 这位OpenAI掌门人，早已将目光投向未来能源领域。他个人投资了核裂变初创公司Oklo、核聚变初创公司Helion，还有一家名为Exowatt的太阳能初创公司。 越便宜，越饥渴：AI的“无限”胃口 尽管太阳能光伏技术因为成本低、部署快、零排放，正被科技公司争相采纳，但它和数据中心一样都需要建设时间。事实上，现在下的新燃气轮机订单，很可能要到这个十年末才能交付。 而AI的需求变化，比任何一个项目的完工速度都要快得多。 奥特曼承认，如果AI能效提升或需求增长不及预期，部分企业可能会面临发电设施闲置的困境。 但他本人似乎是“杰文斯悖论”（Jevons Paradox）的坚定信徒。该理论认为，资源使用效率的提升反而会导致用量增加，从而推高总体需求。 “假设明天，每单位智能的计算价格下降了100倍，”奥特曼说，“你会发现使用量的增长远不止100倍。许多在当前成本下不具经济可行性的算力应用，届时都将迎来爆发。” 换句话说，AI越便宜、越高效，世界对它的需求就越庞大，对电力的渴求也就越趋近于无限。 真正的风险：能源革命与本地化计算 然而，能源供给的发展变化也让所有AI从业者面临着巨大风险。未来的能源革命或许会让当下的大规模电力投资付诸东流。 正如奥特曼在谈话中所警告的：“如果某种非常便宜的能源形式很快实现大规模应用（比如核聚变），那么很多签了现有昂贵电力合同的企业将会遭受重创。” 这场对话还揭示了押注超大规模AI数据中心必须面对的另一颗“定时炸弹”：本地化计算的崛起。
奥特曼畅想：“总有一天，我们会打造出一款革命性的消费设备，可以在本地以低功耗运行GPT-5或GPT-6级别的模型。” 如果AI模型真的可以在个人电脑或手机上实现本地化高效运行，那么科技巨头们斥资数十亿、数百亿建造的庞大AI数据中心，其推理需求可能根本不会兑现。 播客主持人也随即评论：“这确实很了不起，但显然也会让那些投入巨资建设集中式算力集群的企业感到担忧。” 到那时，这种情况可能加速人工智能泡沫的破裂。而当泡沫破灭时，暴露在风险之下的将是高达近20万亿美元的恐怖市值。
从“算力荒”到“电力荒”，AI发展显然已经步入了深水区。微软仓库里那些无法点亮的昂贵芯片，或许只是这场巨大转型阵痛的开始。（辰辰） |
