唯算力與電力不可辜負(fù)？

2024年1月16日，在達(dá)沃斯世界經(jīng)濟(jì)論壇年會(huì)期間舉辦的媒體活動(dòng)上，奧特曼表示：

“我們需要比之前認(rèn)為的多得多的能源。我對(duì)世界的理解是，未來(lái)的兩種重要貨幣是智能計(jì)算和能源。無(wú)論是我們的想象力，還是讓想法變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)的能力，以及運(yùn)行計(jì)算的能力，都離不開這兩者。我認(rèn)為我們?nèi)詻]有充分意識(shí)到這項(xiàng)技術(shù)對(duì)能源的需求?！?/p>

2024年2月29日，馬斯克在博世集團(tuán)舉辦的的視頻采訪環(huán)節(jié)上表示：

"AI算力的限制是可預(yù)見的，我在一年前就預(yù)測(cè)到了芯片短缺，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片。很容易預(yù)測(cè)，下一個(gè)短缺將是降壓變壓器。如果從電力公司獲得100-300千伏的電力，那么降壓到6伏會(huì)是一個(gè)很大的降壓過程。我不那么好笑的笑話是'你需要用變壓器來(lái)運(yùn)行(AI)Transformer模型。那么，下一個(gè)短缺將是電力，我認(rèn)為到明年，將沒有足夠的電力來(lái)運(yùn)行所有的芯片?！?/p>

同時(shí)，根據(jù)《紐約客》雜志的報(bào)道：

"OpenAI的ChatGPT聊天機(jī)器人每天消耗超過50萬(wàn)千瓦時(shí)的電力，用于處理約2億個(gè)用戶請(qǐng)求，相當(dāng)于美國(guó)家庭每天用電量的1.7萬(wàn)多倍。"

荷蘭國(guó)家銀行數(shù)據(jù)科學(xué)家亞歷克斯·德弗里斯在一篇論文中估計(jì)：

" 到2027年，整個(gè)人工智能行業(yè)每年的電力與阿根廷、荷蘭和瑞典各自一年的用電量類似。"

如此夸張的描述不禁讓我們好奇，AI真的會(huì)帶來(lái)大規(guī)模的電力短缺嗎？

1. 互聯(lián)網(wǎng)泡沫與電力

在20年前互聯(lián)網(wǎng)泡沫的時(shí)候，我們也曾面臨過這樣的擔(dān)憂。

我們找到了一篇典型的，1999年5月在福布斯雜志上發(fā)表的一篇文章《Dig more coal -- the PCs are coming》：

"在美國(guó)的某個(gè)地方，每次在線訂購(gòu)一本書時(shí)都會(huì)燃燒一塊煤。

今天，全球年產(chǎn)量為 500 億個(gè)集成電路和 2000 億個(gè)微處理器，這些芯片中的每一塊都依靠電力運(yùn)行。

您的個(gè)人電腦及其外圍設(shè)備需要大約 1000 瓦的功率。IntelliQuest 的一項(xiàng)研究表明，互聯(lián)網(wǎng)用戶平均每周在線 12 小時(shí)，這種使用意味著一年大約 1000 千瓦小時(shí)的電力消耗。

互聯(lián)網(wǎng)上至少有 1 億個(gè)節(jié)點(diǎn)，每年消耗數(shù)百至數(shù)千千瓦時(shí)的電力，加起來(lái)有 2900 億千瓦時(shí)的需求。這大約是美國(guó)總需求的 8%。再加上用于建造和操作獨(dú)立的（未聯(lián)網(wǎng)的）芯片和計(jì)算機(jī)的電力，總數(shù)躍升至約 13%?，F(xiàn)在有理由預(yù)測(cè)，在未來(lái)十年內(nèi)，一半的電網(wǎng)將為數(shù)字-互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)提供動(dòng)力。"

