“编者按：这篇 Dwarkesh Patel 访谈的意义，在于它提供了一个罕见的视角：从能源、智能与文明未来的第一性原理出发，重新审视我们所处的世界 。Casey Handmer的思考，穿透了AI竞赛的表层喧嚣，直达驱动人类发展的底层物理定律 。
我们翻译并分享此文，是相信其思想的价值再怎么强调也不为过，它能为关心未来的你，带来根本性的启发与思考框架。
内容太长了（20134字），建议您先收藏，在精力充沛时阅读或聆听，必有收获。播客地址在文末。
Dwarkesh Patel: 今天我采访的是凯西·汉德默。凯西参与过许多很酷的项目。
他在加州理工学院获得博士学位，研究引力波和黑洞，之后去了超级高铁公司，再后来加入了NASA的喷气推进实验室。
现在，他是Terraform Industries的创始人兼首席执行官。凯西，欢迎你。
Casey Handmer: 谢谢。很高兴终于能来到这里。
AI竞赛的本质：一场能源与制造的工业角力
Dwarkesh Patel: 你认为到2028年，我们在美国制造的太阳能产能可以增加多少？
Casey Handmer: 这是个好问题。当俄罗斯入侵乌克兰时，我以为欧洲人终于会醒悟过来，下定决心要实现太阳能电池板从原材料到最终成品的本地化生产。
但这并没有发生。他们每天仍然付给俄罗斯十亿美元，来换取不被入侵的“特权”。
但当时我认为，他们大概需要两年时间就能做到。
我觉得美国如果从今天开始，可能只需要两年甚至更短的时间。
很多技术我们这里已经有了，不是非要从零开始发明。
基本上就是给各地制造商打个电话，告诉他们：从今天起，你们需要把工厂规模扩大十倍，开一张空白支票给你们，开始干吧。
Dwarkesh Patel: 你的很多预测听起来不像是预测，而更像是：如果我们有二战级别的决心，有曼哈顿计划那样的强度来做某件事，我们能做得多快？
就好像如果是埃隆·马斯克在管理政府，事情会进展多快？
Casey Handmer: 他确实短暂地当过。或许我们应该这么说：如果埃隆像运营SpaceX那样来管理政府。
Dwarkesh Patel: 这与“考虑到我们并没有以二战级别的强度来对待这件事，实际上最可能发生什么”这个问题是相对的。
看看埃隆参与的xAI，他们现在真正关注的是什么？
他们关注的是芯片，因为他们明白关键的瓶颈是芯片，而不是太阳能。
能源的抉择：天然气的短期现实与太阳能的长期必然
Casey Handmer: 即便特朗普对中国太阳能产品征收200%的关税，而我们又无法通过越南之类的国家来规避，那也依然是划算的。
这根本不重要。如果你的数据中心需要太阳能来运行，从整体成本来看，这并不会造成什么影响。
真正重要的是拥有具备竞争力的芯片，以及在你的数据中心里安装足够多的、连接到液冷系统的芯片。
而这恰恰是埃隆和他的公司所擅长的——实现这种大规模、半自动化的量产。
他们在德州有个工厂，完全自动化地生产星链的接收器。
那么，我们没有太阳能电池板工厂这个问题，在什么时候会成为关键瓶颈呢？
我非常怀疑它会成为关键瓶颈。全世界有几十家太阳能电池板制造商，它们都在相互竞争。
Dwarkesh Patel: 所以你非常看好太阳能。
Casey Handmer: 是的。
Dwarkesh Patel: 目前，那些超大规模数据中心公司正在为他们建设的数据中心做决策。
这些数据中心的规模将达到1-2吉瓦，Meta的甚至达到5吉瓦。他们正在决定如何为这些设施供电。
那些真正投入了真金白银的人，正在选择天然气。
他们不可能看不到太阳能的学习曲线。他们正在建造的项目要到2028年或2030年才会上线。
为什么他们是错的，而你是对的？
Casey Handmer: 这是他们的工作。他们可能比我更懂。
但说正经的，如果你现在是xAI，想在孟菲斯市中心建造那个巨大的数据中心，你会希望尽快完成。
你会想：我们需要哪些要素来建造它？
我们需要一栋建筑。没时间新建了，那就买一栋现成的。好，我们来改造它。我们需要电力，需要散热。
那些东西可以用卡车运来，所以他们就这么做了。你需要能接上天然气。他们在那有天然气管道，可以接入本地的管线。
通常来说，只要你能接入天然气管道，就能获得足够的电力。
普通天然气输送管道的能源传输能力远高于架空电线，而且升级也更容易。
所以，如果你现在面临这种情况，你会说：我们是否受限于租用燃气轮机的能力？
不，他们不受限，因为市场上碰巧有一两次有足够的供应。
但到了一定程度，随着规模的扩大，你会开始触及各种新的限制。
其中一些限制就包括天然气的可获得性。所以现在有很多讨论，关于在宾夕法法尼亚州和德州部分地区做这件事，因为那里有很多闲置的天然气资源。
但与此同时，美国正在大力提升其向海外出口天然气的能力，所以天然气的价格不会永远那么低。
你会开始遇到燃气轮机制造速度、变压器生产速度、电网容量等方面的限制。
还会遇到AI和依赖传统电力生产及输送设施的人类相互竞争的问题。
我们最近就看到，在PJM的一次远期拍卖中，电价高得离谱，对于那些依赖廉价电力来取暖、制冷和维持基本生活水平的消费者来说，是不可持续的。
如果你看得足够远，你可以任意地调高这个需求。
你可以说，我们每年要增加一吉瓦的电力需求。好，这个需求我们可以用燃气轮机来满足。
每年增加一吉瓦，我们不会永远都缺天然气。但如果是每年增加5吉瓦呢？每年50吉瓦呢？甚至是每年100吉瓦？
你总能把现有的体系推向极限。
不想过早地类比，但亨利·凯泽在里士满建立了造船厂，就在旧金山伯克利附近。
他最初是为英国人造船，到战争结束时，他已经有四个造船厂在同时运作，以至于他的钢铁供应成了瓶颈。
战争期间钢铁非常稀缺，因为各行各业都在使用它，所以凯泽工业公司不仅自己建了炼钢厂，甚至还建了铁矿。
他们亲自去开采岩石，然后把它们变成船只。这和我们现在面临的情况类似，你需要建立庞大的垂直产业链。
在这一点上，我特别看好xAI，因为埃隆系的公司，相比于谷歌和Meta这些公司，已经做了太多工业领域的事情。
如果需要，他们可以一直追溯到最上游的原材料供应。
Dwarkesh Patel: 等等，目前这些基于天然气的计划，是因为PJM有各种各样的电力来源。
他们有核能，有天然气，有煤炭，各种各样的。
这里的电价上涨，可能更多是由输电成本的增长驱动的，而不是发电成本的增长，你明白我的意思吗？
Casey Handmer: 当你支付电费账单时，费用有时会分为输电成本和发电成本，有时还有输入成本和其他费用。
输电成本是指电力公司为了建设和维护连接所有房屋与所有发电厂的庞大电网所需的花费，再除以你的边际用电量。
我们看到的问题，也是为什么加州的PG&E常年处于破产边缘的原因，是尽管增加一块太阳能电池板或一台燃气轮机的成本相对便宜，但把这些电力输送到你家却极其昂贵。
为什么？因为你通常需要工会化的劳动力，在已经建有基础设施的区域建设和维护电线。
你会遇到各种冲突，无论是在你家门口竖一根电线杆，还是建设一条新的输电线路，这都需要你动用土地征用权。
于是你就要花上好几年的时间在法庭上，用公共资金去和其他人打官司。
