至1340億千瓦時)的電力。這相當於阿根廷、荷蘭和瑞典各自一年的用電量,約佔全球當前用電量的0.5%。
三四年新增約一個國家的用電量,而當前全世界除幾個國家外,其他國家、地區的電站建設都已趨於平緩。一邊是AI 呈指數級上升的耗電量,一邊是平緩的供電量。資本市場看到了賺錢的機會。
3月上旬,做私募的朋友告訴我,“AI訓練大模型,就是電力黑洞,已經有很多資金建倉電力股。AI耗電的輿情起來,暴漲不可避免。”
但,AI的耗電耗能水平,真的到讓人類恐懼的地步了嗎?
科技行業的能耗一直爲人所詬病。
在幣圈最火爆的那兩年,爲了低成本“挖礦”,礦場紛紛在山區裡的水電站紮根,不少早已廢棄的水電站因爲比特幣而重獲新生。不過,幣圈終歸是少數人的狂歡。隨着AI廣泛介入人類生活,AI節節攀升的電力需求遠遠超過了幣圈。
數據中心、超級算力中心都是名副其實的“吞電怪獸”。根據國外研究機構的報告,ChatGPT每天響應大約2億個請求,需要消耗超過50萬度電力。目前,一戶普通的美國家庭的平均每天用電量爲29度,也就是說,ChatGPT每天用電量相當於1.7萬個美國家庭每天的用電量,年耗電量 1.8億度電。
這個數字雖然非常可觀,但可以比較的是2023年美國僅風力發電量就超4500億度,同比增長15%,佔全美髮電總量的12%以上,能滿足4300多萬戶家庭一年的用電量。這還僅僅是風電。
去年,美國能源情報署發佈的長期年度展望中估計,美國目前電力需求的年增長率不到1%。按新能源公司NextEra Energy首席執行官約翰·凱徹姆(John Ketchum)的估計,在人工智能技術的影響下,這一電力需求年增長率將加快至1.8%左右。
波士頓諮詢集團的報告則顯示,2022年,數據中心用電量佔美國總用電量(約130太瓦時)的 2.5%,預計到2030年將增加兩倍,達到7.5%(約390太瓦時)。這相當於約4000萬個美國家庭的用電量,即全美三分之一家庭的用電量。該集團還預計,生成式人工智能將至少佔美國新增用電量的1%。
從這個角度來說,即使數據中心、AI 新增用電量並不小,但還遠不到毀天滅地的地步。
須知,雖然被嘲諷基建進展拖拖拉拉,但美國的電力建設速度其實非常快。2000年,美國風力發電量只有50多億度,到2010年已高達956億度;5年後這個數據又翻了一倍,來到1900多億度,2023年到4500億度,23年間翻了90倍,相當於新建二十多座大型核電站。
可能美國的電網相對拉垮,近年來每年冬天幾乎都面臨大規模斷電風險,但從發電角度,美國的發電增長速度並不落後。
此外,除了陸上風能電廠,美國海上風能資源也非常豐富,每年潛在發電量超過44萬億千瓦時,可供開發的發電量爲7.2萬億千瓦時,比現在全美每年的發電總量還高出3萬億千瓦時。
而美國境內有450家與風能相關的製造工廠,特別是五大湖地區聚集了大量的風能設備製造企業,通用電氣是美國最大的風力渦輪機生產商,市場佔有率超過四成。
僅美國風能的發電量、發電潛力,就足以應對 AI、數據中心的用電量。比起美國,中國的再生能源發電量就更爲巨大。2023年中國風電發電量達8090億千瓦時,同比增長12.3%。
“AI再耗電,中國的體量和能力足以支撐,現在不進行大規模開發,是因爲沒需求。”一位風電行業人士告訴《最話》,“可規劃的容量足夠大,AI要是有大量電力需求,我現在就能上項目開幹。”
而在成本方面,國際可再生能源署報告指出,過去十年間,全球風電和光伏發電項目平均度電成本分別累計下降超過了60%和80%。上述業界人士也介紹說,“光伏的綜合成本跟火電差不多,風電一半區域的綜合成本比火電低了。”
再生能源發電成本之所以能大幅下降,正如國際可再生能源署所稱的“很大一部分歸功於中國創新、中國製造、中國工程”。而目前國內的電廠建設甚至消化不了龐大的產能,必須打開海外市場。目前,中國風電、光伏產品已經出口到全球200多個國家和地區,累計出口額分別超過334億美元和2453億美元。
“我們一直在考慮電力輸出,先出口設備,之後再考慮在當地建設風力發電站。”上述人士說。
那麼,再生能源足以滿足需求的情況下,黃仁勳、比爾·蓋茨、馬斯克、奧特曼爲什麼還要呼籲全社會要提高對電力短缺問題的重視程度呢?
