来源：环球时报

美国《大西洋月刊》7月18日文章，原题：硅谷已经失去其最大优势 人工智能（AI）的繁荣让美国一些最知名公司的市值大幅飙升。OpenAI和Anthropic目前是全球估值最高的两家私营公司。谷歌、微软和英伟达的规模也达到了历史峰值。但在最大的赢家之中，还有卡特彼勒——一家以生产黄色卡车和起重机闻名的设备供应商。过去一年里，卡特彼勒的股价翻了一倍多。它的崛起与其广为人知的工程建筑车辆关系不大，反而是因为其巨大的燃气发动机——这些发动机正助力美国数据中心的扩张。

为训练和运行大模型，AI行业要进行大规模实体建设

尽管人们将大量注意力放在提升大模型能力上，但AI最重要的投入不是比特，而是原子和电子。为了训练和运行大模型，AI行业需要进行大规模的实体建设。数据中心是极其复杂的技术和工业运营系统——需要建造发电厂、建设废水处理设施，并安装各种电气设备、输电线路和先进的冷却设备。这就需要消耗大量的混凝土、钢铁、硅、玻璃、铜和液化天然气。

美国数据中心的建设早已处于狂热状态，但现在它正迅速逼近一个既令人惊叹又令人担忧的转折点。亚马逊、谷歌、微软、Meta和甲骨文等主要参与者，预计到今年年底在数据中心上的支出将超过其运营收入。这意味着，那些非聊天机器人业务每年能带来数百亿美元收入的科技巨头，可能需要举债来继续为其AI雄心买单。从2022年底ChatGPT发布到去年年底，这些公司的资本支出已远超5000亿美元，且打算仅在2026年就花费同等规模的金额。

硅谷长期以来享有一个明显优势：其产品和服务的制造成本相对较低，却能创造巨额收入。但在许多方面，运营数据中心与其说是在运行一款智能手机应用，不如说是在经营一家钢铁厂。特别是，数据中心需要消耗惊人的电力，尤其是随着AI模型变得越来越强大。5年前，一个标准的数据中心可能需要10兆瓦到50兆瓦的电力，这足以满足数万户家庭的用电需求。一年前，需要一两千兆瓦电力的数据中心就已堪称巨无霸。日前，Meta宣布将其旗舰AI数据中心的规模扩大一倍以上，这将使其峰值电力需求增至5吉瓦。而犹他州提议建设的一个数据中心，如果建成，将需要9吉瓦的电力。这意味着数个大数据中心将消耗相当于几个大城市的能源。

电网通常没有足够的电力来供应这些超大型项目，因此让数据中心投入运营的最快方式就是自建发电厂。这正是卡特彼勒大显身手的地方：该公司的发电设备积压了大量未交付订单，全球每一家主要的天然气涡轮机制造商也面临着同样的情况。据报道，今年5月，埃隆·马斯克花费至少10亿美元收购了一家拥有一批燃气轮机的能源公司，很可能是为了给他的AI大模型Grok提供动力。

电力只是挑战的一部分

电力只是挑战的一部分。数据中心需要将数十个尖端AI芯片连接到一个冰箱大小的机架上，然后再将数据中心内成千上万个这样的机架互联。这些芯片运行时的温度极高，可达93摄氏度，通常需要通过水冷和工业风扇的组合来散热。

OpenAI自称其目标是让“人工智能随着时间的推移变得更便宜、更好、更普及”，这实际上归结为尽可能高效地为数据中心供电和散热。此外，用于训练和运行AI模型的芯片，还涉及一个由激光和稀土等要素组成的复杂全球供应链。

随着AI行业向数据中心投入前所未有的巨资，美国企业高管们的言辞听起来简直像是建筑工程承包商。OpenAI首席执行官奥尔特曼表示，制约其公司发展的最大瓶颈是“电力”。马斯克、微软首席执行官纳德拉、谷歌前首席执行官施密特等人也表达了相同观点。英伟达首席执行官黄仁勋最近表示，缺乏熟练的“水管工和电工”将成为AI繁荣期“最难”克服的瓶颈。

尽管如此，硅谷似乎才刚刚开始正视其核心业务转向实体领域究竟意味着什么。或许最能体现AI行业急于扩建之迫切的例子是：最具安全意识的公司Anthropic正每月斥资10亿美元向马斯克租赁数据中心，而就在几个月前，马斯克还曾将Anthropic斥为“邪恶”。作为回应，Anthropic首席执行官阿莫代伊则指责马斯克存在“令人不安的严重失职”。

工业资源被集中起来处理“词元”

事实上，AI正变得愈发类似于钻探油井。投入数据中心建设和运营的所有铜、硅、电力和劳动力，都被集中起来处理和输出“词元”（token）——大模型处理信息的最小信息单元。美国国务院最近宣布了一项旨在加强AI供应链的国际协议，名为“硅和平”（Pax Silica）。美国副国务卿雅各布·赫尔伯格在宣布该协议时宣称：“如果说20世纪依靠石油和钢铁运转，那么21世纪则依靠算力以及支撑它的矿物来运转。”金融市场和投资者已经开始将“词元”视为现代文明的原始投入要素：各类企业正在推出算力交易市场，就像你可以在证券交易所交易石油、钢铁和玉米一样。

硅谷通过主宰数字世界，已对物理世界施加了间接的控制。如今的数据中心建设完全是另一个量级的存在。从最具体的层面（如冷却、电力、土地）到最抽象的金融工具，AI已经演变成了一种重工业。（作者Matteo Wong，陈欣译）