在六年之内，建造领先的AI数据中心可能需要$ 200B

训练和运行AI的数据中心很快可能包含数百万芯片，耗资数百万美元，如果当前趋势保持在线，则需要等于大城市电网的电力。

这是根据Georgetown，Epoch AI和Rand的研究人员的一项新研究，该研究研究了2019年至今年全球AI数据中心的增长轨迹。合着者编译并分析了一个超过500个AI数据中心项目的数据集，并发现，尽管数据中心的计算绩效每年增加一倍以上，但功率要求和资本支出也是如此。

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这些发现说明了建立必要的基础设施的挑战，以支持未来十年的AI技术的发展。

Openai最近表示，大约有10％的全球人口正在使用其Chatgpt平台，他与Softbank和其他人建立了合作伙伴关系，以筹集高达500美元数十亿美元在美国建立一个AI数据中心网络（可能是其他地方）。包括Microsoft，Google和AWS在内的其他科技巨头已经承诺仅今年仅在扩大数据中心的足迹上花费数亿美元。

根据乔治敦（Georgetown），时代和兰德（Rand）的研究，诸如Xai's Colossus之类的AI数据中心的硬件成本约为70亿美元，每年在2019年至2025年之间每年增加1.9倍，而同一时期的Power Repition每年需要每年攀登2倍。 （巨像估计有300兆瓦的电力，多达25万户家庭。）

图片来源：Epoch AI

该研究还发现，在过去五年中，数据中心已经变得更加节能，其中一个关键指标（每瓦计算性能）每年从2019年到2025年增加1.34倍。但是，这些改进不足以弥补不断增长的功率需求。到2030年6月，领先的AI数据中心可能具有2 mIllion AI芯片，耗资2000亿美元，需要9吉瓦的功率 - 大约是9个核反应堆的产量。

AI数据中心的电力需求正在大大限制电网并不是一个新的启示。根据最近的富国银行分析，预计到2030年，数据中心能量摄入量将增长20％。这可能会将可再生能源取决于可变天气的限制，这激发了不可再生的，环境破坏的电源，例如化石燃料。

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AI数据中心还构成了其他环境威胁，例如高水消耗，占据了宝贵的房地产以及侵蚀州税基。优秀工作的一项研究首先是一家位于华盛顿特区的非营利组织的研究，估计至少10个州每年损失超过1亿美元的数据中心的税收，这是由于过度慷慨的激励措施的结果。

当然，这些预测可能不会发生，或者时间尺度不在kilter之外。在过去的几周中，一些高分标（如AWS和Microsoft）在数据中心项目中撤回了数据中心项目。在4月中旬投资者的一份笔记中，Cowen的分析师观察到，2025年初的数据中心市场有一个“冷却”，这表明该行业害怕不可持续的扩张。