嘉宾介绍与核心议题
今天我将采访Casey Handmer。Casey在许多令人惊叹的项目中工作过，他拥有Caltech（加州理工学院: 位于美国加利福尼亚州帕萨迪纳的私立研究型大学）的博士学位，研究引力波黑洞相关技术，之后参与了Hyperloop（超级高铁: 一种高速运输系统概念，通过低压管道运送乘客或货物舱）项目，并在NASA（美国国家航空航天局: 美国联邦政府的独立机构，负责民用空间计划、航空航天研究）的Jet Propulsion Laboratory (JPL)（喷气推进实验室: 美国国家航空航天局（NASA）下属的一个研究中心，负责行星机器人探测器任务）工作。现在，他是Terraform Industries（Terraform Industries: Casey Handmer 创立的公司，致力于从阳光和空气中制造合成燃料及其他基础材料）的创始人兼首席执行官。Casey，欢迎你。谢谢，很高兴终于来到这里。
我感兴趣的一个宏观问题是：如果AI最终演变成一场巨大的工业竞赛——谁能建造最多的太阳能电池板？谁能建造最多的电池？谁能建造最多的GPU（图形处理器: 一种专门用于处理图像输出的微处理器，在AI计算中扮演关键角色）、输电线路和变压器？这并不是美国近几十年来擅长的领域，而恰恰是中国所擅长的。中国每年的太阳能制造量是美国的20倍。显然，我们现在有出口管制（出口管制: 政府对特定商品、技术或软件的出口施加的限制，通常出于国家安全或外交政策考虑），但随着时间的推移，SMIC（中芯国际: 中国大陆最大的集成电路晶圆代工企业）将赶上TSMC（台积电: 台湾积体电路制造公司，全球最大的专业集成电路制造服务公司）的领先技术。那么，美国将如何赢得这场竞赛？为什么中国不会默认获胜？
中美工业竞赛与能源战略
你认为中国在资本配置方面比美国更出色吗？你认为中国的营商环境比美国更好吗？我觉得你可以对其他中国表现出色的行业进行第一性原理分析，但这似乎并未阻碍BYD（比亚迪: 中国的汽车制造商，主要生产新能源汽车）或CATL（宁德时代: 中国的电池制造商，全球最大的电动汽车电池供应商）的发展。人们说中国在建造高铁方面比美国强得多。我绝不会举着旗帜说“我擅长建造高铁”，那只是表明你在资本配置方面很糟糕。为什么在2025年，你会投入如此多的工业精力和资金？他们正投入大量资金用于太阳能产能过剩，而你认为这是未来工业增长的关键。
我认为他们可能意外地做对了。他们抓住了最重要的事情，对吗？这应该算数。中国与欧洲的情况类似，但不同于美国。美国是地球上最幸运的国家，因为它两侧被海洋环绕，另外两侧是友好的盟友。中国被15个国家包围，其中大部分对它怀有敌意，没有良好的山脉或河流来真正分隔它们。他们几乎所有的石油都来自中东，来自他们无法控制、没有强大外交关系的国家，通过他们无法防御的油轮船队运输，因为他们的海军没有能力在印度洋有效运作。
但你正在解决这个问题，对吗？如果你的Terraform公司成功研发出合成燃料（Synthetic Fuels: 通过化学过程将非石油资源（如煤炭、天然气、生物质或电力）转化为液态或气态燃料），那不是会不对称地帮助中国吗？这可能没问题。是的，这绝对会不对称地帮助中国。我们目前没有与中国合作，也不打算合作，但物理原理非常明显。合成燃料已经存在100年了。中国现在也有合成燃料项目。如果他们正在认真考虑这个问题，我不会感到惊讶。
合成燃料与中国能源优势
为了向听众解释清楚，中国拥有大量的电力生产能力，但瓶颈在于现代经济中只有三分之一的最终能源使用来自电力。其余的，你需要天然气等来运输物品，或者煤炭，中国使用大量的煤炭。Casey正在发明一种技术，可以将目前只能满足三分之一终端用途的电力，转化为可以满足文明所需100%能源的合成燃料。这样一来，中国的能源优势将变得压倒性。这项技术将使竞争环境趋于公平。
