AI 最大的谎言:不是算力不够,而是快没电了
作者：微信文章关注☝ 肥猫大壮谢谢您！读到一篇老报告，可以去读原文，内容有点长，maybe有些冗余，借助AI工具，整理一下笔记！做个记录！（需要原文链接的朋友的，底部联系获取 ）
随着生成式 AI 和大模型迅猛发展，数据中心的电力需求增长正在成为 AI 产业发展的真正瓶颈，而不是芯片本身。电力供应、数据中心建设、能源成本与碳排放等因素将深刻影响 AI 的部署节奏和地理布局。也有很多讨论的声音，将比特币矿场的电力挪去数据中心！！上一轮数据中心的热是“硬盘挖矿”，这一轮是AI！貌似后者的长尾雪坡更长，这是全世界的一个“盘”，庄，散户，机构，都在桌上！热闹非凡！
这两年，AI 圈最常听到的一句话是：
“算力不够了。”GPU 不够、H100 排队、芯片被垄断、卡脖子……
真正开始卡住 AI 的，不是芯片，是电。是的，电力，和能把电接进来的数据中心。这不是情绪判断，而是物理约束。
一、AI 把数据中心，直接干成了“用电大户”
AI 数据中心，已经不再是 IT 资产，而是能源资产。
以前的数据中心长这样：
单机柜功率：5–10kW
负载有高有低
电费只是成本的一部分
现在的 AI 数据中心：
单机柜功率：40–100kW
GPU 7×24 小时满载
电价 + 电网接入，决定生死
前几年，各国的机房，在“硬盘挖矿”热崩坍之后，大多数机房机柜控制了三分之二，热闹非凡的时候，天天都是带客户参观，冷清的时候，机房的一层楼只剩几个机柜在哪里表示，我们还“活着” ！
以前是“我有服务器，顺便用点电”
现在是“我先得搞到电，才能谈服务器”
二、一组关键数据，直接看懂问题有多严重
这篇 SemiAnalysis 的研报，用了一个非常重要的指标：
Critical IT Power（关键 IT 功率，单位 GW）
什么意思？
不是一年用多少电，而是
“同一时刻，最多能点亮多少算力”
全球数据中心功率变化：
年份总功率2023~49 GW2026E~96 GW
三年，接近翻倍。
重点是“新增的那一半里，AI 占了 70% 以上”
换句话说：整个全球电力系统，正在被迫为 AI 重构。
生成式人工智能的繁荣确实意味着行业需要大量变压器、发电机和其他无数电气和冷却部件。IEA 的《电力 2024》报告预测，到 2026 年，人工智能数据中心的电力需求将达到 90 太瓦时（TWh），相当于数据中心关键 IT 电力容量达到约 10 吉瓦（GW）功率，或相当于 730 万个 H100 的电力需求。从 2021 年到 2024 年底，预估仅英伟达就将交付功率需求相当于 500 万颗以上 H100 的加速卡，预计到 2025 年初，AI 数据中心容量需求将超过 10 GW。
三、一个 AI 集群，到底有多“吃电”？
以一个一线大模型训练集群为例：
GPU 数量：20,480 张
单 GPU 功率：≈ 1.4 kW
IT 功率：≈ 28.4 MW
加上散热、损耗（PUE≈1.25）
实际拉电：≈ 35 MW
一年用多少电？≈ 2.5 亿度电（249 GWh）
在美国，电价算便宜的：
$0.083 / kWh，一年电费 ≈ 2,000 万美元
注意，这个计算： 不含土地+不含变电站+不含备用电源+不含冷却用水
只是“开机”的成本。
四、为什么说：GPU 不再是最大瓶颈？
因为现在的问题，变成了：你有没有地方，能一次性给你 50MW、100MW 的稳定电力？
而且是：
24×7
连续跑几个月
未来 5–10 年不涨价
现实是：
电网审批：3–7 年
变压器、开关设备：已经排队
输电线路：根本跟不上 AI 的速度
所以现在出现一个极其荒谬的场景：
GPU 买到了
但没地方插电
五、这正在重塑 AI 的“地理版图”
为什么 AI 超大模型几乎都在美国训？不是因为美国程序员更聪明。
而是因为美国具备三件事：
电价低（~$0.08/kWh）
天然气充足，电力稳定
土地 + 电网扩展能力强
一句话：美国，是目前最“AI 能源友好”的国家。
那其他地方呢？
🇪🇺 欧洲：电价高 + 扩容慢
🇯🇵 🇰🇷 🇹🇼：能源高度依赖进口
🇸🇬 新加坡：
电价 ~$0.23/kWh
国家级“电力天花板”
数据中心一度被直接叫停
结果就是：AI 算力，正在向“低电价 + 高电力密度”的地方迁移。
AI 的竞争，已经从算法竞争，升级成了基础设施竞争。
未来的 AI 赢家，需要同时拥有：
GPU
电力（GW 级）
快速接入电网的能力
可锁定 10 年的能源成本
少一个，都不行。
Over，今天的烧脑壳，从一篇老研报开始，我们也不需要做那么深入的数据研究，知道逻辑框架就算不落伍！需要原文链接，请vx私信：BTC20251104备注来意！
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