（圖檔來源：攝圖網）
随着人工智能(AI)技術的迅猛發展，其對算力和電力的需求也呈幾何級數增長。
在最近一次油管訪談中，Meta首席執行官馬克・紮克伯格(Mark Zuckerberg)表達了對AI資料中心電力供應問題的擔憂。
紮克伯格在接受Dwarkesh Patel頻道采訪時指出，盡管近期IT企業在購買AI圖形處理器(GPU)上遇到的困難有所緩解，但電力問題可能成為AI發展的下一個瓶頸。他特别提到，建設1GW級别的資料中心——即相當于一個核電機組的發電能力——目前并不現實，因為各國對能源行業的管理日益嚴格，這意味着為大型資料中心建設配套能源設施(包括發電站、變電站、輸電系統)的審批更為緩慢。審批流程且複雜。
紮克伯格的擔憂并非空穴來風。随着AI技術的廣泛應用，特别是在資料中心、大規模計算和智能電網等領域，電力需求激增。OpenAI的ChatGPT等AI産品就是耗電大戶，其每日消耗的電力超過50萬度，相當于1.7萬個普通美國家庭的日均用電量。這種電力消耗對于現有的電力系統來說無疑是一個巨大的挑戰。
馬斯克也曾在不同場合表達過類似的擔憂。他強調，随着AI技術的不斷進步和廣泛應用，電力供應可能會出現短缺。他呼籲人們關注能源問題，并建議采取更有效的能源利用和管理措施，以應對AI帶來的電力挑戰。
人工智能行業是當今世界最具前瞻性和創新力的領域之一，其快速發展涵蓋了機器學習、深度學習、自然語言處理等領域，為各行各業帶來了巨大的變革和創新。
在未來，随着AI技術的不斷進步和應用場景的不斷拓展，電力問題将成為制約AI發展的關鍵因素之一。
中國人工智能企業研發強度遠超國内企業平均水準
根據《中國新一代人工智能科技産業發展報告2022》，中國有197家人工智能上市企業公布了研發投入資料。其中，研發強度在5%-10%之間的企業數量最多，占比為36.35%；而研發強度大于10%的企業占比33.5%，平均研發強度達到9.98%，遠超國内企業的平均水準。
全球人工智能企業中仍有半數未盈利
根據全球企業資料庫，共有1540家企業公示其利潤率，從利潤率的區間分布來看，目前0-20%的利潤區間有610家，而小于0%利潤率的企業則合計有798家，合計占已公示利潤率企業數的51.8%。
中國人工智能企業核心布局的技術分析
從人工智能企業核心技術分布看，大資料和雲計算占比最高，達到41.13%。其次是硬體、機器學習、推薦系統和服務機器人，占比分别為7.64%、6.81%、5.64%。在其後的技術中，物聯網、工業機器人、語音識别、自然語言處理以及圖形圖像識别技術的占比依次為5.55%、5.47%、4.76%、4.72%。
美銀最新釋出的研報指出，随着人工智能技術的迅速發展，美國電網的電力需求将面臨前所未有的增長。預計在2024年至2030年間，美國的電力需求将以2.8%的年複合增長率(CAGR)增長。美銀認為，這一增長主要受到AI資料中心的擴張、工業增長、電動汽車的采用以及建築電氣化等四大因素的推動，其中資料中心的電力需求尤為突出。
ARM首席執行官雷内·哈斯表示，人工智能模型如OpenAI的ChatGPT需要大量電力。他指出，到2030年，人工智能對電力的需求可能占據美國電力需求的20%至25%，遠高于目前不到4%的水準。哈斯指出，這些人工智能模型需要大量持續的電力才能有效運作，随着人工智能收集的資訊越多，其智能性也會提升，進而需要消耗更多的電能。
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