然后还有森林火灾。这简直是鲍莫尔成本病的典型案例。
我们未来将看到这些电网被大规模修剪的原因之一，就是因为在我们现有的监管体系下，我们根本负担不起维护费用。
Dwarkesh Patel: 你说修剪，是指所有东西都会脱离电网吗？
Casey Handmer: 对我来说很清楚，对于像AI数据中心或炼铝厂这样的大型、独立的电力负载，你将不得不为它们建造自己的发电厂，就像过去那样。
如果你以前有一家炼铝厂，你也会为它建造自己的发电厂。
Dwarkesh Patel: 在每个工业厂址都建一个备用的发电厂，这似乎效率很低。
Casey Handmer: 让我为你描绘一个宏伟的愿景。
这看起来似乎效率低下，但如果你对电力成本非常敏感，你就必须这么做。没有别的办法。
对于xAI的数据中心来说，拥有自己的独立发电厂——就建在停车场里的一堆卡车上——效率低吗？
不，这并不低效。这是他们获得电力的最便宜的方式。
Dwarkesh Patel: 好吧，AI可能是个特例。但宏观来看，各地人们都在建造数据中心，而这些数据中心要好几年后才能上线。
他们都在选择天然气。这到底是怎么回事？
Casey Handmer: 燃气轮机的供应量相对于GPU来说，我们还没有完全耗尽。
Dwarkesh Patel: 你有没有估计我们什么时候会用完？因为我们也可以生产更多。
Casey Handmer: 基本上2030年以前的产能都已经被预订了。
是的，你可以生产更多的燃气轮机。有趣的是，要扩大这些燃气轮机的生产，成本其实是相当高的。
有一件事你迟早要面对。传统的发电方式就是蒸汽机。
你在地球上找到某种与大气处于化学非平衡状态的化学物质，然后燃烧它产生热量。可能是煤、天然气或石油。
Dwarkesh Patel: 你这是在给我讲最基本的原理啊。
Casey Handmer: 是的，没错。热量产生后，你用它来烧水。水蒸气通过某种机械装置产生运动。
这种运动带动一块磁铁旋转，产生电场，然后推动电子沿着电线流动，这些电子再推动另一系列门电路中的电子，从而模拟出思维过程。
这过程有点复杂。但关键步骤是以最高效的方式将热能转化为电能。
最常见的方式，无论是核电站、联合循环燃气电厂还是燃煤电厂，都是一样的，被称为布雷顿循环。
飞机上的喷气发动机也是一个布雷顿循环。
只要你有一个布雷顿循环，里面有一堆因科镍合金在高速旋转，那成本就一定会很高。
Dwarkesh Patel: 是因为它本质上效率低，还是什么原因？
Casey Handmer: 只是建造成本本身就很高。
Dwarkesh Patel: 好的。通用电气生产的那些100兆瓦的燃气轮机，成本是多少？
Casey Handmer: 我其实不知道零售价是多少。我猜如果他们的价格是浮动的，那现在应该已经涨了很多了。
但如果我没记错的话，每兆瓦时35美元只是……
Dwarkesh Patel: 多少，不好意思？
Casey Handmer: 每兆瓦时35美元，这仅仅是布雷顿循环部分的成本。
我们还没算燃料、热交换器、冷却池等任何其他费用。
仅仅是那些高速、高温旋转部件的摊销成本，就达到每兆瓦时35美元。
Dwarkesh Patel: 你觉得那些超大规模数据中心公司是不理性的，还是他们有别的理由？
Casey Handmer: 需要明确的是，他们根本不在乎电力成本。这一点非常反直觉。
对于宾夕法尼亚州的凯特尔老奶奶来说，她对电价非常敏感。我们不希望她在退休后因为电费过高而受苦。
那不是我们想看到的画面。但同时，你每个月使用Claude或Grok之类的AI工具，它为你创造的经济价值是多少？
Dwarkesh Patel: 非常大。显然远超订阅费，可能是订阅费的10倍？
Casey Handmer: 是的，轻而易举。假设订阅费是10美元左右，那么创造的价值就在100美元左右。
Dwarkesh Patel: 不，可能更像是100美元的订阅费和1000美元的价值。
Casey Handmer: 那么，xAI或Anthropic等公司为你提供服务的成本是多少？
提供服务的边际可变成本，也就是电力成本，还不到总成本的10%……
嗯，他们提供服务的成本大概是每百万token一美元左右。
电力成本大约占其中的10%。所以，10美分的电力，创造了1000美元的经济价值。
很明显，Anthropic完全可以说：我们的电力成本基础增加了100倍。
现在，在你100美元的账单中，你为电力支付的不再是10美分，而是10美元。
所以我们要把你的订阅费提高到110美元，作为电力容量附加费。
然后他们就可以去采购燃气轮机，价格高到让你瞠目结舌。
Dwarkesh Patel: 好吧，那我们为什么最终会迎来一个太阳能的未来呢？
到2032年，我们数据中心的额外电力需求将达到数百吉瓦，到那时，大部分电力都将来自太阳能吗？为什么会这样？
Casey Handmer: 因为没有足够的燃气轮机在生产。
而且，我想在21世纪初……我们可以把当时燃气轮机的生产数量图表叠加到现在来看。
目前，他们基本上又恢复到了21世纪初的生产速度。
Dwarkesh Patel: 但我不知道，你也需要制造更多的太阳能电池板，对吧？
Casey Handmer: 太阳能和天然气都存在供应弹性的问题。
Dwarkesh Patel: 你是否有什么理由认为，一个以天然气为动力的数据中心，其供应链问题会比一个以太阳能为动力的更严重？
Casey Handmer: 是的，我认为有。天然气的学习曲线远不如太阳能那么陡峭。
这就告诉你，制造太阳能电池板要容易得多，容易得多。很少有制成品比它更容易制造。
它的赖特定律系数是43%。也就是说，每当累计产量翻倍，我们的成本就会下降43%。
Dwarkesh Patel: 这是基于什么？为什么我们每年都能找到价值43%的可降本或提效的空间？
Casey Handmer: 粗略地说，有大约10000名制造工艺工程师在全职研究这个问题。
这可能适用于任何工艺，但没有其他工艺能看到像太阳能这样的学习速度。
这种说法不完全准确。为了能长期维持这种学习速度，你的需求弹性显然需要超过你的学习率。
否则，经过几次数量级的增长后，你就会在当前价格下使市场饱和，从而失去进一步的增长动力。
但在太阳能这个案例中，我们大约每两年产量就会翻一番。
每2到2.5年，产量翻倍，价格下降约40%。这相当于每年下降15-20%。
仅仅因为价格下降，需求就飙升，其增长幅度可能是新增边际产能增长的六倍以上。
在这一点上，我要说那些所谓的专家绝对是错的。
传统观点认为，太阳能的需求本周就会饱和。它总是在即将饱和。
我们这里有张图表，上面写着：就是今年了，它再也不会增长了。
但实际上，它正以爆炸性的速度突破图表的上限。这种传统观点是错误的。
太阳能的采用率、产量和价格下降不仅在持续，而且在加速。
并且它们加速的速度本身，也还在加速。
Dwarkesh Patel: 加速的速度还在加速？
Casey Handmer: 是的。
