被电力卡脖子？扎克伯格：AI数据中心GPU紧缺已缓解，不可能长期高增长，未来瓶颈将是电力供应【附人工智能行业研发投入分析】
（图片来源：摄图网）
随着人工智能(AI)技术的迅猛发展，其对算力和电力的需求也呈几何级数增长。
在最近一次油管访谈中，Meta首席执行官马克・扎克伯格(Mark Zuckerberg)表达了对AI数据中心电力供应问题的担忧。
扎克伯格在接受Dwarkesh Patel频道采访时指出，尽管近期IT企业在购买AI图形处理器(GPU)上遇到的困难有所缓解，但电力问题可能成为AI发展的下一个瓶颈。他特别提到，建设1GW级别的数据中心——即相当于一个核电机组的发电能力——目前并不现实，因为各国对能源行业的管理日益严格，这意味着为大型数据中心建设配套能源设施(包括发电站、变电站、输电系统)的审批更为缓慢。审批流程且复杂。
扎克伯格的担忧并非空穴来风。随着AI技术的广泛应用，特别是在数据中心、大规模计算和智能电网等领域，电力需求激增。OpenAI的ChatGPT等AI产品就是耗电大户，其每日消耗的电力超过50万度，相当于1.7万个普通美国家庭的日均用电量。这种电力消耗对于现有的电力系统来说无疑是一个巨大的挑战。
马斯克也曾在不同场合表达过类似的担忧。他强调，随着AI技术的不断进步和广泛应用，电力供应可能会出现短缺。他呼吁人们关注能源问题，并建议采取更有效的能源利用和管理措施，以应对AI带来的电力挑战。
人工智能行业是当今世界最具前瞻性和创新力的领域之一，其快速发展涵盖了机器学习、深度学习、自然语言处理等领域，为各行各业带来了巨大的变革和创新。
在未来，随着AI技术的不断进步和应用场景的不断拓展，电力问题将成为制约AI发展的关键因素之一。
中国人工智能企业研发强度远超国内企业平均水平
根据《中国新一代人工智能科技产业发展报告2022》，中国有197家人工智能上市企业公布了研发投入数据。其中，研发强度在5%-10%之间的企业数量最多，占比为36.35%；而研发强度大于10%的企业占比33.5%，平均研发强度达到9.98%，远超国内企业的平均水平。
全球人工智能企业中仍有半数未盈利
根据全球企业数据库，共有1540家企业公示其利润率，从利润率的区间分布来看，目前0-20%的利润区间有610家，而小于0%利润率的企业则合计有798家，合计占已公示利润率企业数的51.8%。
中国人工智能企业核心布局的技术分析
从人工智能企业核心技术分布看，大数据和云计算占比最高，达到41.13%。其次是硬件、机器学习、推荐系统和服务机器人，占比分别为7.64%、6.81%、5.64%。在其后的技术中，物联网、工业机器人、语音识别、自然语言处理以及图形图像识别技术的占比依次为5.55%、5.47%、4.76%、4.72%。
美银最新发布的研报指出，随着人工智能技术的迅速发展，美国电网的电力需求将面临前所未有的增长。预计在2024年至2030年间，美国的电力需求将以2.8%的年复合增长率(CAGR)增长。美银认为，这一增长主要受到AI数据中心的扩张、工业增长、电动汽车的采用以及建筑电气化等四大因素的推动，其中数据中心的电力需求尤为突出。
ARM首席执行官雷内·哈斯表示，人工智能模型如OpenAI的ChatGPT需要大量电力。他指出，到2030年，人工智能对电力的需求可能占据美国电力需求的20%至25%，远高于目前不到4%的水平。哈斯指出，这些人工智能模型需要大量持续的电力才能有效运行，随着人工智能收集的信息越多，其智能性也会提升，进而需要消耗更多的电能。
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