文：观察者网专栏作家潘宇
近年来，以ChatGPT为代表的一系列令人眼花缭乱的新术语不断预示着AI技术的最新热潮。美国股市的巨大估值和美国官方的公开背书，正在证明AI时代的到来。
美国国务卿布林肯和美国商务部长雷蒙多在《金融时报》发表的文章中，引用了亚伯拉罕·林肯的话，将人工智能比作文字和印刷机这两项发明，认为这是一种特殊类型的发明，促进一切其他发明和发现。美国通过禁止向中国出售高端芯片、限制投资和科研合作，用实际行动表明，人工智能已成为地缘政治和大国博弈的又一焦点。
然而，本轮人工智能技术革命引发的大国间技术竞争，与美国通过曼哈顿计划、阿波罗计划主导的技术竞争有着显着不同的特点。通过冷战思维和技术封锁的老路，过去不可能保证美国对技术优势的垄断，今天更不可能。
原子弹和航天技术的设备和从业人员专业化程度高，易于保密和控制。相比之下，人工智能技术的应用场景非常多样化，广泛应用于从医疗、金融到制造、娱乐等各行各业。拥有非常丰富的开发者基础，不仅限于大型企业和政府机构，还包括学术界、中小企业和个人开发者；具有开源性和开放性，有大量的开源项目和开放数据集，通过社区、论文和在线课程广泛传播和普及；技术迭代快速，市场需求驱动强劲；而且拥有多样化的知识库，涉及人工智能赋能的数千个行业需要解决的问题，将大大降低封锁和限制措施的有效性。
那么堵路之外的正直AI技术竞争又如何呢？
对比中美各自的优缺点，不难看出一些表面特征。比如美国拥有一些领先的科技公司，拥有良好的创新环境，能够吸引全球顶尖的人工智能人才。但美国过于严格的数据隐私将制约AI技术的发展。中国拥有较好的制造业基础，在人工智能与工业融合方面具有巨大优势。得益于巨大的市场规模和广阔的应用场景，中国企业具备推动人工智能技术应用和商业化的快速执行能力。当然，中国在基础研究和核心技术方面还存在一定程度的对外依赖，需要进一步实现科技自力更生。
以上特性均可调整。例如，数据隐私最终是一个政策问题，存在很大的技术操纵空间。比如美国的创新和中国的实施只是一个概括。实际情况可能更复杂，也是有可能的。互相学习，中国致力于建设科技创新中心，美国也在利用国家实力投资制造业，比如芯片制造的国产化。
而如果深入挖掘，假设中美两国政府都高度重视这一轮人工智能技术和产业竞争，并给予最大限度的支持和投入，在各自取长补短、取长补短之后，除了优势之外，还有哪些深层次、根本性的问题？短期内很难改变吗？
在看到以英伟达为代表的美国七大科技巨头的巨大市值后，人们常常有这样的印象：美国科技公司拥有难以企及的领先优势和壁垒。不管是否确实如此，从另一个角度来看，美国股市这种集中于极少数的估值结构，最能体现资本逐利的特征。市值的背后是财务业绩的快速增长和对未来的乐观预期，以及业务或利润重要性之外的某些意义，比如波音的重要性，目前无法用资本市场给出的估值来衡量。
AI赛道还有很多重要环节，其意义是无法由逐利的资本市场来评价的。 AI对数据存储和计算资源的需求日益增加，这就需要建设更多的数据中心并提供配套的基础设施支持，比如电力系统。
在美国各地，数据中心的需求一夜之间激增，现在许多地方都超过了可用电力供应。这导致企业连接电网需要长达数年的等待时间，而对于居住在拥有数据中心的人口稠密地区的居民来说，对停电和价格上涨的担忧与日俱增。
