“5年燒掉3萬億美元”，越來越喂不飽的AI 算力饑渴癥加?。‘?dāng)前一年，科技巨頭們在AI基礎(chǔ)設(shè)施上的投入已經(jīng)超過建設(shè)信息高速公路20年總開支的一半。原本或許借助10GW的計算能力，AI能夠攻克癌癥的治療方法。但若受限于計算資源，將不得不做出優(yōu)先級選擇。

GW是一個功率單位，1GW相當(dāng)于10億瓦特，與一次強(qiáng)閃電的瞬時功率相當(dāng)，能點(diǎn)燃1億盞LED節(jié)能燈泡，可供一個百萬人口的中型城市提供日常所用的電力。當(dāng)它被用于衡量算力時，指代的是該計算所消耗的能量。在OpenAI創(chuàng)始人奧特曼看來，10倍這樣的能量還有機(jī)會為人類攻克癌癥，前提是讓這股能量成為AI的食材。

人工智能領(lǐng)域總是充斥著“如果……我們就不能……”般的恐慌，盡管他們已經(jīng)走在了時代前沿，卻依然害怕被時代所拋棄。而能讓他們安心的，唯有不斷投入資金。一場由全球巨頭公司掀起的算力基建大戰(zhàn)就此拉開帷幕。奧特曼發(fā)表博文的前一天，英偉達(dá)宣布將向OpenAI投資1000億美元，用于部署大規(guī)模算力中心，訓(xùn)練下一代模型。

1000億美元相當(dāng)于7100億人民幣，A股5400家上市公司里，只有15家的市值高于這個數(shù)字。摩根士丹利預(yù)測，未來5年全球用于支持人工智能的數(shù)據(jù)中心的支出將達(dá)到約3萬億美元，這個數(shù)字和法國2024全年的GDP相當(dāng)。奧特曼計劃建造一座每周都能生產(chǎn)1GW算力的工廠，他認(rèn)為這是史上最酷且最重要的基礎(chǔ)設(shè)施項目，因為算力永遠(yuǎn)不夠用。

算力即計算能力，每一次下達(dá)指令、調(diào)用模型，都要進(jìn)行大量計算。過去，所有的計算在一臺機(jī)器上完成，直到云計算出現(xiàn)。其本質(zhì)是把大量零散的算力資源打包成一個資源池，實(shí)現(xiàn)動態(tài)分配。承載算力的實(shí)體從單一設(shè)備里的芯片變成了安裝了大量機(jī)柜、機(jī)柜里接滿芯片和服務(wù)器的數(shù)據(jù)中心。這些日夜不休運(yùn)作的機(jī)房處理著千百里之外一次次大模型的調(diào)用，它們是AI時代的水和電，是新型的基礎(chǔ)設(shè)施。

對人工智能領(lǐng)域而言，今年是AI算力需求爆發(fā)的元年。算力產(chǎn)業(yè)鏈可劃分為上、中、下游：上游的核心是AI芯片和服務(wù)器；中游是資源和轉(zhuǎn)換器，包括數(shù)據(jù)中心、云計算平臺等算力基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)；下游即各領(lǐng)域的AI應(yīng)用。隨著下游AI應(yīng)用的大爆發(fā)，算力需求同步水漲船高。據(jù)國信證券研報，今年一季度微軟Azure AI基礎(chǔ)設(shè)施處理超100萬億Token，同比增長5倍；國內(nèi)豆包大模型tokens使用量在一年內(nèi)增長137倍，月均復(fù)合增長率達(dá)43%。

企業(yè)繼續(xù)訓(xùn)練大模型也需要持續(xù)消耗大量算力，尤其頂級大模型的迭代，背后往往是算力消耗的指數(shù)級增長。華為在《智能世界2035》報告里預(yù)測，到2035年，全球算力需求會達(dá)到現(xiàn)在的10萬倍。但算力的供給卻持續(xù)緊張。算力供給主要依賴兩件事：一是芯片，二是能源。前者看，英偉達(dá)占據(jù)了全球AI芯片市場80%的份額，但產(chǎn)能分布不均和地緣政治等因素讓這家公司無法喂飽全世界的數(shù)據(jù)中心。后者看，算力中心是“電老虎”，但全球供電能力已經(jīng)捉襟見肘。彭博社近期報道指出，到2035年，美國數(shù)據(jù)中心的電力需求將翻一番，占總需求的近9%，這或?qū)⑹亲?0世紀(jì)60年代空調(diào)普及以來美國能源需求的最大增幅。