2. 比特幣礦機(jī)與電力

無(wú)獨(dú)有偶，當(dāng)比特幣沖上2萬(wàn)的時(shí)候的2017年，CNBC上也有過一篇對(duì)比特幣挖礦帶來(lái)巨大電力需求，從而引發(fā)的對(duì)電力擔(dān)憂。

"僅 11 月份，開采比特幣所消耗的能源量就飆升了約 26%，目前總計(jì)接近 36 TWh，足以為約 330 萬(wàn)戶家庭供電。Digiconomist 指出，如果比特幣是一個(gè)國(guó)家，這將使比特幣成為第 59 位最大的能源消耗者。

以比特幣挖礦為例，預(yù)測(cè)如果繼續(xù)以目前的速度增長(zhǎng)，2019 年比特幣挖礦的用電量將與美國(guó)的用電量相匹配，到 2020 年將與全球的總需求相匹配。"

當(dāng)時(shí)，當(dāng)我們回溯過去這么多年在我們經(jīng)歷了互聯(lián)網(wǎng)泡沫以及互聯(lián)網(wǎng)和PC滲透率飽和，以及比特幣接近7萬(wàn)的今天，美國(guó)整體電力的需求依然維持穩(wěn)定。每一輪新的技術(shù)周期發(fā)展的過程中，也總有這樣那樣的聲音。

3. AI與算力

回到AI對(duì)電力影響的本身，我們回歸數(shù)字，先做一個(gè)簡(jiǎn)單暴力的假設(shè)：

1）目前我們大約600萬(wàn)H100base，假設(shè)有2027年我們有2000萬(wàn)張H100的base（或者說(shuō)類似H100的算力，暫不考慮新卡的迭代）

2）假設(shè)每臺(tái)都是8芯片服務(wù)器，100%的利用率

3）假設(shè)單臺(tái)服務(wù)器功率10KW

4）假設(shè)2027年數(shù)據(jù)中心的PUE為 1.4

5）假設(shè)每臺(tái)服務(wù)器運(yùn)行365*24 小時(shí)，

那么總共的電力消耗是307 TWh，這是什么概念呢？

2023年全球電力消耗，28510 TWh，假設(shè)每年以低個(gè)位數(shù)增長(zhǎng)，至2027年，全球AI算力新增電力能源消耗大約占全球的1%。

2023年美國(guó)電力消耗，4335 TWh，假設(shè)每年以低個(gè)位數(shù)增長(zhǎng)，至2027年，全球AI算力新增電力消耗大約占美國(guó)的6.5%。

（當(dāng)然，這只是一個(gè)靜態(tài)的簡(jiǎn)單假設(shè)，未來(lái)應(yīng)用端會(huì)發(fā)展成什么樣帶來(lái)多少新增的電力需求，我們先不考慮）

所以，消耗一個(gè)阿根廷或者荷蘭一年的電力又怎么樣呢？電力的本身因?yàn)槠鋫鬏斝砸约捌浒l(fā)電種類（天然氣/煤炭/風(fēng)光）的限制，本就是一個(gè)區(qū)域性極強(qiáng)的商品，AI Data Center不會(huì)只建在阿根廷或者荷蘭。

那到底是未雨綢繆還是危言聳聽？以及為什么馬斯克和奧特曼會(huì)提出類似的擔(dān)憂？

他們擔(dān)憂的核心不在于電力消耗問題，而在于美國(guó)的電力基礎(chǔ)建設(shè)。

4. 美國(guó)的電網(wǎng)

美國(guó)本土的電力系統(tǒng)由三個(gè)獨(dú)立的同步電網(wǎng)組成：東部聯(lián)網(wǎng)、西部聯(lián)網(wǎng)和得克薩斯州電力可靠性委員會(huì)（ERCOT），它們之間僅靠幾條小容量的直流線路相連。這三個(gè)電網(wǎng)分別占美國(guó)電力銷售 量的 73%、19%和 8%

