随着人工智能从实验室走向工业，超级计算机将成长为价值数十亿美元的庞然大物。

下一代人工智能超级计算机在尺寸、成本和电力需求方面正在形成巨大的规模。

乔治敦大学（Georgetown）、Epoch AI和兰德公司（Rand）的研究人员进行的一项新研究显示，到本十年末，训练和运行人工智能系统所需的基础设施可能会变得多么庞大。

从2019年到2025年，领先的人工智能数据中心的硬件成本和功耗每年都会翻一番。

如果这种指数级增长继续下去，我们可能会在2030年看到一台人工智能超级计算机，它拥有200万个芯片，耗资2000亿美元，消耗9吉瓦的电力，大约相当于9个核反应堆的发电量。

电力需求的增长超过了效率的提高

虽然数据中心的效率越来越高，但这还不足以控制总体的能源需求。

研究发现，从2019年到2025年，每瓦的计算性能每年提高1.34倍。

然而，在同一时期，电力需求以每年2倍的速度增长。

Epoch AI指出：“人工智能超级计算机的能效正在提高，但这种转变的速度还不足以抵消整体功率的增长。”

他们的估计表明，9吉瓦的电力可以让700万到900万户家庭用上电 —— 这远远超出了今天的能力。

目前，最先进的人工智能超级计算机是xAI的“巨像（Colossus）”，耗时214天，耗资70亿美元。

它使用20万个人工智能芯片，耗电量为300兆瓦，相当于25万户家庭的用电量。

人工智能超级计算机的扩展速度有多快，它们在哪里，谁拥有它们？

研究人员的新数据集涵盖了过去六年里500多个最大的人工智能超级计算机（又名GPU集群或人工智能数据中心）。

工业现在主导着人工智能超级计算机领域

早在2019年，私营公司就拥有40%的人工智能超级计算能力。到2025年，这一数字已飙升至80%。这一转变反映了人工智能如何从学术探索转向商业金矿。

Epoch AI的论文解释说：“超级计算机曾经只是用作研究工具，现在它们被用作提供经济价值的工业机器。”

因此，私营部门系统的规模和范围迅速增长，每年增长2.7倍，而公共部门的机器每年增长1.9倍。

OpenAI的5000亿美元星际之门项目和NVIDIA最近承诺的5000亿美元只是大量资本流入人工智能基础设施的两个例子。

美国在全球人工智能计算领域处于领先地位

根据这项研究，美国目前控制着大约75%的人工智能超级计算能力。

中国以15%的份额紧随其后，而日本和德国等传统超级计算国家所占的份额较小。

然而，这些数据中心的物理位置并不一定反映谁使用它们，因为许多数据中心提供通过云的远程访问。

不过，托管这些设施需要做出重大权衡。

Good Jobs First的一份报告估计，由于对数据中心的慷慨激励，美国至少有10个州每年损失超过1亿美元的税收。

此外，这些中心消耗了大量的水和土地，使当地的生态系统紧张。

可能的冷却期

尽管有这样的发展轨迹，但并非所有迹象都指向不受控制的增长。

2025年初，Cowen的分析师指出，随着AWS和微软等超大规模企业撤出一些项目，市场将“降温”。

这究竟是预示着经济永久放缓，还是战略暂停，仍有待观察。

但有一件事是明确的 —— 人工智能的崛起与制造更大、更耗电的机器的竞赛是同义词。

如果朋友们喜欢，敬请关注“知新了了”！