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日期: 2025-10-10 | 來源: 吳曉波頻道 | 有0人參與評論 | 字體: 小 中 大
對人工智能領域而言，每年都是壹個“元年”，今年則是AI算力需求爆發真正的元年。
新疆伊吾雲上絲路融合算力中心
宏觀地看，算力產業鏈可劃分為上、中、下游：上游的核心是AI芯片和服務器；中游是資源和轉換器，包括數據中心、雲計算平台等算力基礎設施的建設；下游即各領域的AI應用。
而隨著下游AI應用大爆發，算力需求同步水漲船高。據國信證券研報，今年壹季度微軟Azure AI基礎設施處理超100萬億Token，同比增長5倍；國內豆包大模型tokens使用量在壹年內增長137倍，月均復合增長率達43%。
應對需求的同時，企業繼續訓練大模型也需要持續消耗大量算力，尤其頂級大模型的迭代，背後往往是算力消耗的指數級增長。據國泰海通研報測算，同等訓練時長下，ChatGPT-4對於算力的需求是GPT-3的446倍。
這同樣只是開始，華為在剛剛發布的《智能世界2035》報告裡預測：到2035年，全球算力需求會達到現在的10萬倍。
但算力的供給卻持續緊張。算力供給主要依賴兩件事：壹是芯片，贰是能源。前者看，英偉達占據了全球AI芯片市場80%的份額，但產能分布不均和地緣政治等因素讓這家公司無法喂飽全世界的數據中心。投資機構Wedbush近期調查發現，英偉達B200芯片在亞洲就長期處於缺貨狀態。
後者看，算力中心是“電老虎”，但全球供電能力已經捉襟見肘。彭博社近期報道指出，到2035年，美國數據中心的電力需求將翻壹番，占總需求的近9%，這或將是自20世紀60年代空調普及以來美國能源需求的最大增幅。
供需失衡讓用電成本水漲船高，彭博發現，在美國部分算力產業密集的區域，拔地而起的數據中心讓附近居民區的電費比伍年前上漲了267%。
對算力行業的影響，不僅是電價上漲將不斷推高算力成本，而且如果電力持續短缺，可能導致芯片滯銷或已售出的芯片閒置，直接拖累算力的供給。
美國數據中心電力消耗與預測
圖源：Cisco, IEA, Goldman Sachs Research
缺錢也是原因之壹。貝恩報告指出，若想滿足2030年的AI運算需求，全球AI行業每年得有2萬億美元的營收進帳，但即使把AI相關成本效益算進去，資金缺口仍將高達8000億美元。
很多算力不足的企業、機構只能向雲計算平台、運營商或第叁方數據中心“借”算力，甚至形成了壹個新興產業：算力租賃。據海外咨詢機構Verified Market Research預測，到2033年全球算力租賃市場規模將激增至128億美元，年復合增長率高達13.4%。
但如此巨大的缺口，千億美元級別的投入還遠遠不夠。- 新聞來源於其它媒體，內容不代表本站立場！
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