{"source":{"id":"2055619522544169225","title":"未来计算需要的能源，是目前全球可用能源的 1000 倍。 黄仁勋把这个数字抛出来时补了一句。 就算预测差了几个数量级，需…","url":"https://mubeitech.com/p/2055619522544169225"},"method":"semantic-similarity","count":6,"items":[{"rank":1,"id":"raw_2c1f8fabbc51352c","account":"mubei","brand":"@mubei","title":"来看一组刚在 All-In 峰会上公开的数据。 光 Google 一家公司，一个月就要处理大约 3.2 万亿亿个 tok…","summary":"来看一组刚在 All-In 峰会上公开的数据。 光 Google 一家公司，一个月就要处理大约 3.2 万亿亿个 token。 如果按每个 token 消耗 10 焦耳能量计算，这已经算是极省电的模型了。 把这个数字乘出来，Google 光是跑 AI，就需要 12 吉瓦的持续供电…","body":"来看一组刚在 All-In 峰会上公开的数据。\n光 Google 一家公司，一个月就要处理大约 3.2 万亿亿个 token。\n如果按每个 token 消耗 10 焦耳能量计算，这已经算是极省电的模型了。\n把这个数字乘出来，Google 光是跑 AI，就需要 12 吉瓦的持续供电。\n\n12 吉瓦是什么概念？\n全美国所有数据中心的总用电容量，加起来也就 40 吉瓦出头。\n一家公司的 AI 业务，直接吞掉全美近三分之一的数据中心电力。\n现在去建数据中心，最值钱的早就不再是地皮或者机架。\n哪怕用户只是在对话框里敲下一句话，成本里整整 50% 纯粹是在交电费。\n照这个速度跑下去，业内估计最多三年，现有的电网就会被活活吸干。\n\n这时候悲观派跑出来喊了：\nAI 的扩张必然撞上物理电网的硬墙，我们很快就要无电可用了。\n\n真的吗？\n大自然可不这么认为。\n人类的大脑能写诗、能推理、能做复杂的科学研究。\n它满负荷运转需要多少功率？\n20 瓦。\n一盏普通床头灯的电量。\n\n动物就更离谱了。\n一只猴子的大脑功率大约 1 瓦，跟你兜里的智能手机差不多。\n一只松鼠在树枝之间闪转腾挪，跳一千次能准准落上一千次。\n控制这种精密身体动作的松鼠大脑，功率只有 8 毫瓦。\n把你手机里的电量分一分，足够同时驱动一百多只松鼠的大脑。\n\n一边是 20 瓦就能运转的人类智慧；\n一边是跑几个模型就恨不得吃掉几座核电站的数据中心。\n为什么差距能大到十个数量级？\n\n曾经创办过全球第一家 AI 芯片公司、后来又去读了神经科学博士的纳芬·拉奥（Naveen Rao），在峰会上把账算了一遍。\n从 1945 年第一台电子计算机 ENIAC 诞生开始，我们造计算机的方法就彻底搞错了。\n\n当年美军造 ENIAC，唯一的目的是为了快速计算火炮的弹道轨迹。\n设计者唯一关心的，就是它能不能比人工计算更快。\n至于耗多少电，当年根本没人考虑。\n于是约翰·冯·诺依曼定下了那套经典图纸：\n一边是负责计算的处理器，一边是负责存数据的内存，两边通过总线相连。\n这套存算分离的冯·诺依曼架构，统治了人类科技整整八十年。\n\n可这套架构跑别的东西还行，拿来跑现代 AI，简直就是一场灾难。\n在芯片内部，做一次微小的数学乘加，消耗的能量极其微弱。\n真正吃电的大老虎，是在处理器和内存之间来回搬运数据。\n现代 GPU 跑大模型，80% 以上的电量根本没有花在思考上。\n全是在导线上疯狂倒腾比特，白白把能量散成了废热。\n\n看一组对比就知道有多夸张：\n人类大脑皮层有 140 亿个神经元，每秒钟在神经元之间传递的信息，只有大约 160 亿个比特。\n而一块顶级的现代 GPU，每秒钟光是在芯片和内存之间搬运的数据，就高达近 30 万亿比特。