Dwarkesh Patel: 是以太阳能占总能源消耗的比例来衡量吗？
Casey Handmer: 是从它对其所服务的市场的适应性随时间不断增强这个意义上来说的。
所以，现在还处于非常早期的阶段。我们仍处在太阳能的Apple II电脑时代。
Dwarkesh Patel: 回到正题，如果说太阳能之所以越来越便宜，是因为对太阳能的需求很大，而这种需求能够支撑起规模经济或其他机制……
Casey Handmer: 是的。
Casey Handmer: 我要大胆地同意埃隆·马斯克的观点。
Dwarkesh Patel: 那么，这难道不也应该适用于燃气轮机、变压器、发电站以及非太阳能未来所需的其他一切吗？
我们预计人工智能将推动对电力的需求，无论其来源如何。
如果说太阳能随时间变得更便宜的原因仅仅是需求上升会推动效率提升，那为什么这对其他能源不适用呢？
Casey Handmer: 假设你是一家银行，正在决定是否要借一大笔钱给通用电气来扩大其燃气轮机的生产。
你今天可以给他们开支票。他们会开始扩大工厂规模。
大概三、四、五年后，他们会开始看到这么做的好处。
但你不知道到那时AI泡沫是否已经破裂。你不知道西门子或飞利浦或其他公司是否已经在竞争中击败了你。
你也不知道通用电气自身潜在的重大结构性问题是否会导致它像过去一样无法竞争。
为了收回这笔投资，你还必须让那个工厂以那种产能持续运营20年。
如果我看到和他们现在看到的同样的图表，我会说：25年后，我们生产的燃气轮机价格，在一个太阳能已经达到当前价格、电池也达到现有价格的世界上，还能有竞争力吗？
你赢不了的。
Dwarkesh Patel: 我感觉大约一年前也有过类似的讨论，当时AI领域的人说：不，AI是真的。这一定会发生。
然后SK海力士、三星等公司就说：我们不打算扩大高带宽内存的生产，因为高带宽内存主要用于AI工作负载，如果这种需求不能持续，我们为它增加的制造产能就不值得了。
之后，先进封装技术又成了另一个瓶颈。后来发生了什么？他们最终还是扩大了生产吗？
Casey Handmer: 我想是的。
嗯，当有人说：我们做不到，我们不会做，绝不可能时，他们其实是在说：给我开张支票。
后来他们确实拿到了钱。现在三星要来美国和xAI合作生产AI芯片了，我想是这样。所以他们最终都跟上了。
Dwarkesh Patel: 或许我们该看看具体数字。目前，美国数据中心43%的电力消耗来自天然气。
基本上，你认为从长远来看，比如到2040年，这个比例会变成100%太阳能吗？
Casey Handmer: 是的。
显然，像煤炭这样的传统产能会随着时间推移而退役。
如果一个燃气电厂还在赚钱，人们就会继续运营它。
但到了某个节点……现在的情况是，运营一个燃煤电厂的成本已经比新建一个太阳能电厂还要高了。
所以直接关停更划算。而且，总的电力产能会大幅增加，这也有助于稀释现有产能的占比。
另外，用电量也会大幅增长。数据中心的能源使用量将呈指数级增长。
所以，新增的产能相比于现有的存量就显得尤为重要。
Dwarkesh Patel: 不管怎样，我想知道2027年，天然气的占比会是多少？
2030年呢，天然气和太阳能的比例会是怎样？是指新增的电力负载吗？
Casey Handmer: 假设是新增负载。对于新增负载，2035年等等。
如果最终你是对的，我们会用太阳能电池板铺满地球，来支持数万亿的AI灵魂，那这个进程的速度会是怎样的？
要问的问题是，这个产能爬坡的主要限制是什么？
其他一切都会随之而来。我怀疑最难制造的将永远是硅片，比如GPU。
所以问题其实是：台积电能以多快的速度提升其GPU产量？
Dwarkesh Patel: 这个问题该问你，不该问我。我会引用AI 2027报告中关于算力预测的一些数字。
即使你不相信他们关于奇点的说法，我认为他们在算力预测的数字处理方面做得相当不错。
我记得他们说，目前全球大约有1000万个H100等效算力的芯片。
他们预测到2028年，这个数字会达到1亿，基本上是增长10倍。
每个芯片大约一千瓦的功耗，差不多。好的，那大概就是100吉瓦。听起来差不多。
Casey Handmer: 你不是第一个打电话问我这个问题的。我只能这么说。
我不会点名。基本上所有你听说过的大公司都给我打过电话，说：我们知道，在最近与Scale Microgrids合作发表的那篇论文中，你是少数派，论文里说可以实现90%太阳能加10%天然气的组合。
我说：你们完全可以做到100%太阳能。我为此写了一篇博客文章。
所以他们总是打电话问我：这个方案怎么样？
他们谈论的都是未来几年内5吉瓦的规模。
对于这些项目来说，太阳能占比会超过90%。
所以在几年内，我们可能会看到，新建的数据中心大部分将主要由太阳能供电。
Dwarkesh Patel: 在多长时间内？
Casey Handmer: 比如说，到2027年，届时动工的新建数据中心，大部分将主要由太阳能供电。
Dwarkesh Patel: 动工是指……？
Casey Handmer: 指在那个时间点破土动工。
但如果你要在2027年动工，你很可能现在就在规划了，对吧？
这就是他们给我打电话的原因。我的咨询费非常实惠。
但我无法深入了解具体情况——因为我没有和Meta的人在同一个房间里开会——比如我们什么时候会撞上变压器的供应瓶颈。
或者我们能从市政用电高峰中削减多少负荷，这是最近一直在讨论的话题。
事实证明，在美国有少数几个地方——我说少数是真的指屈指可数——以前可能有过炼铝厂。
电网中有大量的潜在容量。同时，电网上也有很多发电机名义上是降频运行的。
它们可能以40-50%的容量系数运行，但最高能达到80%左右，因为你需要经常停机维护，特别是如果它们比较老旧。
所以他们就在说：嗯，我们可以付钱给你，让你以更高的容量运营这个旧燃煤电厂。
电力会通过这条线路输送到以前炼铝厂所在的地方。
我们就在那里建数据中心，然后我们保证在你们需要电力的时候进行削减。
这基本上意味着他们也拥有一个巨大的自备电池厂。这没问题，你只要买了，它就会用卡车运过来。
与纯太阳能方案相比，这么做的主要优势在于电力已经存在，所以没有风险。
而且你也不需要大片土地。太阳能方案的问题在于，你无法回避它，它本质上是一种农业运作。你需要非常非常大的土地面积。
在你使用的总土地面积中，不到1%是用于电池、道路、数据中心建筑等的。绝大部分都是太阳能板。
Dwarkesh Patel: 让我们来看看具体情况。如果你想建一个5吉瓦的发电厂，请给我分解一下数字，你需要多少土地来铺设太阳能板？
我和这个领域的一个人聊过，他们说：显然，这些数据中心的能源成本只占总成本的一小部分。
大部分成本都花在芯片上了。所以问题就变成了，你能不能提供得了这些能源？
他们说，尽管太阳能电池板本身可以买到，但问题在于获得那么多连片的土地，以及获得并网的许可。
这显然是个大麻烦。所以他们就在想：那么，这样做真的比直接接入电网更容易吗……？
不管怎样，如果你需要数万英亩的太阳能用地，你能在哪里做到呢？
