中新经纬9月22日电 (王柱力)据英国《金融时报》中文网22日报道，摩根士丹利的分析师刚刚上调了对美国数据中心投运所需电力的估算。
按照新模型，到2028年，美国可提供的能源容量与该行预计届时售出的芯片所需要的电力之间，将出现30%至40%的缺口。
通过简单换算可知，纽约市的基本电力需求大约是5.5到6吉瓦，而产业面临的电力缺口，相当于整整六个纽约市的用电量。
而且，这还是考虑到一系列创新的“快速通电”方案之后的结果。如果没有这些缓解措施，缺口就会扩大到10个纽约市。
几周前的二十国集团创新部长级会议上，埃隆·马斯克谈到：“现在正面临一场相当严重的电力危机。目前的共识是，明年将会出现显著的电力短缺。到2027年，AI芯片的电力缺口将至少达到15吉瓦。”
马斯克指出，“AI芯片的生产速度正在以令人难以置信的速度增长，大约以每年40%到50%的速度飙升。然而，中国以外地区的可用电力每年仅增长10%到20%。很显然，增长快的一方最终会压垮增长慢的一方。”
由斯蒂芬·伯德领衔的摩根士丹利团队此前估计，到2028年，美国电力供应缺口将达到38吉瓦。
如今，新测算又考虑进了一个因素：围绕英伟达新一代Vera Rubin和Rubin Ultra架构打造的服务器越来越复杂，耗电也更高。这可能使数据中心的IT电力需求在2025年至2028年间增加至原来的5倍。
与一般人们的设想不同，芯片效率提高并不意味着数据中心会因此少用电。
摩根士丹利方面表示：效率提高以后，数据中心运营商会把更多处理能力塞进同样大小的空间里，以此改善利润率。
换句话说，系统设计者会“利用GPU效率提升来部署更多算力，而不是降低用电量”。
摩根士丹利称，从2027年开始，这将导致电力需求出现一次“阶跃式增长”。
这几乎就是典型的杰文斯悖论：一种资源的使用效率提高，使它变得更便宜，于是人们反而使用得更多，最终抵消了单个设备节省下来的资源。
过去，数据中心的服务器通常配置8块GPU。下一代集成式硬件的机箱大小差不多，但每套设备耗电更多，发热量也高得多。
英伟达的Vera Rubin NVL72服务器机架，就把72块GPU连同CPU、网络交换机，以及电源管理和冷却硬件，一股脑塞进一个高度集成的小型化系统里。
按照AI云算力公司CoreWeave的说法，一个“典型服务器机架产生的热量，相当于10至25台烤箱同时运转”。
摩根士丹利团队在报告中表示：“AI产业的矛盾最终都汇聚到一个核心问题上，即无法填补电力缺口，那么市场目前预期的技术进步和普及速度，可能无法完全实现。”(中新经纬APP)