\n导线里的电子在疯狂奔跑，能不把变电站给烧穿吗？\n\n那大自然的大脑又是怎么算的？\n脑子里可没有浮点数，也没有矩阵乘法。\n神经元本身既在存信息，又在做计算，完全没有内存总线这种中间商。\n大自然是用物理规律本身在做计算。\n\n拉奥的团队决定彻底掀桌子，造一台真正的物理动力学计算机。\n他们把这套逻辑做成了一个非常精巧的硅基系统。\n怎么理解这种机器？\n想象一下，把几个机械节拍器放在一块可以自由滑动的木板上。\n刚开始把它们拨动起来，每个摆锤晃动的节奏完全不一样，各摆各的。\n但因为它们都立在同一块木板上，每一次摆动都会给木板施加微弱的推力。\n不需要任何外力干涉，只要几十秒，所有节拍器就会全部步调一致，锁定在同一个相位里。\n\n这就是物理系统天然具备的耦合约振特性。\n它们不靠任何算法代码，光靠物理相互作用，自己就能找到系统的稳态。\n拉奥团队造出的芯片，就是由密集排列的硅基微型振荡器构成的网络。\n输入进去的数据不再是二进制的 0 和 1。\n数据变成了连续的波形。\n让电信号在振荡器网络里自发振荡、耦合、干涉。\n物理系统最终沉淀下来的相位状态，就是计算出来的答案。\n\n每一个振荡元件自身就是存储单元，彻底砍掉了外部内存接口。\n再加上三维晶圆堆叠技术与时间维度的连续演化，他们把这套架构称为四维计算。\n连矩阵乘法这个基础概念，在硬件底层都不存在了。\n\n听起来像科幻小说？\n今年 6 月 1 日，第一批芯片设计被送进晶圆厂。\n现在实物芯片已经回到了实验室，并且成功生成了第一批图像。\n实测功耗数据让整个行业为之一震：\n用这块芯片生成一张图片，只需要大约 500 纳焦耳的能量。\n传统顶级 GPU 跑同样的生成任务，耗能是在毫焦耳级别。\n纳焦耳是十亿分之一焦耳，毫焦耳是千分之一焦耳。\n能耗直接被砍掉了几千倍。\n\n如果算力的能耗门槛真能暴跌上千倍，未来的数据中心是不是就能少建了？\n历史给出的答案恰恰相反。\n早在 1865 年，英国经济学家杰文斯就记录过一个反直觉的现象：\n当瓦特改良了蒸汽机、让煤炭利用效率大幅飙升之后，英国的煤炭消耗量不仅没有减少，反而迎来了暴增。\n因为当核心资源的成本暴跌，全社会的需求会被指数级释放。\n这就是著名的杰文斯悖论。\n\n一旦能耗这堵高墙被物理动力学计算推倒，算力就会从昂贵的集中式变电站里解放出来。\n未来的 AI 不会把地球电网吸干。\n它们会像松鼠的大脑一样轻巧，钻进几十亿台机器人、传感器和便携设备里。\n这场看似窒息的能源危机，更像是大自然给出的一个提醒：\n八十年前那张给算盘提速的旧图纸，早就该翻篇了。","category":"其它","score":100,"translated_x_url":"https://x.com/i/status/2102314307631333801","translated_status_id":"2102314307631333801","published_at":"2026-09-22 10:19:34","created_at":"2026-09-22T10:19:34.238314","url":"https://mubeitech.com/p/raw_2c1f8fabbc51352c","markdown_url":"https://mubeitech.com/p/raw_2c1f8fabbc51352c/markdown"},{"rank":2,"id":"17148736","account":"mubei","brand":"@mubei","title":"全硅谷都在疯抢英伟达的算力芯片。 但巴菲特的接班人格雷格·阿贝尔，盯上的是另一张底牌。 AI 繁荣的终极物理瓶颈，根本不…","summary":"全硅谷都在疯抢英伟达的算力芯片。 但巴菲特的接班人格雷格·阿贝尔，盯上的是另一张底牌。 AI 繁荣的终极物理瓶颈，根本不是算法，也不是算力。 