“他们到底为什么要建这么多数据中心？”我最近有位朋友忍不住问。 这并非个别疑问，我们在最近的数据中心直播中也收到了类似的问题。这个疑问很合理：既然AI已经取得了诸多突破，为什么科技公司还要背负数十亿美元债务，建设世界上最大的电厂之一来支持更多数据中心？ 答案并非为了帮助普通用户搜索菜谱或查询旅游景点；简单的聊天机器人查询已经逐渐过时。如今，AI的核心是智能代理——虽然没有官方定义，但大致来说，代理是基于大型语言模型的系统，能够自主决策并执行任务。这种转变正是硅谷大规模扩建电力设施的原因之一。 我的同事Maxwell Zeff在其每周的《Model Behavior》通讯中解释：“与其向AI聊天机器人提出简单问答，不如说这些代理会根据用户的原始问题，自动生成数百个小提示。例如，如果有人让AI代理帮忙建网站，它可能会运行数小时，反复自我提示，构建不同的网页、菜单和数据集，最终完成网站功能。” 智能代理已成为AI前沿实验室的核心工具，它们正在完成一些令人惊叹甚至令人担忧的任务。最近，OpenAI宣布一群超过1万名代理发送了270万条消息，解决了一个长期未解的数学难题（尽管数学界对此持保留态度）。虽然这是个极端案例，但这类任务消耗了大量计算资源，也意味着巨大的能耗。Max告诉我，这可能花费了数千万美元的电力，具体数字难以确定。 私营AI公司历来对产品的环境指标披露非常谨慎。许多CEO通常以单次用户查询作为资源消耗的衡量标准。OpenAI CEO Sam Altman曾在一次播客中声称，种植一颗杏仁所需的水量相当于执行3.8万个ChatGPT查询（该计算存在争议）。他还说：“那些一次吃12颗杏仁的人，通常不会觉得自己在用水方面做了什么坏事。” 然而，智能代理比简单查询更耗能，这使得相关计算变得复杂。关于代理的能耗信息极为匮乏，代理执行的任务从简单工作到全天自主编码，可能涉及数十个并行“助手”代理，能耗差异巨大，且随着任务复杂度提升，能耗可能无限增长。 Sustainable AI联合创始人兼CEO Boris Gamazaychikov表示：“在其他技术领域，我们受限于有多少人在开车或看Netflix。但现在，这些活动与用户脱钩，如果听AI领导者的话，他们正朝着‘只有一个员工的独角兽’方向发展。” 这里的“一个员工”指的是人类员工，而背后可能有数百甚至数千个AI代理同时工作。虽然这未来是否实现尚无定论，但这正是AI公司努力的方向，也解释了为何数据中心建设如此紧迫。 由于公司缺乏可靠的能耗数据，一些AI爱好者开始自行估算。气候科学家Zeke Hausfather上个月发表博客，计算了他个人使用AI（大量依赖代理）的能耗。他结合多种数据源估算，自己每天使用Claude AI的能耗可能超过两台冰箱的用电量。Gamazaychikov指出，Hausfather的计算虽然努力，但基于较旧数据，反映了学术界对此话题研究不足以及科技公司排放数据不透明的现状。 Hausfather总结说，个人层面上，这样的AI能耗相当于多开几台冰箱，尚不足以造成灾难，但这也代表了一个新的排放源，在全球气温飙升、减排目标难以达成的背景下，影响不可忽视。这个数字远大于Altman所提的“杏仁水耗”等比例。 Hausfather表示自己使用AI和代理工具“比大多数人多”，但情况可能很快改变。Meta上周推出了个人AI代理Muse，公司称其“为全球数十亿用户打造”，每个用户都将拥有一个“云端专属计算机”，即使离线也能运行。Meta计划今年晚些时候将Muse集成到其AI眼镜中。未来，用户可能在使用眼镜或Facebook时，悄无声息地将任务外包给代理。 与频繁乘机或日常食用牛肉相比，个人使用代理的碳足迹仍较小。但如果Meta设想人人使用代理的未来，这也解释了他们为何建设如路易斯安那州Hyperion项目那样由10座天然气电厂供电的大型数据中心。 Gamazaychikov说：“现在提议和建设的数据中心训练的技术，距离应用还有三到五年时间。届时，AI将远非简单的聊天窗口。”
读者提问
问：小型核电站适合为数据中心供电吗？ 答：小型核电站确实是为数据中心提供无碳电力的理想选择。许多初创企业和数据中心开发商设想未来数据中心与小型模块化反应堆（SMR）结合，脱离电网独立运行。 但问题在于时间成本：美国尚无商业运营的SMR，只有一种型号获得销售许可，尽管研发已持续数十年。特朗普政府推动行业加速成熟，能源部设立了11家初创企业的试点项目，部分企业已达成关键里程碑，接下来将进入漫长的市场推广阶段。 许多数据中心开发商不愿等待多年，因此选择现在安装燃气轮机，换言之，他们不愿等待理想状态的到来。未来几年将见分晓。
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