关于人工智能的争论仍然主要围绕模型、参数和芯片。但决定谁在这场竞赛中领先的真正瓶颈不是计算，而是物理。训练 GPT-4 规模的模型需要消耗 50 到 100 吉瓦时的电力，相当于数万个家庭每年的用电量。大规模进行推理，每天处理数十亿次查询，会使这个数字增加几个数量级。战略问题不是谁拥有最好的算法。问题在于谁能够获得廉价、丰富且可靠的能源，以及能够获得多长时间。
路线图忽略的电力成本
训练前沿模型是一项离散操作：它发生一次，持续数周或数月，能源成本虽然很高，但是可以预测的。真正的问题是连续推理。每次用户向人工智能助手发送消息、处理文档或生成图像时，都会发生一个耗能的计算周期。乘以数亿并发用户，电力需求就可以与整个工业部门相媲美。
微软预计，到本十年末，其人工智能承诺将使其数据中心的能耗增加两倍。 OpenAI 与软银合作开展 Stargate 项目，宣布对美国基础设施投资 5000 亿美元，其中很大一部分与能源生产和传输直接相关。高盛估计，到 2030 年，全球数据中心需求预计将增长 160%，这主要是由人工智能有效负载推动的。这些不是技术数字。这些都是基础设施的重要数字。
正在重新绘制的地缘政治版图
全球廉价清洁能源的分布不均匀，这正在创造很少有战略家认真考虑的结构性优势。北欧国家（冰岛、挪威、瑞典）将丰富的地热和水力发电与凉爽的天气相结合，从而降低了数据中心的冷却成本。法国 70% 的能源使用核能，这保证了价格稳定和低排放。加拿大拥有大型水力发电厂，集中在魁北克省和不列颠哥伦比亚省。如今，所有这些国家都拥有竞争对手无法快速复制的基础设施优势。
另一方面，严重依赖进口化石燃料的国家面临双重问题：成本高和供应不稳定。在电力昂贵或容易停电的地区建设人工智能数据中心不仅效率低下，而且存在战略风险。能源地缘政治始终塑造着权力地缘政治。变化的是，它现在也塑造了情报的地缘政治。
核复兴及其揭示的内容
微软决定重新启用自 2019 年以来关闭的宾夕法尼亚州三哩岛工厂，这并不是怀旧之情。这是工程计算。该工厂将根据长期合同专门为微软数据中心供电。亚马逊也采取了类似的举措，收购了一个与宾夕法尼亚州核电站直接相连的数据中心园区。谷歌宣布与模块化反应堆公司 Kairos Power 签订合同，从 2030 年起提供 500 兆瓦的电力。
这些决定揭示的内容很简单：大型科技公司不相信太阳能和风能在当前配置下能够提供人工智能所需的可靠基本负载。太阳能和风能是间歇性的——晚上不会有阳光，风也不会一直吹。 AI 数据中心需要 99.9999% 的正常运行时间，不间断。核能恰恰满足了这一点：高发电密度、可预测性和零碳排放。看似正在衰落的技术突然变成了最高级别的战略资产。
巴西的立场：真正的优势，但集中度有问题
巴西拥有世界上最清洁的电力矩阵之一。全国大约 85% 的发电量来自可再生能源——水力发电、风能和太阳能。这使得该国在任何计算环境成本成为竞争因素的情况下都处于优势地位，无论是由于欧洲监管还是来自具有 ESG 目标的企业客户的压力。在巴西使用 100% 可再生能源运营的数据中心并不是绿色营销，而是一种差异化的商业主张。
近年来，东北部风能和塞拉多太阳能的扩张显着增加了发电容量，其价格在能源拍卖中属于世界上最具竞争力的价格之一。巴西风能合同的平均成本始终低于每兆瓦时 150 雷亚尔，这是大多数欧洲市场无法达到的数字。优势是存在的。问题在于集中度：该国的数据中心走廊不成比例地集中在圣保罗-里约轴线上，该地区依赖于旧的传输网络和遭受气候变化影响的水库。清洁矩阵的结构优势被集中消费的地理位置部分抵消。
对于那些决定人工智能基础设施的人来说，这会带来什么变化
仍然将云区域选择视为次要技术决策（延迟、法规遵从性、服务可用性）的组织需要扩大分析框架。能源正在以云计算历史上没有先例的方式进入总运营成本方程式。 AWS、Azure 和谷歌云已经在地区之间区分价格，部分原因是当地的能源成本。这种差异将会增加，而不是减少。
对于大规模人工智能运营的公司来说——无论是内部推理还是大量使用 API——工作负载的本地化已经成为一个相关的成本杠杆。在能源更便宜、更清洁的地区进行推理可以降低运营成本和监管风险。正在建设自己的基础设施的公司需要在选址过程中考虑以下因素：该地区的发电结构、电网稳定性、五年和十年的预计能源成本以及长期可再生能源购买协议的可用性。这些不是次要变量。对于那些将运营数据中心数十年的人来说，这些都是主要变量。
巴西有一个具体的机会将自己定位为需要廉价可再生能源的拉丁美洲和全球公司的人工智能数据中心目的地。但这需要对传输进行投资以分散消费，并需要鼓励东南轴线以外的数据中心的产业政策。优势是存在于纸面上的。将其转化为真正的优势需要政治决策和基础设施——从历史上看，该国动员这两种资源的时间比应有的要长。
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