它确实在很大程度上拉平了竞争环境。但归根结底，中国仍然拥有地球上最贫困的中国人。永远不要低估专制独裁（Autocratic dictatorship: 一种政府形式，其中最高权力集中在一个人或一小群人手中，且不受法律或民众监督）自掘坟墓的能力。我不知道。我同意他们显然做出了错误的决定，但即使你拥有世界上最贫困的中国人，他们仍然可以相当富有，比如新加坡更富有。此外，中国有些地区实际上拥有相当富裕的中国人。你不能将整个中国与美国进行比较，而应该将上海和广东与美国进行比较。中国可以有一个与美国一样大、一样富有、一样创新的地区。就像印度中产阶级比美国中产阶级规模更大，但财富却远不及美国。然而，中国有些地区非常庞大，其财富水平实际上与美国相当，在许多情况下也同样具有创新性。
美国在AI竞赛中的机会
是的，我并不是说不要低估它，但同时我们想在这里找到真相。真相是，我们不应该将美国排除在竞争之外并放弃。我们现在仍然在竞赛中，前提是我们不要自掘坟墓。目前，我们正在通过出口管制芯片来保持我们在AI领域的领先地位，我们认识到这是我们在AI竞争中取胜的关键投入。因此，我们将限制中国获取这些芯片的能力。能源也是这场AI竞赛的关键投入，如果中国想对我们采取与我们对他们采取的芯片出口管制相反的措施，他们就会对我们进行太阳能和电池的出口管制。这将是不对称的，对他们的伤害会比我们更大。如果他们征收关税（关税: 对进口或出口商品征收的税费）呢？
中国显然依赖美国出口市场来维持其经济活力。切断联系对双方都会造成伤害。但如果你完全切断联系，中国目前制造先进芯片的能力基本上不存在，而美国可以制造。美国制造太阳能电池阵列的能力尚处于萌芽阶段，但实际上与中国相差不远，可能落后五年左右。如果我们决定每年生产100吉瓦的太阳能容量，我们已经在实现这一目标的轨道上。它会像在中国生产那样便宜吗？
太阳能制造的成本与竞争力
我对这个问题的看法与主流观点有些不同，这很好，因为这是一个播客。主流观点会说中国劳动力更便宜，但这已经不再是事实了，因为他们会与墨西哥进行比较。中国的环境法规更宽松，这是事实。而说它更商业友好，这绝对是疯了。你无法证明你的公司董事会必须有一名来自CCP（中国共产党: 中华人民共和国的执政党）的检查员，每天骚扰你关于习近平的事情，这有助于你开展业务。而且法治（法治: 一种治理原则，指所有公民和机构，包括政府本身，都受法律约束并享有法律保护）也不健全，所以你不得不不断向人们行贿才能维持经营。
认为美国无法在大部分或完全自动化的太阳能电池板制造方面与中国竞争，而美国拥有便宜得多的天然气、丰富的石油、丰富的人力资源、强大的金融能力、世界领先的自动化技术等，这简直是疯了。我们完全可以复制粘贴太阳能制造工厂。你认为到2028年，美国制造的太阳能发电能力能增加多少？这是一个好问题。当俄罗斯入侵乌克兰时，我以为欧洲人终于会清醒过来，并决定“我们需要将太阳能电池板的生产从原材料到成品模块本地化”，这大致是一个四阶段的过程。但他们没有。他们仍然每天向俄罗斯支付10亿美元，以换取被入侵的特权。但当时我认为他们大概可以在两年内做到。我认为如果美国今天开始，可能在两年或更短的时间内就能做到。现在是上午11点，所以我们将在中午开始开支票。
AI竞赛的瓶颈：芯片而非太阳能
你可以很快地提升产能。这里已经存在很多技术，不需要从头开始发明。这主要是给这里、德国等所有不同的制造商打个电话，说：“我们需要你们从今天开始，将工厂规模扩大10倍，空白支票，放手去做。”你的许多预测似乎不是预测，而更像是：“如果我们拥有二战级别的动力，如果我们拥有曼哈顿计划（曼哈顿计划: 二战期间美国主导的秘密研发计划，旨在制造原子弹）级别的强度来做某件事，我们能多快完成？”就像如果Elon（埃隆·马斯克: 特斯拉、SpaceX、xAI等公司的创始人）在管理政府，它能多快发生？他曾短暂地管理过。也许我们应该这样说：“如果Elon像管理SpaceX（SpaceX: 埃隆·马斯克创立的美国航空航天制造商和空间运输服务公司）那样管理政府。”而不是问“鉴于我们没有以二战级别的强度对待它，实际上可能发生什么？”
