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2024-03-12英伟达创始人黄仁勋也公开表示,“Ai的尽头是光伏和储能,不要光想着算力,如果只想着计算机,需要烧掉14个地球的能源”。

来源:小软AI应用



据悉,Claude3 选择了金融、法律、医学和哲学作为专家领域。其中,Opus的GPQA准确率达到了60%,这意味着其能力接近于同一领域能够上网的人类博士准确率(65%—75%)。Sonnet达40.4%;Haiku达33.3%。而GPT-4仅为35.7%。

去年,ChatGPT的出现让全球为之震惊,而今年,这个主角被Sora取代。它们都源于美国开放人工智能研究中心的OpenAI,并且都拥有足以“以假乱真”的先进技术。去年,AI学习了人类的语言,而今年,它掌握了如何理解人类所看到的画面。有专家预测,人工通用智能(AGI)预计在2-3年内就能实现。
随着AI浪潮的广泛关注,背后的能源企业也开始受到关注。“人工智能的尽头是能源”这样的预测被频繁提及。
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OpenAI的首席执行官萨姆·奥尔特曼公开承认,人工智能行业正在走向能源危机。在瑞士达沃斯举行的世界经济论坛年会上,奥尔特曼警告说,下一波生成型人工智能系统消耗的电力将远远超出预期,能源系统将难以应对。
英伟达创始人黄仁勋也公开表示,“Ai的尽头是光伏和储能,不要光想着算力,如果只想着计算机,需要烧掉14个地球的能源”。
超级AI将成为电力需求的无底洞。
360集团创始人周鸿祎也曾多次发言,人工智能发展的最大制约是能源问题。
当部分企业正在担心买不到先进GPU的时候,顶级AI企业却在担心电力问题——宾夕法尼亚大学的专家表示:2018年,计算机只用掉了全球不到2%的电力;但今天,这个比重已涨至10%,预计到2030年,计算机将会消耗全球五分之一的电力。
人工智能公司的运作模式依赖于向其模型输入大量的数据,并进行持续不断的广泛训练。目前的情况显示,仅ChatGPT每月的电力消耗就相等于约30万中国家庭一个月的用电量。
这些预测都指向了一个共同的结论:在人工智能的终极阶段,能源自主是关键。因此,抢先布局能源领域,对于掌握未来科技发展的关键至关重要。
人工智能的极限在于能源!计算能力的极限在于电力,包括光伏、储能和核聚变
缺乏能源领域的重大进展,人工智能的发展将无法超越理论和技术层面。萨姆·奥尔特曼指出:在未来,算力和能源将成为两种关键的“货币”,它们之间可以相互转化。
人工智能的应用需要智能计算中心和超级计算中心,以及远距离的光数据传输,这些都需要大量的能量。能源是人工智能革命能否实现的关键开关。
我国已经成长为世界最大的能源生产国,构建了多元化且清洁的能源供应系统。2022年的发电量接近9万亿度,约为美国的两倍。
以光伏产业为例,中国在全球处于领先水平。从过去技术、市场、设备三方面依赖进口,到如今在市场规模、技术水平、生产制造及产业链完善程度方面全球第一,中国在光伏领域的发展势头迅猛。
众所周知,在当前光伏产业的发展周期中,市场已经明确展示了两个主要趋势:一是获取技术红利,二是拓展海外市场。近年来,中国的光伏组件占全球市场的75%,电池片占80%,硅片更是占到了90%。
在资本市场上,光伏行业的大规模融资活动非常频繁,这反映了市场对其前景的乐观预期。
根据草根光伏数据的统计,2021年至2022年,国内光伏电池和组件环节的投资总额分别为2200亿和超过3000亿。而截至2023年6月16日,电池端的总投资额已达到4062.18亿元。其中,隆基绿能、通威股份、TCL中环、天合光能等龙头企业几乎都实现了超过百亿级别的融资,募集资金主要用于扩建新的高效节能产能、高效光伏产品以及技术研发。
光伏已经成为我国继煤炭之后的第二大电源,取代了水电。
储能本质上并非直接产能源的行业,但对于光伏、风力等新能源来说,由于其发电的间歇性或波动性,需要一个中间体或关键枢纽进行能量存储,以便平衡新能源即发即用在时间和空间上的不连续性。
因此,储能成为了整个新能源产业链中不可或缺的一环。没有储能系统的参与,新能源产生的电能只能部分利用,无法发挥其最大效能。
储能无可争议地成为了绿色能源产业链的核心。
2020年,我国提出了二氧化碳排放目标,力争在2030年前达到峰值,并在2060年前实现碳中和。这就是新能源行业经常提到的“3060”战略。为了实现这一双碳目标,中国规划了大规模的新能源发展方向,新能源的总体趋势在未来将十分明确。
世界各国都在积极推出各种措施,推动本国光伏和储能行业的发展。在全球范围内,光伏和储能行业已经进入了政策和市场双重驱动的快速发展阶段。
这样的背景下,人工智能与光伏、储能的深度融合将会成为下一个主流技术故事的新章节。


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