供需失衡讓用電成本水漲船高，在美國部分算力產(chǎn)業(yè)密集的區(qū)域，拔地而起的數(shù)據(jù)中心讓附近居民區(qū)的電費(fèi)比五年前上漲了267%。缺錢也是原因之一。貝恩報告指出，若想滿足2030年的AI運(yùn)算需求，全球AI行業(yè)每年得有2萬億美元的營收進(jìn)帳，但即使把AI相關(guān)成本效益算進(jìn)去，資金缺口仍將高達(dá)8000億美元。

很多算力不足的企業(yè)、機(jī)構(gòu)只能向云計算平臺、運(yùn)營商或第三方數(shù)據(jù)中心“借”算力，甚至形成了一個新興產(chǎn)業(yè)：算力租賃。據(jù)海外咨詢機(jī)構(gòu)Verified Market Research預(yù)測，到2033年全球算力租賃市場規(guī)模將激增至128億美元，年復(fù)合增長率高達(dá)13.4%。

緊缺的供給和霸占上游的優(yōu)勢，讓全球算力市場成了由英偉達(dá)說了算的“賣方市場”。與此同時，它也通過一系列動作，不停強(qiáng)化行業(yè)滲透力。花1000億美元幫OpenAI造數(shù)據(jù)中心，背后的算盤也不難理解，建設(shè)10GW的算力中心，要花3000—4000億美元購買英偉達(dá)的芯片和系統(tǒng)，相當(dāng)于投出去的錢又回到了自己手里，還強(qiáng)化了OpenAI對英偉達(dá)芯片的依賴。

此前，9月初，英偉達(dá)掏出50億美元買下英特爾近5%股份，意在搶占AI PC市場；而過去兩年它累計投資超過80家AI初創(chuàng)公司，提前和下一代有潛力的AI應(yīng)用深度綁定。以英偉達(dá)和OpenAI為代表，美國的AI算力基建早已成為科技巨頭的戰(zhàn)場，頭部企業(yè)從各自為營轉(zhuǎn)向抱團(tuán)發(fā)動“永動機(jī)”模式。

從燒錢規(guī)模看，美國大廠今年放話出去的千億級算力項目已經(jīng)不止一個。1月，OpenAI、甲骨文、軟銀共同宣布將投資5000億美元在美國建設(shè)算力中心，命名為“星際之門”計劃，成為史上資金規(guī)模最大的AI基建計劃；4月，英偉達(dá)和馬斯克的人工智能公司xAI共同宣布投資人工智能投資基金MGX，整體規(guī)模預(yù)計達(dá)到1000億美元——這一基金去年由微軟和貝萊德推出，旨在籌集資金在全球建設(shè)數(shù)據(jù)中心以及支持其能源需求；9月，OpenAI跟甲骨文簽訂了期限5年、價值3000億美元的算力采購合同。

此外，亞馬遜、微軟等一眾巨頭也斥資上百億美元，正在世界各地如火如荼地建設(shè)數(shù)據(jù)中心。據(jù)《華爾街日報》報道，預(yù)計美國2025年AI數(shù)據(jù)中心支出規(guī)?；蜻_(dá)5200億美元（約合3.7萬億元人民幣）。

巨大的投入背后，還有極致的抱團(tuán)。以O(shè)penAI、英偉達(dá)和甲骨文三者為例， OpenAI前腳和甲骨文簽訂3000億美元、為期五年的算力服務(wù)合同，后腳接受了英偉達(dá)承諾1000億美元的算力基建投資。根據(jù)協(xié)議，OpenAI將從2027年開始向甲骨文購買4.5GW—5GW的算力，而這需要上百萬臺英偉達(dá)最先進(jìn)GPU支持，光是這部分硬件支出就上千億美元。也就是說，英偉達(dá)投資OpenAI的1000億美元，很大程度上會通過OpenAI向甲骨文采購云服務(wù)、甲骨文再向英偉達(dá)購買GPU的方式回流。

這種巨頭結(jié)盟的模式，已從簡單的商業(yè)競爭上升到了生態(tài)規(guī)則的制定。20世紀(jì)，美國曾通過控制全球石油資源一步步確立并維系了其世界霸權(quán)，今天，21世紀(jì)的“算力大戰(zhàn)”一如對石油的爭奪。牛津大學(xué)的研究團(tuán)隊調(diào)查了全球算力的分布情況，發(fā)現(xiàn)在AI時代真正擁有“算力主權(quán)”的國家，全世界僅33個，其中美國第一，中國大陸排名第二。