如果你看看xAI（xAI: 埃隆·马斯克创立的人工智能公司），Elon显然参与其中，他们现在实际关注的是什么？他们关注的是芯片，因为他们明白关键瓶颈是芯片，而不是太阳能。即使特朗普（Donald Trump: 美国前总统）对中国太阳能征收200%的关税，我们无法通过越南或其他方式绕过它，这仍然是划算的。这不重要。如果你需要太阳能来运行你的数据中心，它不会影响整体成本。这根本不重要。重要的是拥有具有竞争力的芯片，并且有足够的芯片安装在你的PCBs（印刷电路板: 用于支撑和连接电子元件的板）中，安装在你的数据中心中，连接到你的液体冷却系统，随时可用。这正是Elon和他的公司擅长的。他们擅长大规模生产，半自动化大规模生产。他们在德克萨斯州有一个工厂，完全自动化生产Starlink（星链: SpaceX公司正在建设的卫星互联网星座）接收器。
超大规模数据中心的能源选择
“哦，我们没有太阳能电池板工厂”什么时候会成为关键路径上的问题？我非常怀疑它永远不会成为关键路径上的问题。全球有几十家太阳能电池板制造商，它们都在相互竞争。所以你是一个坚定的太阳能多头。是的。现在，超大规模企业（Hyperscalers: 指拥有和运营大规模数据中心的公司，如谷歌、亚马逊、微软、Meta等）正在对他们正在建造的数据中心做出决策。它们将是1-2吉瓦（吉瓦: 功率单位，等于10亿瓦特），在Meta（Meta: Facebook的母公司）的情况下是5吉瓦。他们正在决定如何实际供电。那些真正投入资金的人正在选择天然气。
这并不是说他们看不到学习率。他们正在建造将在2028年或2030年上线的设施。为什么他们错了而你对了？那是他们的工作。他们可能比我更了解。但说真的，如果你现在像xAI一样，试图在孟菲斯市中心建造Colossus数据中心（巨像数据中心: xAI计划在孟菲斯建造的超大规模数据中心），你希望它能超快完成。“我们需要什么？建造它需要哪些生产要素？我们需要一栋建筑。我们没有时间建造一栋建筑，所以我们会买一栋。好的，我们会改造它。我们需要电力，我们需要热冷却。”这些东西你可以用卡车运送，所以他们就是这样做的。你需要天然气。他们那里有天然气。他们可以接入当地的天然气管道。如果你能接入天然气管道，一般来说，你就能获得足够的电力。普通天然气输送管道的能源传输能力远远高于电力架空线路，而且易于升级。
电网瓶颈与替代方案
所以如果你现在处于这种情况，你会说：“我们是否受到租用燃气轮机能力的限制？”不，他们没有，因为曾经有足够多的燃气轮机可用，也许两次。但在某个时候，你会意识到随着增长，你开始触及所有这些额外的限制。其中一些限制包括天然气供应。因此，有很多关于在宾夕法尼亚州进行这项工作的讨论，那里有大量的滞留天然气，以及德克萨斯州的部分地区。但与此同时，美国正在提高其向海外出口天然气的能力，所以价格不会永远无限低。
你开始遇到涡轮机制造速度、变压器生产速度、电网容量方面的限制，还会遇到AI和依赖传统电力生产和输送公用事业的人类相互竞争的问题。我们刚刚看到PJM（PJM Interconnection: 美国最大的独立系统运营商之一，服务于美国中东部地区）最近的远期拍卖导致依赖廉价电力取暖、制冷和普遍繁荣的消费者面临非常高、不可持续的高价。如果你看得足够远，你可以随意调高拨盘。你可以说我们每年将投入一吉瓦。嗯，我们可以用燃气轮机满足这个限制。我们不会无限期地每年用完一吉瓦的天然气。如果我们每年生产5吉瓦呢？如果我们每年生产50吉瓦呢？如果我们每年生产100吉瓦呢？你就可以打破这种局面。