是电。 建一座顶级的 AI 数据中心，最缺的是什么？ 不是买芯片的钱。 而是向电网接入几百兆瓦稳定负荷的能力。 算力跑得再快，电网供不上，…","body":"全硅谷都在疯抢英伟达的算力芯片。\n但巴菲特的接班人格雷格·阿贝尔，盯上的是另一张底牌。\nAI 繁荣的终极物理瓶颈，根本不是算法，也不是算力。\n是电。\n\n建一座顶级的 AI 数据中心，最缺的是什么？\n不是买芯片的钱。\n而是向电网接入几百兆瓦稳定负荷的能力。\n算力跑得再快，电网供不上，上万张芯片就是一堆通不了电的废铁。\n\n阿贝尔执掌伯克希尔旗下能源业务多年，手里压着庞大的电网和发电资产。\n硅谷巨头要让下一代模型跑起来，最后都得排队去找能源公用事业公司敲门。\n这是重资产的物理基础设施卡位。\n\n华尔街还在盯着芯片的交付周期。\n老派资本巨头已经把战壕挖到了变电站和高压输电线上。\n谁掌握了稳定的电力供应，谁就掐住了整个算力扩张的命门。","category":"其它","score":null,"translated_x_url":"https://x.com/i/status/2097113432516391175","translated_status_id":"2097113432516391175","published_at":"2026-09-07 21:19:33","created_at":"2026-09-07T22:50:23+02:00","url":"https://mubeitech.com/p/17148736","markdown_url":"https://mubeitech.com/p/17148736/markdown"},{"rank":3,"id":"raw_31a98a7ba79d08d2","account":"mubei","brand":"@mubei","title":"一张 2026 年 7 月的卫星照片，在孟菲斯拍到了一片整齐的白色金属方柜。 整整 720 个特斯拉 Megapack…","summary":"一张 2026 年 7 月的卫星照片，在孟菲斯拍到了一片整齐的白色金属方柜。 整整 720 个特斯拉 Megapack 储能柜。 能源行业拿计算器一算，全场震动。 总容量在 2.8 到 3.3 吉瓦时（GWh）之间。 全美最大的电网级电池项目，就这么在所有人眼皮底下悄悄落成了。…","body":"一张 2026 年 7 月的卫星照片，在孟菲斯拍到了一片整齐的白色金属方柜。\n整整 720 个特斯拉 Megapack 储能柜。\n能源行业拿计算器一算，全场震动。\n总容量在 2.8 到 3.3 吉瓦时（GWh）之间。\n全美最大的电网级电池项目，就这么在所有人眼皮底下悄悄落成了。\n在此之前，全美纪录属于加州的爱德华兹与桑伯恩项目（Edwards & Sanborn）。\n加州那个容量是 3.28 GWh。\n为了建那片电池，开发商做了多年环评，跑了无数场社区听证会，和公用事业公司磨完商业合同才敢动工。\n马斯克在孟菲斯放了 720 个电池柜，连一份新闻通稿都没发。\n直到上个月田纳西河谷管理局（TVA）开董事会，当地官员才第一次在会议录音里听到底细。\n一个搞大模型算力的数据中心，为什么要砸近 10 亿美元去造全美最大的蓄电池？\n为了环保？\n隔壁就停着几十台日夜轰鸣的移动式燃气轮机，环保组织还在法庭上起诉那里的氮氧化物排放。\n既然不是为了绿色情怀，这片巨大的电池到底在替谁干活？\n这套方案在电力系统里有一个名字：表后缓冲。\n这台机器拆开看，齿轮死死咬在公共电网最脆弱的神经上。\n今天制约顶尖算力的早就不再是芯片短缺，是电网的并网排队。\n在美国，建一个吉瓦级的数据中心，正常向公共电网申请接入，排队要等五到七年。\n电网不是一年四季都缺电。\n全美各地的电网冗余，永远是按一年里最极端的几个小时来配置的。\n盛夏家家开空调，寒潮人人开暖气。