2015年,奧特曼向一家名爲Helion Energy的公司投資了950萬美元。
Helion Energy成立於2013年,該公司宣稱正在開發一種磁慣性聚變技術,通過非中子聚變產生氦 3 和聚變能,實現低成本的清潔電能供應。它是第一家實現超過1億攝氏度核聚變反應的私營企業。
目前主流的石油、天然氣、煤電不符合硅谷多年來自詡的綠色環保主張,太陽能、風能模式已經不夠性感,並且確實有缺陷,“由於可再生能源存在不穩定性,受天氣影響,可能發生間歇性缺電,而數據中心、AI 訓練對穩定性要求較高。”
於是,硅谷大佬們把目光轉向了核能。奧特曼說,“我認爲OpenAI和Helion Energy的目標非常一致。如果我們能推動技術成本和能源成本一路走低,就能用越來越少的錢讓AI系統變得強大,所有人的生活質量都將得到提高。”
相比較現在以核裂變爲主導的核電站,核聚變被認爲更加清潔、更加安全、更加高效的能源。
首先,核聚變的燃料和廢料不具備很強的放射性,不像現在的核電站廢料有巨大放射性,需要數百年甚至更長的時間才能自然衰變。
其次,核聚變只能在極端條件下發生,反應堆發生故障的後果也就是停機斷電,不會釀成福島核電站核污水泄露這樣的大危機。
最重要的是,研究認爲核聚變每千克燃料產生的能量是核裂變的4倍,比燃燒石油和煤炭產生的能量高出近400萬倍。
在很長時間,核聚變因爲技術存在難以突破的難題而長期處於發展瓶頸期,業內甚至調侃核聚變技術應用日期會永遠是不久的將來。近幾年,高溫超導材料、聚變本身技術進步,讓可控核聚變從前沿的科學研究逐步變成了似乎可能落地實現的工程問題。
以上種種,讓核聚變在電力需求日益增長的現在成爲了一條頗有想象空間的創業賽道。
歐美投資者迅速挖掘商機。最近三年,可控核聚變投資領域在全球融資超過60億美元,新成立可控核聚變公司超過40家。
2021年,奧特曼一口氣向Helion Energy追加3.75億美元投資,他還表示:“從根本上說,當今世界,你隨處可見的兩個限制性商品是智能和能源。”
目前,Helion Energy正在建設其首個反應堆項目“北極星”。按最樂觀預計,“北極星”將在今年內成爲世界上第一個展示淨髮電量的聚變發電機。
2023年5月, Helion Energy宣佈和微軟簽署合作對賭協議,公司會在2028年之前建成世界上第一座核聚變發電廠,投產後將在1年內至少向微軟提供50MW的發電量,否則會支付罰金。
協議背後顯然有奧特曼的影子。
對於一個大型發電廠來說,50MW的裝機容量並不大,但是核聚變實現商業化運營絕對會是能源賽道跨時代的一步。
有專家認爲,目前大模型訓練成本中60%是電費,能源開支已經嚴重製約着大模型的迭代升級。Helion Energy承諾,未來會將發電成本降低到每千瓦時1美分。與之相比,在有政府可再生能源補貼的情況下,美國目前平均發電成本還達到了每千瓦時10美分。
如果對賭成功,Helion Energy有望在微軟和OpenAI的加持下,在AI能源供應商賽道上佔據先機。核聚變把能源價格打下來,困擾AI發展的能耗成本和穩定的電力供應從上游就有了解決辦法,AI全面擁抱社會生活也有了資源上的支撐。
Oklo是奧特曼押注的另一家核能初創公司。
Oklo由兩位畢業於麻省理工的核工程博士創建,和奧特曼有着良好的私人交情和相似的發展觀念。Oklo致力於設計和部署下一代核能快堆技術,該技術利用自然物理現象進行運行和自調節,使用高丰度低濃鈾燃料,力求反應堆在不換料的情況下運行數十年。
按照設想,Oklo將形成售電、燃料回收兩類商業模式,目標受衆包括數據中心、工業、社區、工廠、公用事務等領域。
2023年,Oklo宣佈和奧特曼成立的空殼公司AltC合併。Oklo有望今年在紐交所借殼上市,籌集5億美元資金。目前,Oklo還沒有實現任何收入,第一家工廠計劃在2026年上線。Oklo稱,如果一切進展順利,將能給全球持續供應超過十億年的能源需求。
奧特曼曾表示,人工智能和綠色能源是實現人類社會美好未來的關鍵要素,他願意在這兩個領域做任何推動性嘗試。
奧特曼的理想是美好的,可實際真的如此嗎?