Casey Handmer: 基本上在德州。
有一个非常普遍的误解，认为没有足够的土地来发展太阳能。这纯属无稽之谈。
如果你曾在美国坐过飞机，并且向窗外看过，你就会感叹：哇，看，有大片大片的土地可以铺设太阳能板。
尤其是在西经110度以西的地区。
Dwarkesh Patel: 需要是平地吗，还是无所谓？
Casey Handmer: 不需要。无所谓。
树能在山坡上长吗？所以这不重要。作为参考，内华达州的面积大约是8000万英亩。
仅仅是内华达州，其中90%是联邦土地，就有8000万英亩。
我绝不是说我们应该为了AI牺牲内华达州，把整个州从一头到另一头都铺上太阳能板。
但我最近几天在信息流里看到很多消息说拉斯维加斯正在衰落。
婴儿潮一代正在退休，没人再去那里了。人们会愿意去看那1亿英亩的太阳能板的。
即便你是在内华达州做——我们可以在任何地方做。只要你能找到土地，就可以做。
有人说在欧洲做不到，因为欧洲没有太阳能。欧洲有太阳能。
我夏天去过欧洲，一天有20个小时是晴天。季节性是有点强。但这问题不大。
Dwarkesh Patel: 但我觉得这是个问题。因为能源只占成本的一小部分，你更关心的是确保芯片能一直运行，对吧？
Casey Handmer: 实际上，会发生的是……假设欧洲从沉睡中苏醒，决定要参与到AI竞赛中来。
我希望它能。他们会说：好吧，我们总得在某个时候铺设100吉瓦的太阳能来建这些数据中心。
最有可能是在南欧。西班牙人口不那么密集。那是个很好的起点。
所以我们在西班牙建了100吉瓦的太阳能数据中心。
基本上，如果你把AI超大规模计算的钱花在GPU上，你会希望有99.99%的正常运行时间，以最大化整个项目每美元花费所能产生的token数量。
这是一个非常微妙的点。以后或许我可以详细展开。
我们姑且说你需要99.99%的正常运行时间。为了在隆冬时节达到这个目标，你需要超额建设大量的太阳能。
那么，超额建设太阳能是坏事吗？不是。我们生产的食物比我们需要的多40%，这是坏事吗？
不。这总比生产的比需要的少40%要好得多。
这其实就意味着，你有一个巨大的自备发电厂连接着一个数据中心，这个发电厂在99.9%的时间里产生的电力都超过了数据中心的需求。
在99%的时间里，它产生的电力远超所需。
这些多余的电力现在就可以成为当地电力公司的供电来源。
电力公司不再是说：坏坏的数据中心，我们让你断开你就必须断开。
而是会说：嘿，数据中心，我注意到你一年里有360天都有用不完的电。
你介不介意我们从墙那边拉根电缆过来，用你们多余的电力为我们整个镇子供电？
边际成本几乎为零，我们再补充一些居民侧的电池和本地电源就行了。
Dwarkesh Patel: 布莱恩·波特在他的博客文章里用了一个很好的类比。
他说：我的MacBook有1TB的存储空间，但我只用了100GB。
我买1TB的版本只是因为它足够便宜，而且我可能某个时候会需要它，所以值得。
你的意思是，太阳能会变得如此便宜，以至于我们会像对待硬盘空间一样对待它。我们会储备大量的冗余。
Casey Handmer: 没错，而且市场会在新的边际消费和生产点上形成。
所有现在在这个领域工作的人都会想：哦，我的业务是输送电力或储存电力。
我要去服务AI市场，因为所有的增长都在那里发生。美国GDP的增长现在都来自于那里。
Dwarkesh Patel: 我觉得你还没回答那个问题：理论上我们是可以这样做，但我们真的能拿到许可，获得数万英亩的连片土地吗？
Casey Handmer: 土地不需要是连片的。连片当然有帮助，但不是必须的。也不需要是规整的凸形地块。
你可以这里有一块，那里有一块，然后用电缆把它们相对容易地连接起来。
实际上，在极限情况下，你会看到一望无际的太阳能阵列田……
Dwarkesh Patel: 告诉我你的梦想吧，凯西。
Casey Handmer: 田野，一望无际的太阳能阵列。
然后在这些阵列中间，大概在中心位置，你放置电池和……
Dwarkesh Patel: 我玩过异星工厂。我记得那种电池和太阳能的最优布局。
Casey Handmer: 你有电池，还有你的数据中心。
从占地面积来看，大概是10%的机架，10%的机架通道，也许50%是堆叠起来的电池，还有一些冷却设备之类的。
这指的是中心节点的构成。它的规模可以是一百兆瓦，也可以是十吉瓦，取决于你想怎么扩展。
但之后，你唯一需要连接外部世界的就是一根光纤电缆，你可以把它架在电线杆上，也可以埋在地下。
如果你真想，甚至可以用微波链路。甚至可以用星链。
Dwarkesh Patel: 我不知道星链的速度够不够快。我不确定它的容量够不够大。
Casey Handmer: 如果实在需要，你还可以用激光链路。就这样。这是一个完全自给自足的计算世界。
Dwarkesh Patel: 因为它是离网的。
Casey Handmer: 是的，它在离网状态下运行，位于德州某个偏远地区的私人土地上，那里没有人居住，也永远不会有人居住，因为它对人类来说完全不适宜生存。
Dwarkesh Patel: 从比例上来说，有一个趋势给我留下了深刻印象，那就是随着每个GPU的浮点运算能力的增加，机架的功率密度也在大幅增加。
他们现在的目标是每个机架一兆瓦，这在我看来简直是疯了。
Casey Handmer: 我觉得甚至比那还多。让我们具体一点。
假设你有一个机架，功率是一兆瓦。
散热问题我留给空调专家去解决，但基本上就是用空调来解决问题。
然后是电池。为了在这个机架上实现99.99%的正常运行时间……在南德州，你实际需要的比这要少。
但我们姑且说需要24小时的电池储能。这意味着它能让你扛过连续两个恶劣的夜晚。
实际上，事实证明，你可以在总算力仅有非常小幅下降的情况下，显著降低功耗。
所以，如果你遇到连续三天非常糟糕的天气，你可以大幅调低你的用电量，而不会影响你的推理或训练。
好的，假设你有一个特斯拉的Megapack，储能量大约是四兆瓦时。
所以一个一兆瓦的机架，需要六个特斯拉Megapack，每个Megapack大概需要一卡车的运量。
所以，一卡车的机架，大概需要六卡车的电池。
然后，为了让这个系统以平均一兆瓦的功率运行，你在德州的太阳能阵列的利用率大概会是25%左右。
所以平均来说，如果每天都出太阳，而且白天长度都一样，你需要4兆瓦的太阳能阵列，这大概是4英亩的土地。
但在实际操作中，因为你的目标是极高的可靠性，你需要大约2.5倍的超额建设。
所以你需要大约10英亩的太阳能用地。
所以，10英亩的太阳能，六卡车的电池，一卡车的数据中心，还有一些冷却设备。
Dwarkesh Patel: 这是为多大的数据中心准备的？
Casey Handmer: 一兆瓦。这仅仅是一兆瓦。
所以，在极高可靠性下，是10英亩对应一兆瓦的情况。
如果你想要五吉瓦，那就是5000乘以10，也就是50000英亩。
在更大规模下，你可能可以把这些数字都削减10-20%，但数量级就是这样。
Dwarkesh Patel: 50000英亩听起来很多。确实听起来很多，不是吗？
