聽了很值得聽的一期播客《硅谷101｜AI數據中心的萬億大基建時代：美國GDP增長全靠它》。 因為播客很長，所以分享一下自己記錄的一些要點，整理了其中提到的和電力、算力相關的一些標的。如果有時間還是可以聽一聽完整版本。 觀點部分： 1️⃣做數據中心中最猛的公司有哪些？OpenAI最激進，目標構建10吉瓦乃至長期100吉瓦的算力容量。xAI、Meta同樣激進，掃貨渦輪發電機、搶佔能源低廉土地建數據中心。（5-7萬億的投資在路上） 1吉瓦對應50billion的投資。 2️⃣微軟建數據中心速度加快，在這一年中對於建立數據中心的想法有發生變化。Google 微軟本身已有的雲中心就超過了10吉瓦。因此新興AI公司會更加激進。 3️⃣芯片不如能源那麼短缺。過去 2年芯片的產能已經擴展了。記憶體缺口會稍大，但是最大的缺口還是來自於電力。 4️⃣Power First戰略背後的邏輯：誰有電就能用得上這麼大量的算力，從而獲得更大的市場份額，產生利潤從而循環這個過程。“投資不足”風險遠大於“過度投資”風險。 5️⃣Andy gives, Bill takes away. 安迪指英特爾前CEO安迪·格魯夫，比爾指微軟前任CEO比爾·蓋茨，這句話的意思是，硬件提高的性能，很快被軟件消耗掉了。目前大廠內（META等)內部的GPU是不足的，用於內部就需要很多算力。就算有多餘算力，可以用於內部降本。 6️⃣為何要建大的數據中心（大於1吉瓦）？降低運營成本+提供AI訓練效率。趨勢是萬卡集群到10萬卡集群甚至更大。 7️⃣算力用在了哪裡？兩年前更多的算力用在了預訓練，預訓練無法產生收益，現在更多轉到了推理（6成），預計未來應用和推理的佔比會不斷提高（真正創造GDP）。 8️⃣閒置算力可以初創公司用於推理，但是更適合startup而不是大廠，大廠更在意效率。 9️⃣數據中心的電力⚡️來源：美國電力系統過去20年增長緩慢，年增1%，遠慢於數據中心的增速 新增需求：美國需要增加80吉瓦發電量， 缺口：20吉瓦每年（8吉瓦來自數據中心） 紐約年用電量在6-11吉瓦 供應：天燃氣為主，太陽能儲能，核能（2028年後） 🔟美國電網脆弱： 發電（50%）-輸電（20%）-配電（30%）。現有電網吸納這些新發電量也有困難。...