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美國(guó)最怕的,沒(méi)準(zhǔn)不是華為的芯片,而是中國(guó)的電網(wǎng)

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中美AI競(jìng)爭(zhēng)的終局,可能不是拼“算力”,而是拼“電力”。因?yàn)锳I越猛,越吃電。誰(shuí)能把這筆電費(fèi)扛住,誰(shuí)就能撐到最后。

最近的一些消息,讓我越來(lái)越相信這個(gè)觀點(diǎn)。比如前段時(shí)間,英國(guó)《金融時(shí)報(bào)》的一則報(bào)道。報(bào)道說(shuō),中國(guó)啟動(dòng)了針對(duì)AI的電費(fèi)補(bǔ)貼。在某些數(shù)據(jù)中心密集的省份,只要你在數(shù)據(jù)中心全面使用國(guó)產(chǎn)芯片,就可以減免你的電費(fèi),最高50%。

有人說(shuō),這么多啊,這可省錢(qián)了。也有人說(shuō),短期是省錢(qián)了,可是,能一直這樣下去嗎?到時(shí)候補(bǔ)貼一停,估計(jì)又要回到解放前了。

怎么說(shuō)呢?在我看來(lái),這個(gè)補(bǔ)貼,與其說(shuō)是短期的產(chǎn)業(yè)扶持,不如說(shuō)是我們?cè)?/strong>AI競(jìng)爭(zhēng)中,發(fā)起了一次“非對(duì)稱”回?fù)?,用廉價(jià)充裕的電力優(yōu)勢(shì),彌補(bǔ)芯片性能劣勢(shì)。

一個(gè)電費(fèi)補(bǔ)貼,怎么就成“回?fù)簟绷??它到底打到哪了?/p>

要回答這個(gè)問(wèn)題,我們得先去看看我們的對(duì)手,正在經(jīng)歷的一場(chǎng)能源危機(jī)。

01

美國(guó)AI產(chǎn)業(yè)的瓶頸,已經(jīng)從芯片轉(zhuǎn)向了電力

你知道嗎?最近美國(guó)的科技巨頭們,找電都快找瘋了。

這話不是我說(shuō)的。是微軟的CEO納德拉說(shuō)的:現(xiàn)在的最大問(wèn)題不是計(jì)算(芯片)過(guò)剩,而是電。如果電力跟不上,即便倉(cāng)庫(kù)里堆滿芯片也沒(méi)用。品品這話。世界頂尖的科技巨頭,手握最先進(jìn)的算力芯片,最大的煩惱,居然是找不到足夠的插座。


(圖片來(lái)自視頻號(hào):半導(dǎo)體俱樂(lè)部)

為什么會(huì)這樣?因?yàn)楦闳斯ぶ悄埽媸翘碾娏恕?/strong>

當(dāng)ChatGPT每日響應(yīng)約2億個(gè)請(qǐng)求時(shí),耗電就足以支持1.7萬(wàn)個(gè)美國(guó)家庭的用電。這還只是一個(gè)AI應(yīng)用的電量。預(yù)計(jì)到2035年,美國(guó)AI算力產(chǎn)生的電力需求,還會(huì)翻一番以上。但是,美國(guó)的電網(wǎng),又特別不給力。他們的電網(wǎng)系統(tǒng),大部分建造于幾十年前,甚至更早。北美電網(wǎng)運(yùn)營(yíng)商就曾發(fā)出警告:未來(lái)幾年,轄區(qū)內(nèi)很有可能間歇式停電。摩根士丹利也說(shuō),2030年左右,美國(guó)某些區(qū)域的電力缺口,可能高達(dá)20%,AI就是其中很重要的原因。

當(dāng)需求爆炸,但供給卻動(dòng)不了、修不快時(shí),麻煩就來(lái)了。

弗吉尼亞州北部的勞登,一度是全球最大的數(shù)據(jù)中心市場(chǎng)之一。2025年,政府宣布加緊數(shù)據(jù)中心項(xiàng)目的審批。原因之一,就是電網(wǎng)的輸電能力已經(jīng)跟不上需求。同樣的情況發(fā)生在亞利桑那州的圖森。他們拒絕了亞馬遜的大型新數(shù)據(jù)中心項(xiàng)目,因?yàn)轫?xiàng)目消耗了太多電和水。


(圖森市社區(qū)議會(huì)現(xiàn)場(chǎng):市民反對(duì)藍(lán)色數(shù)據(jù)中心項(xiàng)目)

那怎么辦呢?AI巨頭們,只好砸錢(qián)。

為了給云計(jì)算和人工智能項(xiàng)目供電,微軟簽署購(gòu)電協(xié)議,重啟三哩島核電站1號(hào)機(jī)組,并買(mǎi)下未來(lái)20年該電站的所有電力。亞馬遜覺(jué)得電網(wǎng)效率太低,于是,干脆花了6.5億美金,在電站旁邊買(mǎi)下了數(shù)據(jù)中心園區(qū),直接接入了發(fā)電廠。

電力,客觀上已經(jīng)成為了美國(guó)AI產(chǎn)業(yè)的瓶頸之一。

02

我們正在用能源優(yōu)勢(shì),彌補(bǔ)產(chǎn)品性能劣勢(shì)

聊完美國(guó),再回來(lái)看中國(guó)。你會(huì)發(fā)現(xiàn),我們正在用自己的能源優(yōu)勢(shì),補(bǔ)產(chǎn)品劣勢(shì)。

什么能源優(yōu)勢(shì)?