工业垂直整合的案例与电网成本病
我不想过早地使用类比，但Henry Kaiser（亨利·凯泽: 美国工业家，以其在二战期间的造船成就而闻名）在里士满建立了造船厂，就在旧金山伯克利附近的这条路上。他最初是为英国人造船，到战争结束时，他有四个独立的造船厂并行运作，以至于他的钢铁供应成了瓶颈。战争期间钢铁稀缺，因为每个人都在用它做不同的事情，所以Kaiser Industries（凯泽工业: 亨利·凯泽创立的工业集团）不仅建造了一座钢厂，还建造了一座铁矿。他们开始从地下挖石头来造船。你在这里遇到的情况也是如此，你有这些庞大的工业垂直整合。
在这里，我特别看好xAI，因为Elon的电影宇宙与Google和Meta等公司相比，在工业方面做了太多事情。如果需要，他们可以一直深入到原材料供应。目前这些计划基于天然气的原因是，PJM拥有各种不同的电力来源。他们有核电，有天然气，有煤炭，各种各样的东西。这里的价格可能更多是由输送成本增长而非发电成本增长驱动的，如果这说得通的话。当你支付水电费时，成本有时会分解为输送成本和发电成本，有时还有进口成本和其他费用。输送成本是公用事业公司建造和维护连接所有房屋到所有发电厂的输电线路的成本，在一个巨大的区域内，按你的边际使用量划分，并有各种其他复杂的规则旨在使其更公平。
我们看到的问题——以及加利福尼亚州的PG&E（太平洋煤电公司: 美国加利福尼亚州的一家公共事业公司，提供天然气和电力服务）等公司长期处于破产边缘的原因——是，尽管额外一块太阳能电池板、一台风力涡轮机或一台燃气轮机的成本相对便宜，但将电力输送到你家却非常昂贵。为什么？因为你通常有工会化的劳动力，他们必须在已经有基础设施的地区建造和维护输电线路。你会遇到多重冲突，无论是你街道上的电线杆，还是建造一条新的输电线路需要你征用土地。所以你会在法庭上花费数年时间，花费公共资金与代表其他利益集团的其他人进行诉讼，等等。然后你还会遇到野火。这简直是鲍莫尔成本病（Baumol cost disease: 一种经济现象，指在某些行业（如服务业）中，生产率增长缓慢，但成本却持续上升）的典型案例。我们之所以会看到这些电网大规模“修剪”，原因之一是我们在当前的监管制度下根本无法负担维护。
电网的未来：去中心化与电池储能
当你提到“修剪”时，是指一切都将脱离电网吗？对我来说，很明显，对于像AI数据中心或铝精炼厂这样真正大型的专属负载，你将不得不为它们建造自己的发电厂，这就像过去的做法一样。如果你以前有一个铝厂，你也会为它建造自己的发电厂。在每个工业场所都拥有冗余的发电厂似乎效率低下。让我为你描绘一个宏伟的愿景。这看起来效率低下，但如果你对以供应弹性等方式表达的电力成本敏感，你就必须这样做。别无他法。
xAI Colossus数据中心拥有自己的专属发电厂，由停车场里的一堆卡车提供动力，这效率低下吗？不，这并不低效。这是他们获取电力最便宜的方式。好的，AI可能是一个特例。但从宏观角度看，在各种ISO（独立系统运营商: 负责管理电力传输系统和电力市场的实体，确保电网可靠运行）中，从德克萨斯州到宾夕法尼亚州等地，人们正在建造需要多年才能上线的数据中心。他们选择天然气。这是怎么回事？我们还没有完全耗尽涡轮机的供应，相对于GPU而言。你对我们何时会用完它们有估计吗？因为我们也可以制造更多。到目前为止，2030年之前的一切都已经预订了。