\n那几天的用电尖峰一旦冲垮变压器，全城立刻陷入大停电。\n但在其余 95% 的平常日子里，电网往往处于严重富余状态。\n田纳西河谷管理局手里有大量的核电和燃煤机组，夜晚根本无法随意降负荷，多出来的基荷电力经常白白空转。\n如果一家 AI 超算工厂直接插上公共电网，吃掉上千兆瓦负荷，电网公司根本不敢批复。\n因为一旦到了极端寒暑天气，算力和居民抢电，整套区域电网瞬间瘫痪。\n马斯克是怎么绕过这道长达五年的排队红线的？\n孟菲斯公用事业局（MLGW）首席执行官道格·麦戈文（Doug McGowan）在 9 月初的一场行业峰会上，吐露了实情。\n当地给这个超级计算中心开绿灯的前提，是一份极度苛刻的可中断负荷契约。\n简单说：只要城市电网出现尖峰危机，xAI 必须有能力立刻断开公共电网，并且整整四小时不给电网添任何乱。\n四小时，上千兆瓦算力，断网不断电。\n这就需要 3.3 GWh 的储能蓄水池。\n这个电量，足够把整个孟菲斯市所有居民的用电撑上两个小时。\n白天电网遇到尖峰压力，开关一拉，720 个储能柜毫秒级接管负荷，算力继续狂飙，城里居民毫无察觉。\n等深夜全城入睡，电网电价跌入低谷，电池再把过剩的基荷电量吃饱。\n这还只是第一层运转。\n8 月 20 日，开发团队在 TVA 董事会上递交的方案显示，这片电池正在申请双向并网。\n它不仅能在尖峰时刻退网自保，还能在电网面临崩溃危机时反向放电，充当整座城市的应急顶峰电厂。\n不仅不用交巨额的电网扩容滞后费，还能反向赚取高昂的顶峰电价补贴。\n根据特斯拉 10-K 与 SpaceX 的 S-1 上市文件，过去两年多，马斯克旗下的算力公司在特斯拉储能业务上花掉了大约 10 亿美元。\n其他科技巨头还在华盛顿和各州公用事业委员会递交申请、游说排队。\n马斯克用自己的公司造电池，卖给自己的数据中心，把最令电网恐惧的吞电巨兽，包装成了电网梦寐以求的稳定器。\n物理世界的规律从来不为软件的野心让步。\n当算法以天为单位迭代，而公共电网的变电站依然要按五年周期审批，真正的竞速早就转移了阵地。\n谁能抢先跨过那道物理红线，谁才拿到了留在牌桌上的入场券。","category":"其它","score":100,"translated_x_url":"https://x.com/i/status/2098736459884757413","translated_status_id":"2098736459884757413","published_at":"2026-09-12 12:13:34","created_at":"2026-09-12T12:13:34.739327","url":"https://mubeitech.com/p/raw_31a98a7ba79d08d2","markdown_url":"https://mubeitech.com/p/raw_31a98a7ba79d08d2/markdown"},{"rank":4,"id":"2093820206074261626","account":"mubei","brand":"@mubei","title":"芯片造出来了，却通不上电。 马斯克披露了一个行业共识数据。 2027年造出来的AI算力，大约有15吉瓦当年根本无法开机。…","summary":"芯片造出来了，却通不上电。 马斯克披露了一个行业共识数据。 2027年造出来的AI算力，大约有15吉瓦当年根本无法开机。 15吉瓦是什么概念？ 相当于十几座大型核电反应堆的发电总和。 芯片日夜赶工造出来了。 结果电网根本接不进去。 AI竞争的真正瓶颈彻底变了。 以前大家在抢芯片、…","body":"芯片造出来了，却通不上电。\n马斯克披露了一个行业共识数据。\n2027年造出来的AI算力，大约有15吉瓦当年根本无法开机。\n\n15吉瓦是什么概念？\n相当于十几座大型核电反应堆的发电总和。\n芯片日夜赶工造出来了。\n结果电网根本接不进去。\n\nAI竞争的真正瓶颈彻底变了。