早在2022年,AI大爆發(fā)之前,我們就已經(jīng)啟動(dòng)了一項(xiàng)超級(jí)工程:東數(shù)西算。

在中國(guó),有一個(gè)天然的“錯(cuò)位”。風(fēng)電、光電資源最豐富的地方,比如內(nèi)蒙古、貴州,電力用不完。而最需要電的企業(yè),比如有大量數(shù)據(jù)要處理的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè),卻都擠在東部的北上廣深,這里寸土寸金,電價(jià)也貴。

怎么辦?

那就,把東邊的數(shù)據(jù),搬到西部計(jì)算。讓中國(guó)西部那些可能被閑置的,清潔廉價(jià)的電力,被東部需要算力的企業(yè),更大規(guī)模地用起來(lái)。這就是,東數(shù)西算。

這個(gè)伏筆,很多年前就種下了。于是,在AI這個(gè)用電大戶橫空出世的今天,它讓我們擁有了充足的能源優(yōu)勢(shì)。

但這還不夠。因?yàn)椋嬲奶魬?zhàn)在于:我們要推動(dòng)國(guó)產(chǎn)芯片替代。因?yàn)樵贏I競(jìng)賽里,大模型是標(biāo),芯片是本。治標(biāo),不如治本。

而阻礙一家企業(yè)從英偉達(dá)換成國(guó)產(chǎn)芯片,除了產(chǎn)品性能的差距之外,還有兩個(gè)難關(guān)。

第一個(gè)難關(guān),是電費(fèi)成本。

有評(píng)估認(rèn)為,產(chǎn)生同樣多的算力,我們的芯片要多花30%到50%的電。也就是說(shuō),本來(lái)100萬(wàn)的電費(fèi),換了之后,要多花30-50萬(wàn)。

第二個(gè)難關(guān),是生態(tài)遷移成本。

CUDA,是一套,讓程序員更好用英偉達(dá)GPU的編程工具。如果說(shuō),英偉達(dá)的GPU是AI時(shí)代的“電腦主機(jī)”。那么,CUDA就是AI時(shí)代的“Windows系統(tǒng)”。換芯片,就意味著軟件工程師,要花大約6到18個(gè)月的時(shí)間,把過(guò)去十幾年,在CUDA上積累的所有代碼、模型、工具鏈,推倒重來(lái),適配新生態(tài)。比如,華為的CANN。

這兩個(gè)難關(guān),怎么跨過(guò)去?答案之一,就是:電費(fèi)補(bǔ)貼。補(bǔ)貼的真正威力,在于它從根本上,改變了一家企業(yè)看待國(guó)產(chǎn)芯片的“成本視角”。

當(dāng)一家公司在評(píng)估一項(xiàng)新技術(shù)時(shí),它的成本公式是這樣的:

總成本 = 采購(gòu)成本 +運(yùn)營(yíng)成本(電費(fèi)占大頭)+ 遷移成本

在這個(gè)公式下,國(guó)產(chǎn)芯片很難占優(yōu),企業(yè)自然沒(méi)有動(dòng)力去選擇。但現(xiàn)在,這個(gè)公式里,就出現(xiàn)了兩個(gè),我們獨(dú)有的減項(xiàng)。

第一個(gè)減項(xiàng),叫“能源調(diào)度紅利”。

東數(shù)西算,讓你的基礎(chǔ)電費(fèi),從一開(kāi)始就比別人低了一大截。

第二個(gè)減項(xiàng),叫“財(cái)政補(bǔ)貼”。

這就是這次的電費(fèi)補(bǔ)貼。它在你已經(jīng)很低的電費(fèi)基礎(chǔ)上,再砍一刀。

于是,一個(gè)全新的、只屬于中國(guó)的“AI算力成本公式”,誕生了:

總成本 = [采購(gòu)成本 + 運(yùn)營(yíng)成本 + 遷移成本] - 能源紅利 - 財(cái)政補(bǔ)貼

我們沒(méi)有在公式的前半部分,去跟對(duì)手硬拼。而是用我們獨(dú)有的“系統(tǒng)能力”,改變了最終的計(jì)算結(jié)果。這就是:用能源優(yōu)勢(shì),補(bǔ)產(chǎn)品劣勢(shì)。

電力補(bǔ)貼,本質(zhì)是用運(yùn)營(yíng)成本優(yōu)惠,去覆蓋生態(tài)遷移成本,從而為國(guó)產(chǎn)芯片產(chǎn)業(yè),爭(zhēng)取到建設(shè)生態(tài)和迭代技術(shù),最寶貴的時(shí)間。