高盛的一份报告估计，到2030 年，数据中心将占全球能源消耗的4%，高于目前的2%。由于全球电力需求多年来一直保持稳定，每一个百分点都是巨大的。在美国，未来20年电力需求预计将增长40%，而过去20年仅增长9%，其中数据中心是需求激增的最大原因。瑞典的数据中心电力需求可能在这十年中翻一番，并在2040 年再次翻一番。在英国，人工智能在未来十年中预计将消耗500% 的能源。在美国，预计到2030 年，数据中心消耗的电力将占总电力的8%，高于2022 年的3%，高盛表示，这是“一代人未见的电力增长”。
数据中心的用电量比大多数国家都多。全球范围内已建成或在建的数据中心超过7,000个，而2015年为3,600个。如果这些数据中心持续运行，其年耗电量可达508太瓦时，超过意大利或澳大利亚的年发电量。到2034年，全球数据中心能耗预计将超过1,580太瓦时，几乎相当于整个印度的用电量。 （1太瓦时等于1万亿瓦时，即10^12瓦时）
面对这种情况，微软、谷歌、亚马逊等各大公司都在研究使用更少电力、平衡电网需求的技术方法。一般来说，他们正在从芯片、服务器和冷却设备中榨取更高的效率，或者将负载转移到不同的区域。微软和亚马逊也在押注核能，但目前还没有明确的路径。从硅谷的规则来看，所需的权力只会增加。每个Nvidia 的H100 芯片功耗高达700 瓦，几乎是典型60 英寸平板电视功耗的八倍。最新的芯片B100 的能耗几乎与H100 一样多。两次。微软在2020 年建造的超级计算机训练了OpenAI 的GPT-3，使用了10,000 个当时最新的AI 芯片。 2023 年11 月，微软的新型超级计算机将依赖14,400 颗Nvidia H100 芯片。下一代超级计算机已经在设计中，其性能将是现有超级计算机的30 倍。
当这些大公司正在努力实现他们的雄心壮志时，普通美国人的生活却受到了影响。电力公司对新变电站、输电线路和基础设施的大量投资导致电价上涨，而升级成本往往由该地区的电力客户分摊，并作为每个人每月电费单上的一项。
弗吉尼亚州正在建设的数据中心
数据中心的建设需要大量的土地和特定的环境条件。可用土地逐渐减少。环境保护和土地使用纠纷将对新建电力基础设施造成限制。彭博社报道了美国弗吉尼亚州劳登县的案例，该县曾因养马场和内战战场而闻名。在过去的15年里，大量的田地和森林被砍伐以建设数据中心。当地电力公司Dominion Energy 在2022 年春季经历了18 次负荷警告或受控停电，包括轮流停电。
在弗吉尼亚州，对数据中心的反对声音越来越大。在威廉王子县监管人员三月份的一次会议上，愤怒的居民对分区变更提出了反对，该变更将允许在某些地块上建造更高的数据中心。一名妇女告诉官员，数据中心正在将她安静的社区变成“反乌托邦噩梦”。但在听取了十几个人反对分区变更的意见后，主管们投票批准了更大的数据中心。
对于微软、谷歌、亚马逊等主要云计算公司来说，采取措施优化其数据中心冷却系统并购买可再生能源来抵消其碳排放，可以降低能源成本并改善其公众形象。这无疑给了他们提高能源效率的动力。在优化方面做更多的事情，但从他们的盈利模式来看，更多的客户和更大的数据流量是最根本的目标，所以他们必然会追求建设更多的数据中心，部署更多的耗能设备。训练更强的AI大模型的设备。资本市场根据这些公司产生的利润来定价，但不重视它们背后的成本。
相比之下，中国也想发展人工智能、建设数据中心，但中国的做法是通过一系列的产业布局和技术创新来保证数据中心的稳定运行和电力系统的可持续发展。这些成就也很难用资本来定价。
