关于AI泡沫即将破裂的讨论甚嚣尘上，我已无法再视而不见、埋头专注于深层的技术分析。我决定系统思考这一泡沫可能破裂的几种方式，试图找出那些在深夜悄然降临、直捣AI公司董事会会议室的“天启骑士”。
当前，所有人都处于一种紧张不安的状态，这是不争的事实。人们正在为AI末日场景构建监控面板，知名经济学家和博主不断警告我们迫在眉睫的危机，而超大规模云服务商们则深陷于那些令人费解、循环往复的交易之中，这些交易足以让任何具备基本经济学常识的人都感到脊背发凉。各类文章如雨后春笋般涌现，各自以独特的角度勾勒着AI的衰落图景。
大自然有一种奇特的能力，能为所有形式的增长强加上“S型曲线”，通常是通过某种减缓进程、扼杀指数增长的反馈机制来实现。当这种情况发生时，我们将迎来许多人早已预料到的回调。通常，这类挫折是短期的，但其引发的涟漪效应却会在全球经济中回荡数十年之久，恐惧便由此而生。
从历史来看，技术仍在不断前进，但我们最好尝试预见即将到来的挑战，即使我们可能会错得离谱。在这篇文章中，我试图设想AI在短期内可能遭遇挫折的几种方式：这是一场令人不安的思想实验。
从所有实际目的来看，当今世界最尖端的芯片均由台积电制造。英特尔和三星固然也有其奋斗历程，但即便在一个台积电因某种不可思议且极端不幸的原因而无法提供服务的世界里，我们仍然能够制造芯片。这些芯片可能不是最好或最具经济性的，但我们仍能勉力维持。然而，在芯片行业，问题远不止于制造本身，其复杂程度深不可测。
芯片需要全球范围内的封装、测试、组装以及材料供应商，所有这些环节都依赖于芯片销售的持续增长。我们曾多次见证各种形式的芯片短缺，而汽车行业由于其“准时制”生产政策和维持有限库存的惯例，似乎总是首当其冲。在后疫情时代，芯片短缺对汽车制造商的影响最为严重。我们刚刚目睹了安世半导体相关的困境，以及欧洲汽车公司如何陷入四处求购芯片的窘境。
尽管如此，仍存在诸多已知与未知、自然与人为的因素，可能突然影响芯片的流通。没有芯片，就没有算力。到那时，AGI是否真实存在，或者AI智能体的单位美元效能成本是多少，都将变得无关紧要。无论愿意与否，我们都将回到更简单的时代。尽管这听起来可能有些怀旧，但这正是阻碍AI进展的“第一骑士”。不过，这条路我们已经走过很多次了。
我们曾一度以为失去了芯片所必需的高纯度石英的唯一来源，但我们挺了过来。台湾地区发生过多次地震，但其芯片工厂仍能基本不受干扰地持续运转，因为每台设备都建立在自身防震的“安静岛”上。事实上，在新冠疫情期间及之后，（非汽车领域的）芯片销售反而出现了激增。
虽然此情景发生的可能性较低，但我仍想提及这一点，因为芯片供应链虽然脆弱，但从历史来看也展现出惊人的韧性。芯片行业内部人士亲身经历过的现实危机，远比外界所知的要多。芯片制造商通常会采用第二供应商策略、提前多个季度预测库存水平、持续调整供需，并在可能时制定备用计划。请记住，他们信奉“只有偏执狂才能生存”的格言。
如今，任何提出以牺牲部分性能为代价来换取更低功耗芯片建议的人，都会遭到指责并被嗤之以鼻。正如保罗·克鲁格曼精辟指出的：“任何试图提高AI能效的尝试，显然都会招致那些自认为是人类未来化身的科技狂热者的强烈反对——而且这些人已经为自己争取到了大量的政治影响力。”
大约十年前部署的那些令人惊叹的、能够向全球任何人流式传输视频的服务器，每个机柜仅消耗20-30千瓦的电力。而今天的AI机柜，设计功耗已达到其4-5倍以上——约每机柜120千瓦。甚至已有大量讨论关于每个机柜耗电高达1兆瓦（即1000千瓦）。在一个数据中心堆叠一千个这样的机柜，其耗电量将约为纽约市全市用电量的五分之一——而这仅仅是一个数据中心！你需要整整一座西屋AP1000核反应堆，才能为这样一个AI数据中心供电。所需的电力规模是惊人的。
可想而知，电力和基础设施已成为新的热门商品。没有电力，英伟达、谷歌等公司（以及任何新崛起的GPU制造商）生产的所有芯片都将毫无用处。每一家主要的超大规模云服务商都已规划出未来的能源需求，并正在积极筹措。业界已经对能源基础设施给予了高度重视，因为电力设施建设需要时间，而且整个基础设施——包括传输到最终使用点，而不仅仅是发电——都需要准备就绪。电力基础设施无法像芯片产量那样快速扩展。
此外还有选址问题，因为基础设施的建设会影响数据中心附近的所有居民。虽然煤炭和天然气一直是主要的能源来源，但可再生能源预计将占据越来越大的份额，至少在美国是如此。如果电力的可用性无法跟上我们制造芯片的速度，那么“第二骑士”便已降临。
尽管能源竞争将会存在，但所涉及的挑战并非不可克服，能源可用性很可能不会是导致整个大厦崩塌的原因。国际能源署（IEA）的最新报告显示，到2030年，数据中心的电力需求在总体预期增长中仍只占很小的一部分。数据中心的能源需求并未显著改变整体能源前景展望。
来源：国际能源署（IEA）
原文媒体：Vik’s Newsletter
原文作者：Vikram Sekar
原文链接：
https://www.viksnewsletter.com/p/the-four-horsemen-of-ai-infra