是的，你可以制造更多的涡轮机。有趣的是，增加这些涡轮机的产量实际上相对昂贵。你迟早要面对一件事：传统发电是蒸汽机。你从地球内部找到某种与大气处于化学非平衡状态的化学物质，你燃烧它，它产生热量。可以是煤，可以是天然气，也可以是石油。你正在给我讲最基本的原理。是的，没错。它产生热量，你烧开水。水通过某种机械装置产生运动。这种运动扭曲磁铁并产生电场，然后将电子推向下方的电线，这些电线再将电子推过一系列门，然后模拟思考。这有点复杂。但其中的关键一步是以最有效的方式将热能转化为电能。最常见的方式与核电站或燃气电站、联合循环电站或燃煤电站等相同。这就是所谓的布雷顿循环（Brayton cycle: 一种热力学循环，描述了燃气轮机的工作原理）。飞机上的喷气发动机也是布雷顿循环。只要有布雷顿循环，有一堆Inconel（因科镍合金: 一系列镍基高温合金，以其在高温下的强度和耐腐蚀性而闻名）高速旋转，你就要花很多钱。因为它本质上效率低下吗？不，它本质上建造起来就很昂贵。
AI数据中心的能源成本与价值
好的。GE（通用电气: 美国一家跨国企业集团，业务涵盖航空、电力、医疗等领域）制造的100兆瓦燃气轮机成本是多少？我不知道零售价是多少。我猜如果他们的价格有弹性，那会涨很多。但如果我没记错的话，每兆瓦时35美元只是布雷顿循环的固定成本。多少？抱歉？每兆瓦时35美元，仅仅是布雷顿循环的成本。我们还没有谈到燃料，没有谈到热交换器，没有谈到冷却池或其他任何东西。仅仅是高速、高温旋转部件的摊销成本就是每兆瓦时35美元。你认为超大规模企业是不理性的，还是他们有某种原因？
明确地说，他们不关心电力成本。这非常反直觉。对于宾夕法尼亚州的Kettle奶奶，她对电费非常敏感。我们不希望她在退休后因为无法负担的电费而受苦，坐在那里发抖。那不是我们想要的景象。同时，你每月使用Claude（Claude: Anthropic公司开发的大型语言模型）或Grok（Grok: xAI公司开发的大型语言模型）等AI的经济价值是多少？很多。显然远超订阅费，但可能是订阅费的10倍吗？是的，很容易。假设订阅费大约是10美元。价值大约是100美元。不，可能更像是100美元和1000美元。xAI或Anthropic（Anthropic: 一家AI安全和研究公司，开发了Claude系列大型语言模型）等公司为你的使用提供服务需要多少成本？
服务它的边际可变成本，在电力方面，不到实际成本的10%。嗯，他们服务它的成本可能是每百万个token一美元左右。电力成本大约是其中的10%。所以10美分的电力正在产生1000美元的经济价值。Anthropic很明显可以说：“我们的电力成本基数增加了100倍。”现在，你不再支付账单上的10美分，而是支付100美元账单上的10美元。所以我们将你的订阅费提高到110美元，用于电力容量费。然后他们就可以出去以让你瞠目结舌的价格购买涡轮机。
太阳能的未来：学习率与加速增长
那么，为什么我们会迎来太阳能的未来呢？到2032年，数据中心将有数百吉瓦的额外需求，届时大部分电力将来自太阳能？为什么会这样？没有足够的涡轮机在制造。但我也认为，在2000年代初期……我们大概可以叠加涡轮机制造数量的图表。现在，我们正处于历史——他们基本上又回到了2000年代初期的生产速度。但我不知道，你也必须制造更多的太阳能电池板，对吧？太阳能和天然气都将存在供应弹性。有没有什么理由认为，天然气供电的数据中心比太阳能供电的数据中心在供应链方面更糟糕？是的，我认为天然气的学习率远不及太阳能陡峭。这说明制造太阳能电池板很容易，比制造其他大多数产品都容易得多。
很少有制造产品的学习率能像太阳能这样。赖特定律（Wright's Law: 描述生产成本随累计产量增加而下降的经验法则）系数是43%。所以每当我们累计产量翻倍，成本就会降低43%。这是基于什么呢？为什么我们每年都能找到43%的可以更便宜或更高效制造的东西？粗略地说，有10000名制造工艺工程师全职从事这项工作。这可能适用于任何工艺，但没有其他工艺能像太阳能那样看到如此高的学习率。这不完全正确。为了长期维持这种状态，你显然需要需求弹性超过你的学习率。否则，在几个数量级（OOMs: 数量级，指一个数值与另一个数值之间相差的10的幂次）之后，你就会以当前价格饱和市场，并且不会有额外的增长。
