AI在提升大家生活品质的同时，也给电力系统带来了不小的压力。这种耗电情况的背后，其实是激活内需消费力与经济循环的一种手段，而推动海水淡化与新能源建设提速是关键所在。你可能对AI的能源消耗感到吃惊，特别是训练模型和运行推理的时候，它消耗的电量是难以想象的。一些大型模型的单次训练就需要几百兆瓦时的电，差不多是一个小城市一星期的用电量。记得之前看到一个报告说GPT-4一个训练版本可能需要几百兆瓦时的电量，这个数字估计而来，但确实让人吓了一跳。再详细一点说，GPU的功耗高峰时达350瓦每卡，整个集群可能上千台这样的GPU同时运行，基本盘的耗电就像个黑洞一样巨大。而且这只是训练环节的情况，推理环节更加频繁也更耗电。 你平时使用ChatGPT的时候可能觉得麻烦，因为每次都会听到GPU负载的声音，背后用的电量可不是公众能直接感受到的。再说说海水这个话题吧，海水作为能源支撑的潜力非常大。海水淡化不仅能为城市供水，也变成了AI产业的隐形支柱。举个例子来说，如果我们把海水中的氯化钠浓缩成可用的盐，两步就能做出氢气和氧气，用于燃料电池供AI基地使用。这样一来，就能获得低成本、源源不断的能源供应。 但是这个话题有点跑题了，我们再回到正题上吧。海水淡化本身也是一个耗电大户。每立方米淡化海水大约需要0.5到1千瓦时的电量。这个成本有规模经济的空间才能支撑如此庞大的能源需求。技术进步也在推动着反渗透技术降低能耗，但是还不算非常低价。 所以说海水淡化不仅是给城市供水的场景之一，也变成了AI产业的能源后备。毕竟要提供大量算力就要有持续不断的能源供应。从产业链角度看，海水产业、淡化设备制造商还有能源供应商逐渐融为一体。这种紧密结合让很多行业不再孤立发展。 我猜测未来AI深层次发展不能只依赖地面电网。在深海、偏远地区或者未来的月球基地都得自己建水电站或者用海水提取能源来解决问题。这其实是推动新能源建设提速成为关键环节。 工业革命到今天一直在消耗越来越多的能量，AI也是能量魔鬼但同时也是产业更新催化剂。 不过要说这个问题有个硬伤就是成本问题：海水淡化和新能源融合短期内会让成本居高不下。 企业更关心稳定性和维护成本 你们知道吗？我刚查了些资料发现很多研究都提到AI使用高能耗是必须的，但未来节能方案才是关键所在 谁能想到呢？未来几年电力来源可能从煤炭、天然气逐步切换到海水提取能源？ 我个人怀疑企业更关心稳定性和维护成本 否则这种大规模依赖海水淡化能不能持续还很难说呢？ 科学家们还在试图用化学催化把海水中某些元素浓缩提纯 效果还未知因为实验还在摸索中 从产业链角度看未来几年电力来源会不会逐步切换到海水提取能源？ 谁能想到呢？ 我个人怀疑企业更关心稳定性和维护成本 所以说这个问题比较复杂 你们觉得呢？