03

彈藥、扳機(jī)、目標(biāo):一個(gè)完整的反制系統(tǒng)

拆到這里,事情就清楚了。三件看似獨(dú)立的事,背后,其實(shí)是一個(gè)閉環(huán)。

東數(shù)西算,是彈藥。

它解決的,是能源供給和單位算力成本的問(wèn)題,讓我們?cè)凇罢l(shuí)有電、誰(shuí)便宜”這條賽道上占據(jù)先手。

電費(fèi)補(bǔ)貼,是扳機(jī)。

它規(guī)定了這批彈藥該怎么用,只有換上國(guó)產(chǎn)芯片,你才能用上這筆便宜電。

國(guó)產(chǎn)芯片,和以CANN為代表的國(guó)產(chǎn)生態(tài)建設(shè),則是我們要精準(zhǔn)打擊的,那個(gè)目標(biāo)。

彈藥決定能打多久,扳機(jī)決定能不能打,目標(biāo)決定打向哪。這三者一起,構(gòu)成了一個(gè)從資源到成本、再到生態(tài)的閉環(huán)。而這個(gè)閉環(huán)的目的,從一開(kāi)始就不止是防守,而是,進(jìn)攻。進(jìn)攻的方向,至少有兩個(gè)。

第一,英偉達(dá)的生態(tài)霸權(quán)。

英偉達(dá)的CUDA生態(tài),就像AI領(lǐng)域的Windows操作系統(tǒng)。它用極其高昂的遷移成本,鎖住了所有用戶。我們現(xiàn)在要做的,是用自己巨大的內(nèi)需市場(chǎng),催熟CANN的國(guó)產(chǎn)替代。一旦它在市場(chǎng)里,被驗(yàn)證、完善,英偉達(dá)一家獨(dú)大的局面,就有被撕開(kāi)口子的可能。

第二,AI的成本基礎(chǔ)。

因?yàn)槟茉次C(jī),未來(lái)搞AI,成本會(huì)越來(lái)越高。而我們這里,因?yàn)闁|數(shù)西算和電費(fèi)補(bǔ)貼,成本相對(duì)可控。當(dāng)未來(lái)的AI競(jìng)賽,從百米沖刺變成一場(chǎng)消耗戰(zhàn)的時(shí)候,誰(shuí)的成本更低,訓(xùn)練更好的模型,誰(shuí)或許就能,笑到最后。

當(dāng)正面戰(zhàn)場(chǎng)勝算不大的時(shí)候,唯一的出路,或許是重新定義戰(zhàn)場(chǎng)。

最后的話

英偉達(dá)用CUDA生態(tài),統(tǒng)治了AI的上半場(chǎng)。那是一個(gè)拼芯片性能、拼算法優(yōu)化的時(shí)代。在那個(gè)游戲里,我們確實(shí)起步晚了。

但現(xiàn)在,游戲規(guī)則正在悄悄改變。

當(dāng)AI從實(shí)驗(yàn)室走向大規(guī)模商業(yè)應(yīng)用,當(dāng)模型越來(lái)越大、訓(xùn)練越來(lái)越頻繁,這場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)就不再只是技術(shù)的競(jìng)爭(zhēng),而是資源的競(jìng)爭(zhēng)。不再只是拼誰(shuí)的芯片更快,而是拼誰(shuí)能承受得起這場(chǎng)持久戰(zhàn)的成本。

豐富的清潔能源,完善的電網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施。這些,都是我們?cè)谏弦粋€(gè)時(shí)代積累的“隱藏資產(chǎn)”。現(xiàn)在,它們開(kāi)始發(fā)揮作用了。

所以,才有這么一句話:美國(guó)最怕的,不是華為的芯片,而是中國(guó)的電網(wǎng)。

當(dāng)然,這不意味著我們可以躺平。芯片性能的差距,仍然需要時(shí)間來(lái)彌補(bǔ)。軟件生態(tài)的建設(shè),更是一場(chǎng)需要耐心的馬拉松。但至少,我們找到了一條可能的路徑:用能源換時(shí)間,用時(shí)間換技術(shù),用技術(shù)換生態(tài)。

技術(shù)拼到最后,往往成了拼資源。而我們,最不怕的就是這個(gè)。

參考資料:

1、FINANCIAL TIMES:China offers tech giants cheap power to boost domestic AI chips

2、三哩島核電站將重啟為微軟AI供電,曾發(fā)生美國(guó)史上最嚴(yán)重核事故

3、美國(guó)賓州史上最大投資!亞馬遜200億押注核電數(shù)據(jù)中心

4、Tucson City Council rejects Project Blue data center amid intense community pressure

5、The Resource Adequacy Report


觀點(diǎn)/ 劉潤(rùn)主筆/ 景九/ 歌平版面/ 黃靜
這是劉潤(rùn)公眾號(hào)第2775篇原創(chuàng)文章。未經(jīng)授權(quán),禁止任何機(jī)構(gòu)或個(gè)人抓取本文內(nèi)容,用于訓(xùn)練AI大模型等用途



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