但在这种情况下，我们大约每两年产量翻倍。每2-2.5年，我们产量翻倍，价格下降约40%。所以大约每年下降15-20%。然后，由于这种价格下降，需求飙升，可能比额外边际生产能力增加的六倍还要多。这一点上，我要说所谓的专业人士绝对是错的。传统观点认为太阳能需求将在本周饱和。它将饱和。我们这里某处有一张图表，上面写着：“今年就是这样了，它再也不会增长了。”相反，它却冲出了图表的顶部。这种传统观点是错误的。太阳能的采用、生产和价格下降不仅在持续，而且还在加速。而且它加速的速度还在加速。它加速的速度还在加速？是的。以太阳能占总能源的比例来衡量？从它对所生产市场的适应性随时间增长的意义上说。所以现在还非常非常早期。我们仍然处于太阳能的Apple II（Apple II: 苹果公司于1977年推出的一系列家用电脑，是个人电脑发展史上的重要里程碑）电脑时代。
能源投资的风险与回报
回顾一下，如果说太阳能之所以变得便宜，是因为对更多太阳能的需求很大，而且这种需求可以维持规模经济或正在发生的一切……是的。我在这里冒昧地同意Elon Musk的观点。那么，这不也应该适用于燃气轮机、变压器、发电站以及非太阳能未来所需的其他一切吗？我们预计AI将推动电力需求增长，无论来源如何。如果太阳能随着时间推移变得便宜的原因仅仅是需求会上升并推动效率，那为什么这不适用于……？
假设你是一家银行，你正在考虑是否借给GE一大笔钱来扩大其燃气轮机的生产。你今天就可以开支票给他们。他们将开始扩大工厂规模。他们将在三四年或五年内看到这带来的好处。你不知道届时AI泡沫是否会破裂。你不知道届时中国是否会入侵台湾。你不知道西门子（Siemens: 德国工业巨头）或飞利浦（Philips: 荷兰科技公司）等公司是否会击败你。你不知道GE迫在眉睫的重大结构性问题是否会导致其无法竞争，就像过去那样。为了收回这笔钱，你还必须让那座工厂以那种产能运行20年。如果我正在看他们现在正在看的图表，我会说：“在25年后，我们能否以与太阳能当前价格和电池当前价格相关的价格生产燃气轮机？”你赢不了。
AI对硬件需求与能源转型
我觉得大约一年前也有类似的讨论，当时AI界的人说：“不，AI是真实的。这将会发生。”然后SK海力士（SK Hynix: 韩国半导体制造商）和三星（Samsung: 韩国跨国企业集团）等公司说：“我们不会提高HBM（高带宽内存: 一种高性能RAM接口，用于提高内存带宽和能效，常用于AI加速器）产量，因为HBM主要用于AI工作负载，如果这种需求不持续，那么我们额外的HBM制造能力将不值得。”然后CoWoS（Chip-on-Wafer-on-Substrate: 台积电开发的一种先进封装技术，用于将多个芯片集成到单个封装中）又出现了另一个瓶颈。之后发生了什么？他们最终确实提高了产量吗？我想是的。
所以，当有人说：“我们做不到，我们不会做，绝不可能”，他们实际上是在说：“给我开张支票。”他们也确实这样做了。现在三星正在美国与xAI合作建设AI6，我想。所以他们最终都做到了。也许值得深入探讨一下数字。目前，美国数据中心43%的电力消耗来自天然气。基本上，你认为到2040年，它将渐近地达到100%太阳能吗？是的。显然，传统生产，煤炭等，将随着时间推移而退役。如果一个燃气电厂仍然盈利，人们就会继续运营它。但到某个时候……现在的情况是，运营一个燃煤电厂的成本比建造一个新的太阳能电厂还要高。所以直接关掉它更便宜。此外，容量将大幅增加，这有助于稀释现有产量。而且使用量也将大幅增加。数据中心能源使用量将呈指数级增长。所以新库存比现有库存重要得多。