中国大力发展光伏、风电等可再生能源的成就有目共睹。截至2023年底，我国光伏装机容量已突破300吉瓦，成为全球光伏装机容量最大的国家。中国风电装机容量已超过350吉瓦，成为全球风电装机容量最大的国家。
中国特高压输电技术处于世界领先地位，建成了全球最大的特高压输电网络。
中国的智能电网也处于世界领先地位。通过智能调度、分布式能源管理、微电网、需求侧管理等，提高电力系统的灵活性和可靠性，更好地应对数据中心的高峰负荷需求。在中国，电力系统不仅支持人工智能的发展，而且还得到反馈。我国积极推动人工智能、大数据、物联网等技术在电力系统中的应用，提高电力系统的智能化水平。贵州贵安新区数据中心利用当地丰富的水电资源，采用高效节能技术和智能管理系统，被誉为绿色数据中心的典范。在北京、天津、河北等地建设了多个分布式能源项目，通过微电网和储能系统提高数据中心的供电可靠性。
中国的储能技术也处于世界领先地位。中国拥有全球最大的电池产能，具有规模化制造和供应链整合的优势。在电网侧储能项目中，我国投入了大量资源，通过电池储能系统（BESS）提高电网的稳定性和调节能力。在数据中心部署大规模电池储能系统，储存可再生能源产生的剩余电力，可以在用电高峰期提供稳定的电力供应。
从表面上看，中国在AI时代到来之前，已经在产业布局上取得了一系列前瞻性的成功。它依托中国制造业的雄厚基础，迈出了正确的第一步。这似乎是某种运气的体现。但这里有一个更深层次的逻辑不容忽视，那就是中国的制度优势发挥了意想不到的作用。
如果从资本逻辑和纯粹市场经济的逻辑来看，在贵州这个中国最落后、最不发达的地区之一，巨额资金不仅花在修建道路、桥梁上，而且还修建了一座大型建筑。数据中心的数量。除了气候、地理问题，少数有利条件外，并不是一个合适的投资项目。然而，中国并没有从利润和回报率的角度来布局产业。国家把贵州定位为大数据产业基地，是基于社会主义市场经济的另一套逻辑。如果没有大数据等相对高端的产业布局，带动贵州水、电、路、网的连接，改善偏远地区农民的生活，就缺乏经济可持续性，无法完全实现。在电力供应方面，中国建设了大量输变电线路和配电设施。在偏远山区，大量使用太阳能光伏发电、小水电等分布式能源，使贵州农电覆盖率达到100%。
贵州省盘州市宝田镇鹅毛寨村光伏电站（来源：新华社）
近年来，一些国内外经济学家经常建议中国应该投入更多政策和资源来支持居民消费，而不是继续投资生产。这些说法并非完全没有道理，但我们也必须明白，如果没有像贵州这样的基础设施建设和产业布局，没有光伏、电网等领域的生产投入，中国数亿农村居民的生活无法改进。他们的消费就更无从谈起了。中国的体制不追求短期的经济刺激，也不追求短期的资本回报。
面对当前人工智能发展冲击全球电力体系的挑战，中国拥有强大的新能源电力产业，能够从容应对变化。这并不完全是幸运，而是有一定的必然性。
人工智能时代，中美科技竞争，会有很多对中国有利的因素。例如，依靠强大的基础设施和网络建设，中国可以为人工智能技术找到广泛的应用场景，从智能家居、智慧城市到工业物联网，这也是其他国家难以模仿的。在农村地区，大量摄像头和传感器的部署实现了灌溉、养殖等农业生产监控的智能解决方案。拥有如此规模的智能物联网市场的前提，无论回报如何，仍然是原有的水、电、接入、互联网连接。
美国官员将人工智能与书写和印刷机等发明进行比较，指的是人工智能的工业赋能和发明促进作用。如果我们仅仅用AI来工作、生产和创造，中国已经进入了人工智能时代。
来源|心灵观测站
版权声明：本文转载于网络，版权归作者所有。如有侵权，请联系本站编辑删除。