Casey Handmer: 为橡树岭预留的土地是10万英亩。
为汉福德预留的土地也大约是10万英亩。
Dwarkesh Patel: 汉福德是什么？
Casey Handmer: 汉福德是曼哈顿计划中制造钚的地方。
Dwarkesh Patel: 但我不知道那有多大。你是想说，哦，这很小，然后又说，但它有10万英亩，是这个意思吗？
Casey Handmer: 它现在仍然基本无人居住，因为它是一个国家实验室。
他们当时这么做的原因是，他们认为：哦，我们需要四个反应堆来生产钚。
这些不是产生放热能量的核反应堆，所以你不能用它们来发电，但你可以用它们来制造钚。
结果，他们最终只需要两个。
他们希望这些反应堆之间有一定距离，因为他们担心它们可能会自发爆炸，此外还需要建设很多其他的设施和工厂。
Dwarkesh Patel: 奥斯汀·弗农在一篇有趣的博客文章中提到，如果你有柴油发电机之类的设备，可以在冬季承担10%的发电任务，那么你就可以减少60%需要安装的太阳能电池板，因为你不需要为那种极端情况做准备。
Casey Handmer: 是的，这里存在一个平衡。这不是一个非常复杂的优化问题。
对于那些以解决优化问题为乐的人来说，可以这样做：
你从美国国家可再生能源实验室关于世界某个特定地区太阳能资源丰度的数据库开始。
然后在一个为期一年的模拟中，不断地投入太阳能电池板和电池，直到你达到你想要的可靠性。
在一定程度上，你可以在电池板数量和电池数量之间进行权衡，而且存在一个非常宽泛的最优区间。
或者你可以引入第三个变量，比如柴油备用电源或燃气轮机。
Dwarkesh Patel: 问题在于——如果Meta或微软或其他公司只是想尽快启动一个项目——建一个巨大的太阳能农场的运营成本可能很低，但它的资本支出很高。
你需要雇佣3万人到沙漠中央去安装5万英亩的太阳能电池板。
他们会想：我为什么不直接买50台燃气轮机呢？
Casey Handmer: 为什么不直接出价比微软高，或者Meta出价比谷歌高，来抢购当年最后一台可用的燃气轮机呢？完全可以。
Meta已经意识到的是，扎克伯格用来花钱赢得胜利的时间已经不多了。
需要澄清的是，资本支出并没有那么高得离谱。资本支出仍然主要由GPU本身主导。
Dwarkesh Patel: 五吉瓦的GPU要花多少钱？
Casey Handmer: 我不知道我的数字是否准确，但大概2500亿美元？
Dwarkesh Patel: 2500亿美元听起来差不多。在德州，5万英亩的土地会花费2500亿美元吗？那钱也太多了。
Casey Handmer: 等等，我心算了一下，那确实是一大笔钱。
我们谈论的可能是数亿美元，大概是那个量级。所以土地成本大概只占总成本的0.1%。
Dwarkesh Patel: 一兆瓦的太阳能成本是多少？
Casey Handmer: 如果你去问那些业内人士，他们会告诉你一百万美元。
但这是让我在Terraform感到头疼的事情之一。
太阳能组件本身，如果不加关税的话，大概是每瓦8美分，也就是8万美元……
Dwarkesh Patel: 每瓦8美分？
Casey Handmer: 但算上安装等所有费用，大概是每瓦一美元。
Dwarkesh Patel: 包括安装和所有费用。
Casey Handmer: 但电池板才是神奇的部分。
它们能以25%的效率将阳光转化为纯粹的电能。其他所有东西的成本都应该比这低。
如果你想参与这个项目，欢迎来Terraform和我们一起工作，因为我们对成本非常敏感。
Dwarkesh Patel: 我们会给你机会做宣传的，别担心。
Casey Handmer: 说真的，核心要点是，那些超大规模数据中心公司对电力成本不敏感。
他们对电力的可获得性敏感。
对于所有这些东西，在我们讨论的这种增长速度下，你都会撞上供应弹性的墙。
太阳能是目前为止向一个特定问题倾注能源的最佳选择，因为它就像从天而降的甘霖。
Dwarkesh Patel: 考虑到太阳能价格可能会下降，以及需求会上升这两个因素。你认为电价未来可能会上涨吗？
Casey Handmer: 是的，但目前的电价反映的是一种监管上的非理性。
欧洲和澳大利亚的情况也是如此。
价格会一直上涨，直到你受够了，然后说：不，我们要求你允许我们利用过去50年里发明的电力技术。
Dwarkesh Patel: 就导致我们输给中国的因素而言，关税其实无关紧要，因为正如我们讨论的，我们对电力成本不敏感。
但那些积极阻止我们在美国部署可再生能源的环境法规……这就是德州正在胜出的原因。
德州的部署速度是加州的10倍。围绕太阳能的监管环境简直是疯了。太疯狂了。
在美国，太阳能之所以还没有被大规模部署，部分原因是在20世纪70年代初生效的一系列法律，这些法律旨在保护我们的环境。
这很有道理。我们的环境非常宝贵，我们应该保护它。
Dwarkesh Patel: 我想人们应该熟悉国家环境政策法之类的法律，但它对太阳能有什么特别的影响吗？
Casey Handmer: 假设你在某个偏远地区有一大片私人土地，想在上面建太阳能项目。
你很可能会触发审查程序，到那时，你就必须做一些法律并未规定，但在现有法规下被认为是必要的事情。
这就是长达四年的环境影响评估，它产生的纸张多到仅仅是制作这份报告对环境的影响——因为你需要砍树来造纸——就比直接部署太阳能项目对环境的影响还要大。
这简直是疯了。太荒谬了。
在南加州，让我特别抓狂的是，仅仅因为太阳能算是个新事物，而离网太阳能更是非常新，除非你非常非常小心，否则你最终会被当作要建一个化工厂来监管，尽管它只是一个太阳能阵列。
太阳能阵列对沙漠的影响可以说是积极的，因为它能为地面遮阳，改善土壤的水分保持。
如果你想逆转沙漠化，你基本上只要在上面部署太阳能电池板就行了，而且这还能为整个过程买单。
但你最终却要经历比直接把整片地夷为平地、铺上混凝土，或者铲平后停上一堆生锈漏油的老爷车更严格的环境审查程序——在很多情况下，后者根本不需要任何许可。
但要建太阳能，你就得走完这一整套流程。
如果听众里有谁能做点什么的话，那就是为太阳能部署争取一个明确的豁免类别。
或者，如果我能在一个托管账户里放一笔钱，承诺20年后我们必须把它拆除——我们会把所有太阳能板都从沙漠里移走，让它恢复原样——我会毫不犹豫地这么做。
但如果我必须再花1万美元雇一个生物学家，让他说：嗯，在那片40英亩的土地上，我们发现了一丛草，我们认为它可能是某种蜜蜂有时会吃的20种植物之一，而这种蜜蜂虽然技术上不属于濒危物种，但未来可能会濒危……因此，你不能在那里部署。
尽管那块地被划为无限制的工业用地，并且夹在一个火箭测试台和一个化工厂之间，位于沙漠的工业区……我真的要变成小丑了。
这太疯狂了。我们需要对此保持一点平衡。我不想导致物종灭绝。
但宏观问题是，如果我们不在10年或20年内将我们的工业体系从化石燃料上转移开……
首先，我们会像英国那样变穷，因为他们基本上耗尽了煤炭。
其次，我们会因为气候变化导致沿海城市和佛罗里达被淹没而变穷。