美國(guó)電網(wǎng)目前由約 170 000 英里的高壓（200kV 以上）輸電線路和相關(guān)設(shè)備，以及近 6 000 000 英里的低壓配電線路組成。投資者所有的電力公司擁有整個(gè)系統(tǒng)的大約 66%，而聯(lián)邦企業(yè)則擁有 14%，剩余部分為其他公共實(shí)體（7%）、合作式企業(yè)（6%）、獨(dú)立 輸電公司（4%）及其他（3%）。美國(guó)聯(lián)邦能源監(jiān)管委員會(huì)（FERC）擁有整個(gè)電力躉售及輸 電價(jià)的管轄權(quán)。

第一點(diǎn)，陳舊的基礎(chǔ)設(shè)施，全球化的后遺癥

美國(guó)70%以上的輸電系統(tǒng)已經(jīng)超過25年的歷史了，全國(guó)大部分電網(wǎng)都在老化，其中一些部件已經(jīng)使用了超過一個(gè)世紀(jì)，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了它們50年的預(yù)期壽命。

過去10年建成的輸電線路約68%是在2012年-2016年間建成的，其中2013年建成規(guī)模是10年來(lái)最多的一年，但也只有3500英里。

其背后的核心在于21世紀(jì)后的全球制造業(yè)分配，以至于美國(guó)所需電力投資顯得沒那么必要。畢竟，占著全球經(jīng)濟(jì)總量17%的中國(guó)，其用電量占全球的30%。

所以，在助力制造業(yè)回歸美國(guó)的過程中，電力投資也是拜登經(jīng)濟(jì)學(xué)的重要一環(huán)。

而盡管在拜登上臺(tái)后，再三敦促跨州電力的投資，但效果甚微，這是為什么呢？

第二點(diǎn)，跨州建設(shè)的難度，聯(lián)邦制度的弊端

美國(guó)的輸電項(xiàng)目往往需要跨州建設(shè)，對(duì)于跨州的輸電設(shè)施或由聯(lián)邦機(jī)構(gòu)管理 的美國(guó) 30%的土地而言，成本分?jǐn)偤瓦x址是 很容易引起爭(zhēng)議的問題。

1935 年聯(lián)邦電力法 案使所有輸電線路的選址成為各州而不是聯(lián) 邦能源監(jiān)管委員會(huì)（FERC）的事務(wù)，跨越由聯(lián)邦機(jī)構(gòu)管理的地域的線路需要得到那些機(jī)構(gòu)的許可。因此，跨州輸電設(shè)施的建設(shè)需要 得到多個(gè)州的監(jiān)管機(jī)構(gòu)，有時(shí)還需一個(gè)或多個(gè) 聯(lián)邦機(jī)構(gòu)的許可。但各州關(guān)于基建的監(jiān)管和審批程序不同，導(dǎo)致開工時(shí)間不斷拖延。

并且，美國(guó)某些州的法律賦予了州內(nèi)土地所有者阻止輸電線路建設(shè)的權(quán)力，不管是聯(lián)邦政府還是聯(lián)邦能源監(jiān)管委員會(huì)(FERC)都無(wú)法推翻。再加上如果州內(nèi)出現(xiàn)反對(duì)聲音，往往使得規(guī)劃好的項(xiàng)目一拖再拖。

2022年建成的典型項(xiàng)目從提出并網(wǎng)請(qǐng)求到商業(yè)運(yùn)營(yíng)需要5年時(shí)間，而2015年為3年，2008年不到2年，連網(wǎng)成本大幅增加。項(xiàng)目互聯(lián)協(xié)議執(zhí)行與商業(yè)運(yùn)營(yíng)日期之間的典型時(shí)間間隔也有所增加，從2007年至2014年期間建設(shè)的項(xiàng)目的約17個(gè)月增加到2015年至2022年期間建設(shè)的項(xiàng)目的約22個(gè)月。

所以，縱使再多的風(fēng)光新能源也面臨著發(fā)電側(cè)和用電側(cè)無(wú)法匹配的問題，即電力有效傳輸?shù)膯栴}。例如，美國(guó)最吸引人的風(fēng)力資源位于從得克薩斯州經(jīng)達(dá)科他州向北延伸至加拿大邊境的“風(fēng)帶”。美國(guó)太陽(yáng)能發(fā)電主要位于幾乎沒有云的人口稀少的西南部沙漠。

