马斯克打算把数据中心直接送进太空，这下可把黄仁勋难住了，他在2月26日的财报电话会上就直说了，太空跟地球完全不一样，温度低得吓人，虽然太阳能多得用不完，也有大把空间，可就是没空气流动。这么一来散热只能靠传导，那散热器就得造得特别大。液冷散热在太空中显然行不通，系统太笨重也太复杂。黄仁勋明确表示：“咱们在地球上用的老法子，拿到太空中肯定得改改。”之前马斯克嚷嚷着要上天建数据中心，主要是觉得电力的增量跟不上芯片的产出。他说芯片产能指数级增长，可地球上的电却跟不上趟。照他的说法，36个月内太空会是部署AI最便宜的地方，不然就会落得个芯片堆成山却用不起来的下场。搞AI太费电了，拿GPT-4来说，训练一次就要耗掉1.2亿度电，这相当于3000户家庭一年的总用电量。而且大模型的参数越来越多，算力需求每3-4个月就翻一番，电力消耗正在疯狂吞噬全球能源产能。马斯克认为太空里的太阳能几乎是取之不尽的，不受地球电网限制，这正是解决问题的关键所在。黄仁勋倒是挺务实的，点出了太空计算的技术瓶颈，但也承认它有很大的潜力。 咱们仔细一看就会发现：算力已经成了国家竞争的战略资源。AI的尽头就是算力，算力的尽头就是电力。未来的AI竞争本质上就是能源竞争。咱们国家发电能力那是杠杠的，十几年一直稳坐世界第一的宝座。2023年中国发电量达到9.4万亿千瓦时，占到全球的30%，是印度的5倍、美国的2倍。马斯克甚至都预测到了2026年，中国的发电量可能会变成美国的3倍。更关键的是咱们搞了个“东数西算”战略来优化算力资源配置。“东数西算”是个国家级的大工程，专门用来解决东西部资源分布不均的问题：东部算力不够用、西部资源过剩。这个策略就是让中西部利用能源优势建基础设施，“数据向西走，算力往东边送”，把东西部的供需矛盾给抹平了。 未来各国AI的差距可能不再是算法谁更聪明，而是看谁家能源又便宜又清洁又充足。微软的首席执行官萨提亚·纳德拉也说了：能源成本决定了谁能赢下AI竞赛。关于这个行业的更多分析可以去下载“前瞻经济学人APP”或者看看“企查猫APP”的企业数据。