在海外巨頭不知疲倦地?zé)X搞算力基建時，中國也有自己的規(guī)劃。企業(yè)端在投入。近期，阿里云CEO吳泳銘在云棲大會上對外宣布，未來三年，阿里將投入超過3800億元，用于建設(shè)云和AI硬件基礎(chǔ)設(shè)施，總額超過去十年總和。到2032年，阿里云全球數(shù)據(jù)中心的能耗規(guī)模將較十年前提升10倍。此外，僅今年上半年，移動、聯(lián)通、電信三大運(yùn)營商的資本開支合計超千億人民幣，方向不約而同布局AI基建。中國移動稱全年計劃支出1512億元，重點(diǎn)投向算力領(lǐng)域。

國際數(shù)據(jù)公司（IDC）近日發(fā)布的報告《全球人工智能和生成式人工智能支出指南》預(yù)測，中國AI投資五年復(fù)合增長率將達(dá)25.7%，2029年總規(guī)模預(yù)計突破1114億美元。技術(shù)攻關(guān)也在持續(xù)。相較于海外巨頭“大力出奇跡”的砸錢模式，國產(chǎn)替代走出了一條“性價比”路線：一是投入芯片研發(fā)，如華為、阿里云等頭部企業(yè)正加速推出專門適配大模型訓(xùn)練的芯片，通過硬件結(jié)構(gòu)設(shè)計，提升計算能力；二是提高算力效率，最典型的是DeepSeek。最近梁文鋒擔(dān)任通訊作者的DeepSeek-R1推理模型研究論文登上《Nature》，論文提到DeepSeek-R1訓(xùn)練使用了512塊英偉達(dá)H800芯片。雖然OpenAI未披露消耗量，但市場普遍估計，GPT-4 訓(xùn)練使用約25000張性能更高的英偉達(dá)A100芯片。

從更宏觀的層面，中國正用另一種頗具本土特色的方式布局算力大戰(zhàn)。這種打法在國務(wù)院日前印發(fā)的《關(guān)于深入實(shí)施“人工智能+”行動的意見》里很明確：全國“一盤棋”布局。根據(jù)《意見》，我們將通過頂層設(shè)計，把分散在全國各地的算力資源織成一張網(wǎng)絡(luò)，通過統(tǒng)一調(diào)度來解決資源分配不均的問題。比如，為了解決東部供給不足和西部算力資源閑置，推動將分散在不同地點(diǎn)的處理器連接起來形成算力集群，把西部的算力資源向東部地區(qū)轉(zhuǎn)移；將西部地區(qū)算力中心用于高能耗的模型訓(xùn)練，東部地區(qū)的算力中心則用于能耗更低的推理。

這就是2022年啟動的“東數(shù)西算”工程，其出發(fā)點(diǎn)是為稀缺的算力分配優(yōu)先級，以實(shí)現(xiàn)最大經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出。在安徽蕪湖的數(shù)據(jù)中心集群“中華數(shù)島”，被稱為“中國版星際之門”。這個集群正是“東數(shù)西算”工程的一部分。“東數(shù)西算”目前形成8個樞紐節(jié)點(diǎn)、10個數(shù)據(jù)中心集群、覆蓋14個省份，提供了全國約八成的智能算力。8個樞紐節(jié)點(diǎn)中，有5個在西部地區(qū)，地廣人稀、能源豐饒，解決了地和電兩個大問題。

“頂層設(shè)計+政企協(xié)同”的路徑也意味著，中國的算力開始像水和電那樣，具備公用事業(yè)性質(zhì)。也正是這種公共性，促使國產(chǎn)AI在應(yīng)用層形成了一種去中心化的創(chuàng)新環(huán)境和“小口深挖”的創(chuàng)業(yè)生態(tài)，醫(yī)療、金融、政務(wù)等各行各業(yè)的垂直AI應(yīng)用百花齊放，走出了跟美國由頭部通用大模型主導(dǎo)的完全不同的道路。

AI行業(yè)離實(shí)現(xiàn)“算力自由”還有很遠(yuǎn)，但已經(jīng)投進(jìn)去的錢能否帶來預(yù)期的回報還需要更長的時間來驗證。無論如何，已經(jīng)沒有任何一個國家、一個公司敢下牌桌。只是熱潮之下，理性的聲音正在浮現(xiàn)：算力戰(zhàn)爭，最終比拼的或許不全是燒了多少億、堆了多少卡，更是應(yīng)用的智慧、轉(zhuǎn)化的效率與可持續(xù)的生態(tài)。