第三點(diǎn)，效益的不確定性，享受主義的難題

項(xiàng)目開發(fā)商面臨巨大的成本不確定性，例如極端天氣、人工，初始研究結(jié)果可能與最終成本有很大不同，因?yàn)榈竭_(dá)設(shè)施研究階段（發(fā)電機(jī)并網(wǎng)協(xié)議執(zhí)行前的最后階段）的項(xiàng)目數(shù)量可能遠(yuǎn)遠(yuǎn)少于集群研究階段早期檢查的項(xiàng)目數(shù)量。

并且美國(guó)項(xiàng)目完成率非常低，后期退出現(xiàn)象越來(lái)越普遍。傳輸升級(jí)的范圍和成本的不確定性以及與當(dāng)前互連過程相關(guān)的延長(zhǎng)的時(shí)間表,通常導(dǎo)致撤回和連續(xù)的重新研究。

其他的挑戰(zhàn)包括獲得土地、許可證、社區(qū)支持、電力購(gòu)買者和融資，以及項(xiàng)目經(jīng)濟(jì)和可用政策激勵(lì)的意外變化。

所以，以上因素也導(dǎo)致了在目前情況下，即便是個(gè)位數(shù)的電力需求增速，也面臨著電力供應(yīng)的短缺。在美國(guó)，大型變壓器和開關(guān)器的訂單交付周期已經(jīng)延長(zhǎng)至半年以上。要知道，一個(gè)AI 數(shù)據(jù)中心的電力需求是普通數(shù)據(jù)中心的2倍以上，而一個(gè)AI 訓(xùn)練數(shù)據(jù)中心的電力需求是普通的6倍以上。

我們舉一個(gè)德州的例子，到 2027 年，我們預(yù)計(jì)全美數(shù)據(jù)中心總?cè)萘繉⒃黾蛹s 30 GW。德克薩斯州的主要城市約占數(shù)據(jù)中心總庫(kù)存和新增數(shù)據(jù)中心的 15%。

按比例計(jì)算，這意味著到 2027 年，德州將新增 5 GW的數(shù)據(jù)中心容量，即每年約 1 GW，而這每年1GW的量大約會(huì)帶來(lái)德州商業(yè)批發(fā)電價(jià)每年5%以上的增速。

同時(shí)，疊加除了數(shù)據(jù)中心以外，美國(guó)制造業(yè)建設(shè)的回歸對(duì)電力需求的擠占，新能源風(fēng)光對(duì)電力負(fù)荷也有更高要求。

而美國(guó)的電力供應(yīng)，會(huì)因?yàn)榛A(chǔ)建設(shè)的瓶頸和效率，而遇到短期的不穩(wěn)定問題。

這也就是為什么，馬斯克擔(dān)憂的不是電力需求有多么多么大，其本質(zhì)是美國(guó)本身的電力供給所遇到的階段性瓶頸，這背后疊加了從全球化到區(qū)域化過程中需要解決的矛盾，聯(lián)邦制度下各州的各自為政，享受主義下勞動(dòng)力的嚴(yán)重短缺，這些都是拜登經(jīng)濟(jì)學(xué)背后的隱形成本。

所以，AI的大勢(shì)所趨的背景下，聯(lián)邦政府低效的執(zhí)行力匹配不上FOMO大廠的高效執(zhí)行力，這才催生了背后一系列的問題。

順著這一條線，建議關(guān)注Data Center的Capex 系列，例如GE/ ETN/ ITRI/ VRT。以及Opex系列，例如電力公司 VST等。

當(dāng)然，這些都是供給創(chuàng)造需求的一系列股市，那是誰(shuí)創(chuàng)造了供給？還是NV。

本文編選自“GlassEye”，智通財(cái)經(jīng)編輯：陳筱亦。