\n以前大家在抢芯片、抢先进制程。\n现在的硬约束，直接撞上了最传统的基建：电力。\n\n找地方搭机房不难。\n难的是去哪里凭空接入这么庞大的稳定电力。\n高压变压器要排队，电网审批要排期，发电厂扩建得以年为单位算。\n\n算力进化是以月计算的。\n电网基建是以十年计算的。\n造得出芯片却通不上电，算力就只是一堆昂贵的硅片。","category":"其它","score":null,"translated_x_url":"https://x.com/i/status/2093836265107951828","translated_status_id":"2093836265107951828","published_at":"2026-08-29 22:01:04","created_at":"2026-08-29T23:56:53+02:00","url":"https://mubeitech.com/p/2093820206074261626","markdown_url":"https://mubeitech.com/p/2093820206074261626/markdown"},{"rank":5,"id":"17077677","account":"mubei","brand":"@mubei","title":"以前造一座全球顶级的晶圆厂，250亿美元。 当时大家觉得，这已经是人类工业的投资极限了。 现在建一个1吉瓦的AI算力集群…","summary":"以前造一座全球顶级的晶圆厂，250亿美元。 当时大家觉得，这已经是人类工业的投资极限了。 现在建一个1吉瓦的AI算力集群要多少钱？ 500亿到600亿美元。 直接是顶级晶圆厂的两倍。 在二十国集团（G20）的会议上，黄仁勋把这套算力账本彻底摊开了。 一两百年前人类发现能源，变现逻…","body":"以前造一座全球顶级的晶圆厂，250亿美元。\n当时大家觉得，这已经是人类工业的投资极限了。\n现在建一个1吉瓦的AI算力集群要多少钱？\n500亿到600亿美元。\n直接是顶级晶圆厂的两倍。\n\n在二十国集团（G20）的会议上，黄仁勋把这套算力账本彻底摊开了。\n一两百年前人类发现能源，变现逻辑是每度电卖多少钱。\n今天的算力生意怎么做？\n每百万 Token 卖多少钱。\n所谓 Token，就是海量计算出来的数学结果，它本身就是智能。\n\n输进去的是电，吐出来的是文章、图片、代码和解题思路。\n为了给全世界生产这种智能，到本年代末需要建100吉瓦的算力集群。\n算下来，这是五六万亿美元级别的超级基建。\n面对这种天价投入，金主们最怕什么？\n怕算法和模型迭代太快，刚花几百亿建好的专用架构瞬间过时。\n\n英伟达能通吃市场的底牌就在这里。\n它的架构足够通用，靠软件就能持续升级，而且能跑遍美国、全球所有不同模态的大模型。\n当单座集群的造价冲到600亿美元时，谁都不敢拿几百亿去买一个可能会过时的资产。","category":"其它","score":null,"translated_x_url":"https://x.com/i/status/2095317668811128859","translated_status_id":"2095317668811128859","published_at":"2026-09-02 22:59:15","created_at":"2026-09-03T00:42:50+02:00","url":"https://mubeitech.com/p/17077677","markdown_url":"https://mubeitech.com/p/17077677/markdown"},{"rank":6,"id":"raw_4d3d95dcad8e466a","account":"mubei","brand":"@mubei","title":"所有人都在盯着 3 纳米、2 纳米的光刻机和芯片禁运。 