私は「シリコンバレー101|AIデータセンターの兆ドルインフラ時代:米国GDP成長はそれに依存する」という、聴く価値のあるポッドキャストを聴きました。 ポッドキャストは非常に長いため、私が記録した重要なポイントのいくつかを共有し、そこで言及された電力や計算能力に関するいくつかのターゲットを整理します。 時間があれば、フルバージョンも聴くことができます。 意見欄: 1️^データセンターで最も強力な企業はどこですか? OpenAIは最も積極的で、長期的には10GWから100GWの計算能力構築を目指しています。 xAIとMetaも積極的に動いており、タービン発電機を掃討し、低エネルギーの土地を奪取してデータセンターを建設しています。 (5兆から7兆の投資が進行中) 1GWは500億の投資に相当します。 2️^ マイクロソフトは加速したペースでデータセンターを建設しており、データセンター建設の考え方も今年の間に変化しました。 GoogleとMicrosoftはすでに10GW以上のクラウドセンターを保有しています。 したがって、新興のAI企業はより積極的になるでしょう。 3️^ チップはエネルギーほど短くありません。 過去2年間で、チップの生産能力は拡大しました。 メモリギャップはやや大きくなりますが、最大のギャップはやはり電気から来るでしょう。 4️そしてパワーファースト戦略の論理はこうです:電力を持つ者は、より大きな市場シェアを獲得し、このプロセスを循環させる利益を生み出すために、非常に多くの計算能力を活用できます。 「投資不足」のリスクは「過剰投資」のリスクよりもはるかに大きいです。 5️^アンディが与え、ビルが奪う。 アンディは元インテルCEOのアンディ・グローブを、ビルは元マイクロソフトCEOのビル・ゲイツを指すため、ハードウェアによって向上したパフォーマンスはソフトウェアに急速に消費されます。 現状では、大手メーカーの内蔵GPU(METAなど)は不十分で、内部使用には多くの計算能力が必要です。 余剰の計算能力があっても、内部コスト削減に活用できます。 6️なぜ1GWを超える大規模なデータセンターを建設するのか? 運用コスト削減+AIトレーニングの効率化。 傾向は1万枚から10万枚、あるいはそれ以上に増える傾向にあります。 7️そして計算能力はどこで使われているのか? 2年前は事前学習により多くの計算能力が使われていましたが、収益を生み出せませんでしたが、現在は推論にシフト(60%)が増え、将来的にはアプリケーションと推論の割合が増加し続ける(真のGDP創出)が予想されています。 8️^ アイドル計算能力はスタートアップが推論に利用できますが、効率を重視する大規模工場よりもスタートアップにより適しています。 9️^ データセンターの電源⚡️:米国の電力システムは過去20年間で緩やかに成長しており、年間成長率は1%で、データセンターの成長率よりもはるかに遅いです 新たな需要:アメリカは80GWの発電量を追加する必要があります。 ギャップ:年間20GW(データセンターから8GW) ニューヨーク州は年間6〜11ギガワットの電力を使用しています 供給:天然ガスベース、太陽エネルギー貯蔵、原子力(2028年以降) 🔟 脆弱な米国グリッド: 発電(50%)、送電(20%)、配電(30%)。 既存のグリッドもこれらの新世代を吸収するのが難しい。...