15黄仁勋和OpenAI都在说的能源,到底是不是AI的尽头?
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15黄仁勋和OpenAI都在说的能源,到底是不是AI的尽头?

49分钟 646 2周前
主播
节目简介
来源:小宇宙
黄仁勋、Sam Altman到底在表达什么?
过去三年,所有人都在讨论模型、Agent 和算力。但现在,OpenAI 开始投核能,微软、Meta、亚马逊开始围着核电站建数据中心,黄仁勋越来越少聊 GPU,越来越多聊 power 和 cooling(电力与散热)。
美国很多州已经开始讨论:AI 数据中心会不会把普通人的电价推高。
我们可能会有很多自然而然的疑问:
* 为什么 AI 最终会卡在电力上?
* Token 和能源到底是什么关系?
* 为什么数据中心开始去北欧、核电站和水电站旁边扎堆?
* AI 会不会重新改写全球能源价格体系?
这一期,我采访了周文闻。他是清华大学的工学博士,曾在某互联网大厂云业务负责能源管理,现在他在全球新能源龙头负责AI能源管理。
他长期研究能源与 AI 基础设施。
让大咖来帮大家科普现象背后的原因,以及这个趋势还会持续多久,是我做非标玩家UnDefined的初衷。
这次的播客是我们三个半小时采访的节选,如果觉得有不连贯的地方,是把中间聊得别的内容删掉了。更多的采访内容,之后我会以视频播客的形式放出,可以期待一下。
这期从能源行业视角重新理解 AI,你将听到:
* 为什么他在2023年就判断:AI最大的机会在能源而不是模型
* Token为什么本质上是“电力的衍生品”
* AI数据中心与传统数据中心到底有什么区别
* 散热为什么会成为新的战场
* 微软、Meta为什么开始围着核电站建数据中心
* AI会不会重塑全球能源价格体系
* 为什么未来的能源系统更像互联网,而不是自动驾驶
时间轴
02:19 为什么周文闻在2023年就押注能源,而不是下场做大模型?
05:19 Sam Altman投资核聚变和核裂变公司后,AI行业为什么突然开始关注能源?
06:14AI最耗电的环节到底是什么?训练、推理、芯片制造还是数据传输?
08:42 Token,本质上是电力的衍生品。
10:51AI数据中心(AIDC)和传统数据中心最大的区别是什么?为什么GPU时代的数据中心越来越像工厂?
12:10 散热本身也在疯狂耗电,从“散热”到“热管理”,AI时代的新产业机会。
14:20黄仁勋为什么越来越爱聊 Power & Cooling?英伟达真正关心的是什么?
15:38能源行业著名的“不可能三角”:安全、经济、绿色。为什么三者无法同时满足?
16:42可控核聚变距离商业化还有多远?它为什么被视为能源行业的终极梦想?
19:14AI一边耗电,一边帮助全社会节能。这个矛盾到底怎么理解?
21:10除了OpenAI和英伟达,还有谁在拼命降低能耗? 为什么能源效率会成为AI产业链共同追求的目标?
23:12为什么微软、Meta、Google、Amazon开始扎堆北欧和核电站旁边?
26:24 AI数据中心正在变成一个新的“制造业强国”。
28:07AI正在重复移动互联网时代的故事?
33:21AI为什么会成为能源系统的大脑?
39:47未来的能源系统更像自动驾驶,还是更像互联网?
42:37ESG、碳关税、绿色供应链,三者到底有什么区别?
46:58中国有没有机会借助AI,在能源领域实现一次新的弯道超车?
47:57为什么周文闻依然看好中国在“AI × 能源”上的长期机会?
非标玩家UnDefined是一档商业人物访谈播客,致力于让世界看到中国商业和科技力量,只影响1%的商业决策者。
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