AI能源需求预测与太阳能部署
无论如何，我想知道2027年天然气占多少比例？2030年天然气与太阳能各占多少比例？对于新增负荷？假设是新增负荷。对于新增负荷，2035年等等。如果最终你是对的，我们将用太阳能电池板覆盖地球以维持数万亿AI灵魂，那么这个速度会是怎样？要问的问题是，这种增长的主要限制是什么？然后其他一切都会随之而来。我怀疑最难制造的永远是硅，比如GPU。所以问题实际上是：“TSMC会多快提高其GPU的产量？”这是一个你应该问的问题，而不是问我。
我将使用AI 2027（AI 2027: 一份关于AI计算预测的报告或组织）在其计算预测中使用的一些数字。即使你不相信他们的奇点理论，我认为他们在计算预测方面做得相当不错。我想他们说，目前世界上大约有1000万个H100（NVIDIA H100: 英伟达推出的一款高性能GPU，专为AI和高性能计算设计）当量。我想他们说，到2028年将有1亿个，所以基本上是世界上的H100当量增加了10倍。大约每个一千瓦，差不多是这样。好的，那大约是100吉瓦。这听起来大致正确。你不是第一个打电话问我这个问题的人。我这么说吧。我不会点名。几乎所有你听说过的名字都给我打过电话，说：“我们知道你在最近与Scale Microgrids（Scale Microgrids: 一家提供微电网解决方案的公司）合作发表的论文中是少数派，该论文讨论了如何实现90%太阳能，10%天然气。”我说：“你可以完全实现100%太阳能。”我写了一篇博客文章。所以他们总是打电话给我，问：“这个怎么样？”他们都在谈论未来几年内将达到5吉瓦。那仅仅是其中90%以上来自太阳能。所以几年内，我们可能会看到大多数新建数据中心将主要使用太阳能。多久之内？
太阳能数据中心的土地需求与监管障碍
假设到2027年，届时大多数新建数据中心将主要使用太阳能。新建是指……？届时破土动工。但如果你在2027年破土动工，你现在可能正在规划它，对吧？这就是他们给我打电话的原因。我的咨询费非常实惠。但我没有深入了解——因为我不在Meta公司的人身边——我们何时会遇到变压器瓶颈，以及我们何时会遇到可以削减多少市政峰值负荷的瓶颈，这是最近一直在流传的话题。
事实证明，美国有少数几个地方——我说的“少数”是真的少数——可能曾经有过铝冶炼厂。电网中存在大量的潜在容量。电网中还有一些发电机名义上处于停机状态。它们以大约40-50%的容量系数运行，但最高可达80%的容量系数，因为你必须经常停机维护它们，特别是如果它们很旧的话。所以他们说：“嗯，你知道，我们可以付钱给你，让你以更高的容量运行这个旧的燃煤电厂或类似的东西。它会沿着这条输电线路到达以前冶炼厂所在的地方。我们会在那里建立起来，然后我们承诺在你需要电力时削减负荷。”这基本上意味着他们也拥有一个巨大的专属电池厂。这很好，你只需购买它，它就会用卡车运来。
与纯太阳能方案相比，这样做的一个主要优势是电力已经存在，所以没有风险。而且你不需要大量的土地。太阳能方案的问题是，别无他法。它是一种农业操作。你需要大量的土地。你使用的总土地面积，不到1%用于电池、道路、数据中心结构等。大部分是太阳能。让我们看看这会是什么样子。如果你想建造一个5吉瓦的工厂，请告诉我你需要多少土地来种植太阳能。我与这个领域的人交谈过，他们说：“显然，这些数据中心的能源成本只占总成本的一小部分。大部分成本都用于芯片。所以问题只是，你是否能提供能源？”他们说，尽管太阳能电池板本身可以获得，但问题是获得如此大面积的连片土地以及互连的许可。这显然是一个大麻烦。这简直是一场噩梦。所以他们会说：“嗯，到那时，这真的比接入电网更容易吗？”无论如何，如果你需要数万英亩的太阳能，你能在哪里做到？