媒体每天都在争论谁造出了算力最强的新一代芯片。 但决定下一阶段…","summary":"所有人都在盯着 3 纳米、2 纳米的光刻机和芯片禁运。 媒体每天都在争论谁造出了算力最强的新一代芯片。 但决定下一阶段 AI 竞赛胜负的，可能根本不在晶圆厂里。 而在变电站的开关上。 纳米很重要。 但吉瓦正在变得更致命。 买下一万张顶配芯片，插上电就能立刻运转吗？ 如果电网连不上…","body":"所有人都在盯着 3 纳米、2 纳米的光刻机和芯片禁运。\n媒体每天都在争论谁造出了算力最强的新一代芯片。\n但决定下一阶段 AI 竞赛胜负的，可能根本不在晶圆厂里。\n而在变电站的开关上。\n纳米很重要。\n但吉瓦正在变得更致命。\n买下一万张顶配芯片，插上电就能立刻运转吗？\n如果电网连不上，再先进的芯片，也只是一堆通不上电的冷硅片。\n这台卡住整个产业的物理机器，叫基础设施耦合时滞。\n经济史学家保罗·大卫（Paul David）在 1990 年写过一篇经典论文。\n题目叫《发电机与计算机》。\n1880 年代，高效电动机就已经发明出来了。\n可在此后整整四十年里，全美工厂的生产率几乎没有任何跃升。\n为什么？\n因为光有更快的电动机没用。\n工厂必须把沿用百年的蒸汽动力主轴彻底拆掉。\n重新围绕分布式电网改造车间、流程和制度。\n从一项突破性技术诞生，到它真正嵌入整个文明的生产体系。\n中间隔着一整个基础设施的重构周期。\n今天的 AI 正在撞上同一堵高墙。\n芯片制程每十八个月就迭代一代。\n而变电站、高压输电线路和发电厂的建设，是以五年甚至十年为周期计算的。\n看看劳伦斯伯克利国家实验室（Lawrence Berkeley National Laboratory）公布的最新排队数据。\n全美正在排队申请接入电网的发电与储能项目，总容量已经超过 2061 吉瓦（GW）。\n一个项目从递交并网申请到真正通电投产。\n平均等待时间已经从 2008 年的 22 个月，一路飙升到 2025 年的 61 个月。\n整整五年零一个月。\n在 2000 年到 2020 年间递交申请的所有项目中，到 2025 年底真正通电落地的，只有区区 13%。\n麦肯锡预测，到 2030 年，仅美国数据中心的电力需求就要从 30 吉瓦暴涨到 90 吉瓦以上。\n国际能源署测算，全球数据中心的用电量将从 2024 年的 415 太瓦时翻倍到 945 太瓦时。\n一边是算力需求的垂直起飞。\n一边是审批流程与电网扩容的漫长泥潭。\n北京正是看准了这道物理缝隙。\n宣布投入约 2 万亿人民币建设全国算力一张网。\n试图靠自上而下的行政指令调配电网，在芯片受限的情况下抢先完成基建铺设。\n但行政指令能凭空造出生产力吗？\n算力不是水泥和沥青。\n如果没有前沿的模型突破、没有自由竞争的市场生态、没有真实的商业应用落地。\n强行堆出来的兆瓦数，只会变成空置机房和昂贵的电力黑洞。\n光刻机划定了单点技术的上限。\n电网容量与制度摩擦，决定了技术落地的广度。\n当所有人还在为几张芯片的出口管制争论不休时。\n真正决定未来走向的较量，早就在审批窗口与电网变电站前打响了。","category":"其它","score":100,"translated_x_url":"https://x.com/i/status/2095985226887381500","translated_status_id":"2095985226887381500","published_at":"2026-09-04 22:54:42","created_at":"2026-09-04T22:54:42.022435","url":"https://mubeitech.com/p/raw_4d3d95dcad8e466a","markdown_url":"https://mubeitech.com/p/raw_4d3d95dcad8e466a/markdown"}]}