核聚變初創企業面對的現實難題遠比AI要複雜。在各個國家,核安全都是重中之重的敏感議題。即便是在美國,幾十年來核能行業都沒有迎來過爆發式增長期。目前,全美共有93個在運行的商業反應堆,峰值是1990年的112個,核能佔美國總髮電量的19%。
2022年,聯邦核管理委員會以沒有提供足夠的安全信息爲由拒絕了Oklo愛達荷州的發電廠設計申請,美國空軍也撤銷了微型反應堆試點項目合同。Oklo承認,獲得監管機構認可比尋找潛在客戶的難度要高得多。
在多數情況下,核能研究與應用仍是政府主導的社會行爲,私人企業介入相關領域高度受限。
有消息人士稱,微軟內部甚至部署了一個團隊,專門使用美國核能監管文件訓練AI,目標是打造能幫助減少核電站建設審批時間和成本的專用大模型。
這相當於讓 AI想辦法給自己開一張能源許可證,細思極恐。
但即使AI想辦法獲得聯邦核管理委員會的許可,前路依舊不平坦。比起技術已經成熟的核裂變,“核聚變是聖盃,是神話中的獨角獸。”
世界上最著名的核聚變研究裝置是由六十多個國家和地區參與的國際熱核聚變實驗堆(ITER)。該項目位於法國南部,2006年正式啓動,原定2016年投入運行,然而進展一拖再拖,目前仍在組裝階段。
舉全球之力的實驗堆在建設運營上都舉步維艱,只有幾十個人的初創公司要推進核聚變全面商用,並將產能納入電網,在現實層面上怎麼看都顯得有些不切實際。
傳統電力行業對於硅谷熱捧核能也流露出了冷眼態度。有分析人士稱,一座小型核電站修建成本都得按數十億美元計算,現有的融資規模根本不足夠支撐電廠正式投運。即便啓動,核聚變反應堆短期內輸出的電量遠遠抵不過爲其投入的成本。
從經濟利益上來說,硅谷並不能達成省錢增效的目的。此外,核反應堆建設的每一步都必須得到審批通過,每一項內容都需要耗費大量時間進行論證,並不符合科技圈習慣的快速迭代節奏。
不少人認爲初創企業爲了渲染公司的前景,避重就輕迴避了行業的普遍難點。2021年,歐洲核聚變研究組織EuroFusion首席執行官在採訪中就不屑地表示:“私營公司說他們將在十年內商業化運行核聚變。這只是爲了吸引資助者。”
平心而論,Helion Energy和微軟的協議是非常激進的賭局,核聚變到現在都沒有造出來過可以產出更多電力的裝置,在實驗室裡都是勉強達成狀態,商業化只給5年顯得過於苛刻了。
近幾年,各行各業似乎都到了發展瓶頸期,投資者很難找到合適的項目。核聚變的故事非常滿足硅谷對高潛力行業的渴望,還和時下最熱門的AI有強關聯性。
和消費科技相比,儘管在覈聚變領域押注失敗的風險要大,但行業領頭羊都願意賭一把帶來的信心效應是無窮的,能吸引更多資金、人才投入核聚變領域。而核聚變初創企業業務模式和思路仍比傳統核工業更快、更靈活,和院校出身的創業團隊深度捆綁,可以讓硅谷更順滑地介入一直和自己不夠對付的能源領域,探索新的業務增長點。
即便核聚變沒有搞成,哪怕找到了新的結合點與突破口,也不算打水漂。即便核聚變沒有搞成,芯片大賣、AI 更被人所熟知,就當做了次大宣傳。橫豎都不虧。
而在普遍沉寂的大環境裡,科技大佬們的“缺電論”就宛如一聲驚雷,炸響了無數投資人,無論是一級市場的投資人,還是二級市場的“賭徒”。
對於在中國資本市場以“AI訓練大模型是電力黑洞”爲名炒作的玩家來說,AI 到底會不會造成電力危機、核聚變到底可不可行,其實無關緊要。超導、核聚變概念已經炒過一輪,那麼“電力黑洞”就成了新的炒作概念。
正如我那位私募朋友所說,“AI訓練大模型的耗電量,那就是市夢率啊,就和2015年炒新能源汽車一樣,先炒了再說。”
他總結說,“如同牛頓時代的鬱金香狂熱,鬱金香開什麼花,重要嗎?”
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