我们需要太阳能合成燃料来解决这个问题。我们还需要进行硫注入平流层等一些其他措施。
Dwarkesh Patel: 人们会指出，输电线路的增长几十年来一直停滞不前。
我们在变电站、变压器等方面存在各种瓶颈。为什么这些不会阻碍这个富足的太阳能未来呢？
Casey Handmer: 这是个非常好的问题。差不多两年前我们第一次见面时，你我就有过类似的对话。
这促使我去写了一篇博客文章。
Dwarkesh Patel: 你还写了另一篇博客文章，也和我们的一次谈话有关，那就是如何喂养AI。
Casey Handmer: 那是最近的事了。我记得是在一次晚餐后。
说实话，我通常在博客文章里会明确表示我是在开玩笑还是认真的，但那一篇我是绝对认真的。
它也恰恰是我所有观点中最冒险的一个赌注。
在这个领域，我所尊重的其他所有预测者都不同意我的观点。这个暂且不谈。
我们知道电网为什么昂贵。
大量的电线架设在难以到达的地方，维护困难，特别是随着劳动力的老龄化，再加上各种法规、土地征用权等等。
所以，电网在短期内不会变得更便宜或更容易建设。
如果你看一下能源部预测未来10年我们需要建设多少电网，再对比一下实际正在建设的数量，两者甚至不在同一个数量级上。
你可能会说：那我们是不是完蛋了？
答案是：不，我们没有完蛋，因为电池实际上可以起到和电网相同的作用。
这听起来有点奇怪。听我解释。电网将电力从一个地方输送到另一个地方。
它以光速进行近乎瞬时的传输，所以它实际上是在进行一种空间套利。
想法是这样的：在当地核电站外面，电力非常便宜，因为他们生产大量的电力。
而在你家里，电力非常昂贵，因为你家没有发电厂。
你向中间商支付一小笔费用，他们就让这笔交易得以发生。这基本上就是电网的工作原理。
直到不久前，我们在电网上有意义地储存电能的唯一方式是抽水蓄能。
但这只在少数地方可行，且容量有限。效果也不是很好。效率不高。
现在我们有了电池。电池可以在一天中的某个时间储存电力，然后在另一个时间释放出来。
电池进行的是时间套利，一种跨越时间的套利。
它们可以部署在本地，也可以部署在更远的地方。
我认为我们最终会看到电池被部署在太阳能阵列旁边，在电网中间的变电站里，在被关闭的现有发电厂的厂址上，在你家里，以及两者之间的任何地方。
可以这么想：你的人均电池拥有量是多少公斤？
当你我还很年轻的时候，锂离子电池只存在于你的手机里。所以我们假设是每人10克。
如今，这个镇上一半的人都开特斯拉，所以你的人均锂离子电池拥有量大概是100公斤。
我们谈论的是人均总电池量增长了四到五个数量级。这个趋势只会继续下去。
我们有电池在进行这种时间套利。太阳每天都会升起，对吧？
所以电力从中午——此时你可能需要削减太阳能阵列的发电量——转移到傍晚，那时大家都在看电视、做饭，或者开空调降温。
这是非常可预测的。
相比之下，哦，我们遇到了非常糟糕的天气，所以我们不得不使用连接到胡佛大坝附近备用发电厂的那条输电线路。
这条线路的使用频率要低得多。
它的峰值利用率几乎从不发生，这意味着电池的平均利用率，比如说，一年有300天。
而你最昂贵、电压最高的电网资产的利用率则要低得多得多。
这也包括为那些线路服务的变电站和变压器等。
所以，如果你是电网运营商，你的处境会非常糟糕。
你有一个老化的现有资产，而电池正在蚕食它的市场。电池正在电表后安装。
你对它们是否被安装以及如何被使用没有发言权。
你只知道，你那个可以收取最高费用的资产的利用率正在年复一年地下降，而与此同时你的运营成本却在年复一年地上升。
所以很明显，未来电子从发电端到消费端所行进的平均距离将会急剧缩短。
它已经在缩短了，并将继续缩短。这对太阳能尤其有帮助，而太阳能又是最不稳定的。
Dwarkesh Patel: 你可以相当准确地预测三天后的太阳能发电量，因为有天气预报。但你无法改变你拥有的电池数量。
Casey Handmer: 嗯，实际上在极限情况下你可以，因为你可以把它们装上卡车到处开。
可能会出现一个电池容量市场，你可以把电池运到需要它们的人那里。
实际上，直接把你的电池容量加倍可能会更便宜，因为电池会越来越便宜。
但这意味着你可以说：嗯，我知道接下来会有三个低发电日，所以我现在开始削减5%的用电量，这样我就不必在三天后削减50%。
这样一来，我全年总共只需要削减5个小时，仍然能达到极高的可靠性，而不是因为无法预测天气而不得不削减24个小时。
超越奇点：能源、认知与文明的终极形态
Dwarkesh Patel: 好吧，我们假设你是对的。我认为在某个时间点，你会被证明是对的。
也许你和另一些人只是在它发生的年份上意见不一。
但很难否认，从长远来看，我们的文明正朝着大量使用能源（特别是用于AI）和其中大部分来自太阳能的方向发展。
在那个渐进的未来里，我想谈谈那些疯狂的科幻……我们的文明会是什么样子？会发生什么？
Casey Handmer: 卡尔达肖夫一级文明。
Dwarkesh Patel: 让我们先别急着把整个地球变成一个AI工厂。
但假设到了2030年代，已经有多家公司在建造5吉瓦或10吉瓦规模的设施。
硬件的价值取决于与之配套的软件。目前，AI模型还行。
它们所运行的硬件能产生的经济价值，在某种程度上受限于软件的好坏。
但如果你真的拥有了通用人工智能，拥有了人类水平甚至更高水平的智能，并且它能在一块H100芯片上运行，那块H100的价值就非常巨大了。
我们现在为人类的工作支付了高昂的费用。我认为目前AI的价值还没有那么大。
就纯粹的经济价值而言，模型本身并不是非常非常有价值。
OpenAI的年化经常性收入大概在100到200亿美元之间。
Casey Handmer: 这太差了。简直糟透了。他们晚上怎么睡得着觉？
Dwarkesh Patel: 但作为参考，麦当劳和科尔士百货的年收入都比这要高。
然而，通用人工智能的承诺是自动化人类劳动。
人类劳动创造了大约60万亿美元的经济价值。
这就是全球支付给劳动力的工资总额。所以这就是通用人工智能能做到的。
即使你把范围限制在白领工作，那仍然是数十万亿美元的价值。
所以一旦我们有了真正达到人类水平的模型，它们的价值至少会是那么多，前提是你能够建造或运行它们。
Casey Handmer: 我认为我们不应该把自己局限在哦，那可能只是当前工资总额的一部分这种想法里，因为那很大程度上是基于人类作为人类的特定条件。
Dwarkesh Patel: 需要明确的是，那只是一个下限。
Casey Handmer: 哦是的，肯定是下限。
但你可以想象一下，如果有人试图根据嗯，挖一条沟需要这么多人和独轮车来估算卡特彼勒公司市值的上限。
思考工业革命的一个方式是，每一次你搞懂了工业革命，你所做的就是找到某种方式来绕过一个限制或一个瓶颈。
在我们称之为工业革命之前，瓶颈是新陈代谢。
一个人或一匹马到底能消化多少燕麦，然后为他们的农奴主之类的转换成有用的机械输出？
如今，如果我们认为一个国家生产的食物量对其经济实力有重要影响，我们会觉得很可笑。
因为我们消耗的99%的能量都绕过了我们的肠胃，通过我们汽车的油箱、我们的飞机和我们的电网等途径来获取。
现在，AI革命是关于绕过认知限制的，某种程度上，文字、印刷术、计算机、互联网已经让我们在一定程度上做到了这一点。
信用卡就是一个很好的例子，它绕过了建立信任网络的认知限制。它是一种中心化的信任。
Dwarkesh Patel: 这很有趣。我要感谢詹姆斯·布拉德伯里和格文，几天前我和他们交谈时，他们提出了这个有趣的观点。
如果你用GDP来衡量，AI的产出可能会令人失望。
经济学家对互联网的一个抱怨是，很难衡量互联网创造的消费者剩余，因为很多可用的商品和服务都是免费的。
它们不计入GDP。
Casey Handmer: 嗯，石油也是一样。
Dwarkesh Patel: 是指能源只占GDP的1%左右吗？
Casey Handmer: 嗯，石油产业的产值大概是每年8万亿美元，对吧？
Dwarkesh Patel: 是的。
Casey Handmer: 但如果你说：嗯，总有一天，我们以石油形式消耗的能量会是食物形式的100倍——而每焦耳食物的成本，比如一个巨无霸的成本是这么多——那么石油产业的产值应该达到每年800万亿美元。
按单位能量计算，石油，比如汽油，比人类能消化的最便宜的食物还要便宜100倍。
这是否意味着我们用石油来驱动经济是搬起石头砸自己的脚，因为它太便宜了？不。
Dwarkesh Patel: 没错。而且它占GDP的比重也与其重要性不符。
例如，石油可能只占GDP的1%左右，但如果你没有石油，就会出现石油危机，导致GDP出现两位数的下降。
所以，需求弹性往往比其对GDP的直接贡献份额更重要。
回到最初关于AI的观点，你会看到巨大的通货紧缩。格文是这么说的。
他说：如果你想象一个由天才组成的数据中心，它会如何体现在GDP中？
嗯，它会体现在作为输入的芯片、能源等，以及作为输出的token。
但这两者与那个天才数据中心所创造的价值相比，都不会是天文数字。
从GDP数字来看，如果那个天才数据中心自动化或辅助了大量的人类工作，它实际上可能会导致名义GDP的下降，但同时又为我们可能认为的人类文明所能产生的有价值的东西做出了巨大贡献。
从长远来看，把我们经济的规模，或者说我们文明的规模，看作是我们消耗的原始能源总量，可能比看GDP更有意义。
同样，GDP会经历巨大的通货紧缩，因为运行AI的可变成本相对于支付人类工资来说，会非常便宜。
Casey Handmer: 在一个由AI做我的工作和人类做我的工作并存的混合经济中……
Dwarkesh Patel: 我喜欢我们现在用混合经济这个词的新方式。
Casey Handmer: 显然，相对于人类，我仍然有一定的定价权，因此AI也具有定价权。
但如果出现了一种AI非常适应的新型工作，因为它在大多数这些岗位上不与人类竞争，而是与其他实验室竞争，你实际上会看到成本被压低到那些token边际生产成本的几倍。
那会是我的猜测。认为如果我们付给一个顶尖AI研究员年薪20万美元——哈哈。
假设对于我这种水平的AI研究员，年薪20万美元——如果一个AI出现了，和我一样优秀，即使考虑到我实际上每周可能只有10个小时能进行真正顶尖的认知工作，那么这个AI也值20万美元，这可能是一个错误。
显然，从你可以复制粘贴它的输出来看，它的价值远不止于此；而从启动H100的边际额外成本来看，它的价值又远低于此。
如果出现某种AI非常擅长并迅速击败人类的角色，那么我们也会预期，提供该服务的成本会急剧下降，同时该服务在经济中产生的总价值会大幅增加。
Dwarkesh Patel: 完全正确。如果我们认为认知的价值将是无限的，而获得认知的方式——如果你认为太阳能最终会胜出——可以从用太阳能电池板为一个H100供电需要多少土地来推导出来。
这是一个非常有趣的推导。至少，我们会把所有土地都用上。
Casey Handmer: 在某个时候，你可能会遇到认知的边际价值递减之类的问题。
我们之前大概讨论过这个。
如果你有10英亩的土地来为一个兆瓦的H100集群供电，我们假设一兆瓦相当于1000个人类。
那么，一英亩土地就相当于一千个人类的认知能力。
这里隐含的土地价值远高于它作为未开发沙漠的价值。
它也远高于它作为人类有史以来最高产农田的价值。
Dwarkesh Patel: 这是在当前硬件效率下的情况。我不知道是否有必要详细说明。
基本上，一个H100的浮点运算能力与人脑相当，但它消耗的能量远超人脑。
Casey Handmer: 它多消耗50倍的能量。
是这样吗？20瓦对比1000瓦？
我们知道硬件的效率至少可以和人脑一样高。
人脑可以用20瓦的功率产生那么多的浮点运算。
如果你这么计算，那就是50乘以1000，也就是一英亩土地可以支持5万个AI灵魂？
这个数字很容易会高得多，因为神经元的反应速度显然比晶体管慢得多。
大概10年前，我一个朋友提醒我，你的手机省电的方式是在你敲出hello这个词的间隙进入休眠状态。
敲下H，它就小睡一下，大概1万个时钟周期。再敲E……这简直是疯了。
我想埃隆在谈论自动驾驶汽车时也提到过这一点。从计算机的角度来看，人类所做的一切都慢得像冰川一样。
Dwarkesh Patel: 让我们回到最初的观点。
我之前解释了为什么我认为在2030年代，AI带来的额外电力需求可能超过数百吉瓦。
我想了解这在现实世界中会是什么样子。
到了那个时候，这基本上就成了一个工业问题。
你能生产出足够的太阳能电池板、太阳能组件和电池吗，更不用说芯片本身了？
Casey Handmer: 这是工业层面的问题，然后还有文化层面的问题。
Dwarkesh Patel: 让我们先从工业层面开始。
我想知道2035年会是什么样子，如果我们拥有了通用人工智能，并且唯一的瓶颈就是部署它的能力。
Casey Handmer: 你需要什么来运行它？进行这些计算所需的最小物质是什么？
现在我们谈论的是AI机架、电网、输电、各种独立系统运营商等等。你根本不需要那些东西。
显然，xAI在这方面是顶尖的，因为埃隆总是会问的第一个问题就是：删掉所有你非绝对需要的东西。
你真正需要的是一大块相对便宜的硅来发电，然后一小块相对昂贵的硅来思考。
如果在太空中，这就是你所需要的全部，因为它一直沐浴在阳光下，所以你不需要电池。
如果你在地球上，你还需要一块电池，所以你需要一些互连件。你不需要变压器。
你甚至不需要直流-直流转换器。
实际上，你可以用一个降压转换器或继电器之类的东西，来匹配你的太阳能阵列的电流输出与电池的充电状态以及GPU的功耗。
但一个大概这张桌子大小的太阳能阵列，在充足的阳光下能产生大约500瓦的电力。
所以你完全可以想象，拥有不同硅技术堆栈的外星人，会将他们的系统构建成一个集成的太阳能阵列，中间有一点计算物质，比如在同一个晶圆上。
但基本上，这就是你所需要的全部。
Dwarkesh Patel: 在同一个晶圆上？因为它们都是硅？
Casey Handmer: 从头到尾都是硅。硅是什么做的？它是一种元素。它在地壳中以化学形式存在。我们不缺这东西。
这是一个很棒的科幻创作提示，因为特别是在太空中，你不需要电池。
未来的台积电就只生产集成的太阳能芯片。它们可以飞来飞去。
Dwarkesh Patel: 它们是太阳帆，而且密度相对较大，所以飞得不会特别快，但它们也不需要，因为它们是不朽的。
戴森球就是由这个构成的吗，凯西？它会只是位于太阳能电池中心的计算物质吗？
Casey Handmer: 它们可以飞得离太阳更近以获得更多能量，一直到热极限，也可以飞得离太阳更远去探索，或者飞到其他行星。
它们可以用集成在晶圆本身的液晶面板来调整太阳帆的方向。
Dwarkesh Patel: 后人类状态是什么？就是这个吗？一个中间带有硅芯片用于计算的太阳帆？
Casey Handmer: 相当于一个人类的计算量。一个人类大脑的计算量，大概可以由一平方米漂浮在太空中的硅来模拟。
Dwarkesh Patel: 多少，不好意思？
Casey Handmer: 一平方米的硅，像一张纸那么厚，漂浮在太空中。这就是未来的人类形态。
Dwarkesh Patel: 那是我的最终形态。
Casey Handmer: 那是最终的吸引子状态。
这需要一点软件上的改进，但这完全取决于软件的改进。
Dwarkesh Patel: 戴森球只需要对算法进行一点点调整。
Casey Handmer: 电池板的面积是这里的变量。你需要什么来制造硅？
制造太阳能阵列和芯片是一个多阶段的过程。
基本上你从硅酸盐开始，也就是岩石，最好是相对纯净的形式。
你通过化学方法还原它们。有几种不同的工艺可以做到。
然后你将它们提纯，对于太阳能阵列，理想情况下是六个九的纯度，对于非常好的计算机，可能是九个九的纯度，然后生长晶体、切割晶圆等等。
那么限制就变成了，你能以多快的速度将地壳转化为足够支持硅基思维的硅？
Dwarkesh Patel: 硅生态系统会是什么样子？有什么想法吗？
Casey Handmer: 嗯，会非常快。
每平方米一千瓦的能量，然后你用这些能量直接从底层的泥土中剥离氧原子，这花不了太长时间。
你只需要大约20微米厚的硅就可以制造一个太阳能光伏阵列。
Dwarkesh Patel: 你是指真正的泥土？
Casey Handmer: 是的。真正的泥土里含有大量的硅。
举个例子，建立一个全新的硅精炼厂大约需要18个月。
但这只是用现有技术，我其实认为我们可能会找到新的方法。
拥有无限、近乎免费的太阳能的好处之一是，你可以重新审视一系列为效率而优化的传统工业流程，然后问：如果我们只用两倍的电力，但想让它更快、更便宜，会怎么样？
更少的资本支出，更短的交付周期，更多的电力。嗯，你可以开始解决问题了。
事实证明，如果你想化学还原硅，你可以在富氢气氛下通过电解的方式来做，虽然效率较低。
提炼硅的一种方法是将其转化为硅烷，也就是四氢化硅。
我不太懂化学，但我想应该是这样。也就是SiH4，它是一种气体，实际上就像甲烷，只是在元素周期表上往下移了一位。
但不要吸入它。一旦它变成气体，你就可以将其与所有不形成气体或可以通过密度分离的污染物过滤开，这很像铀的浓缩方式，但难度要小得多得多。
然后你把它加热，使其重新分解成纯硅，之后你就可以析出晶体。
Dwarkesh Patel: 我觉得这很有趣，因为每当人们谈论AI奇点时，他们的专业知识通常不在能源或物理学等领域。
他们只关注奇点的认知元素，比如我们能以多快的速度让AI变得更聪明等等。
我觉得这真的很有趣。如果我们拥有了无限的认知能力，这既创造了供应更多能源的能力，也创造了需求，我非常好奇，能源奇点会是什么样子？
我们只是想把地球接收到的尽可能多的能量饱和，并将其转化为认知。
Casey Handmer: 我之前没想过这个，但有这样一个观点，即进化导致了热力学梯度的不断分支和复杂化。
你从非常简单的基于RNA的生物体开始。现在你得到了这个工业经济。
但情况可能是——我没有强烈的理由支持任何一方——我们现在看到的，是向最简单的热力学-认知堆栈坍缩的开始阶段。
我们有恒星中的核聚变和漆黑的太空，这为我们提供了温度梯度。
然后，将这种梯度转化为可用认知的最有效方式就是硅。
字面上，电子在一个太阳能阵列中被推过费米能级，然后通过一系列门电路返回，对事物做出决策，然后向它们的朋友发射激光，说：嘿，我刚想出了一个新梗。
Dwarkesh Patel: 这是一个有趣的概念。四十亿年来，我们一直在增加生物复杂性的方差，然后你可能会看到这种巨大的坍缩。
我应该给你机会来宣传一下为什么人们应该为Terraform工作吗？
Casey Handmer: 让我介绍一下，Terraform是我的日常工作。这是我差不多四年前创立的公司。
我们利用阳光和空气制造合成天然气。我们也在研究其他核心基础材料。
我们还有一个甲醇工艺。甲醇和甲烷合在一起，是你能想到的所有碳氢化合物的前体。
还有另一种化学品，氨，加工钢材，海水淡化。我们还能制造水泥和其他一些东西。
基本上，除了玻璃和纸张，初级产业所做的一切我们都做。
我们正在招聘。我们的招聘信息可以在terraformindustries.com上找到。
是的，网站故意做成那个样子，因为我们很酷。我们是一些非常特别的人。
我认识很多聪明人，我很荣幸能和我所认识的一些最聪明的人一起工作。
我们大多数是机械工程师。我永远不会雇佣不会做数学的人。
我永远不会有像Astronomer公司那样的问题，因为我们没有人力资源主管。
Dwarkesh Patel: 而且CEO也没有外遇。
Casey Handmer: 是的，这是第一步。
Dwarkesh Patel: 我觉得那是个更关键的问题，凯西。
Casey Handmer: 人力资源主管也可能惹上麻烦。我只是想说，在这里每个人都做数学。
对我来说，让Terraform成为有抱负的硬件人才实现自我、成为最好的自己的地方，这非常重要。
这真的很重要。这里不是让你来打卡领薪水，优化某个花哨小部件的地方。
这仍然是一个小团队。仍然是差不多一个人一个项目的情况。
我会让你快速成长——也许不完全像黄仁勋那种把你折磨成伟大的方式，但有时感觉会是那样。
你会和最优秀的人一起工作，至少在美国西海岸，在这个领域是这样。
这也是一家独特的公司。几年前我曾想，到如今我们应该会有竞争对手了。但我们没有。
除了英国一家小型初创公司外，没有其他人在做这个。
所以你现在加入就是元老，这将会是一项超级酷的技术。
最终我们还要去火星上建造这一切，帮助我们的机器人霸主用泥土制造出更多的同类。这很酷。
Dwarkesh Patel: 很棒。
Casey Handmer: 来为我们工作吧。
Dwarkesh Patel: 凯西，非常感谢你来上我们的播客。
Casey Handmer: 谢谢你的邀请。这很有趣。
Dwarkesh Patel: 是的。
参考资料：https://www.youtube.com/watch?v=3cDHx2_QbPE
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