土地利用与太阳能潜力
基本上在德克萨斯州。有一个非常流行的误解，认为没有足够的土地来建设太阳能。这是垃圾。如果你曾经在美国乘坐飞机，并且曾经向窗外看，你会说：“哦，哇，看，有很多土地可以用来放置太阳能电池板。”特别是在西经110度以西的地区。它需要是平坦的吗？不，没关系。树木能在山坡上生长吗？所以没关系。作为参考，内华达州大约有8000万英亩。仅仅内华达州，其中大约90%是联邦土地，就有8000万英亩。我绝不会说我们应该牺牲内华达州给AI，将整个内华达州从一端铺到另一端。但我最近几天在我的信息流中看到很多关于拉斯维加斯正在衰落的消息。婴儿潮一代正在退休。没有人再去那里了。人们会去看1亿英亩的太阳能。即使你在内华达州这样做——我们可以在任何地方做。你可以在任何能找到土地的地方做。
人们说你在欧洲不能这样做，因为欧洲没有太阳能。欧洲有太阳能。我夏天去过欧洲。一天有20个小时阳光充足。它有点季节性。但这没什么大不了的。但我的意思是，确实如此。因为能源只占成本的一小部分，你更关心确保芯片一直运行，对吧？实际上会发生什么呢……假设欧洲从沉睡中醒来，决定参与AI。我希望它能做到。他们会说：“嗯，我们迟早要投入100吉瓦的太阳能来建造这些数据中心。它很可能在南欧。西班牙人口不特别稠密。这是一个很好的起点。所以我们在西班牙投入100吉瓦的太阳能数据中心。”
AI数据中心的可靠性与过剩发电
基本上，如果你将AI超大规模的资金花在GPU上，你希望拥有四个九的正常运行时间（四个九的正常运行时间: 指系统可用性达到99.99%，即每年停机时间不超过52.56分钟），以最大限度地提高整个项目每美元的token产出，而不仅仅是GPU。这是一个非常微妙的点。我以后也许可以详细说明。我们姑且说你需要四个九的正常运行时间。为了在隆冬实现四个九的正常运行时间，你需要大量过剩的太阳能。太阳能过剩是坏事吗？不。我们生产比所需多40%的食物是坏事吗？不。这比生产比所需少40%的食物要好得多。
这只意味着，实际上，你有一个巨大的专属发电厂连接到一个数据中心，它在99.9%的时间里产生的电力超过了它所需。在99%的时间里，它产生的电力远远超过了它所需。这现在实际上可以成为当地公用事业的电力来源，公用事业不再是“淘气的数据中心，我们让你断开时你必须断开”，而是说：“嘿，数据中心，我注意到你一年有360天都有大量未使用的电力。你介意我们把电缆搭过墙，用你多余的电力为我们整个城镇供电吗？基本上是零边际成本，再加上我们当地电力供应之外所需的任何住宅电池。”
Brian Potter（Brian Potter: 播客中提及的人物，可能是一位研究员或博主）在他的博客文章中有一个很好的类比。他说：“我的MacBook（MacBook: 苹果公司生产的笔记本电脑系列）有一个TB的存储空间，我只用了100GB。我只是买了TB版本，因为它足够便宜，而且我可能在某个时候需要它，所以值得。”你是在说太阳能会变得如此便宜，以至于我们会像对待硬盘空间一样对待它。我们会得到大量的过剩。市场也会在新的边际消费和生产上形成。现在在这个领域工作的所有人都说：“哦，我从事的是电力输送或电力存储业务。我将服务AI市场，因为所有的增长都发生在那里。”这正是目前美国所有GDP增长发生的地方。
太阳能部署的挑战与成本构成
我想你没有回答这个问题：是的，理论上我们可以做到这一点，但是否有可能获得许可，拥有数万英亩的连片土地？它不需要连片。连片会有帮助。它不需要是凸形的。你可以这里有一点，那里有一点，然后相对容易地将它们连接起来。事实上，在极限情况下，你会有成片成片的太阳能电池阵列……告诉我你的梦想，Casey。成片成片，太阳能电池阵列一望无际。然后，在太阳能电池阵列中间，大致是你的电池和你的……我玩过Factorio（Factorio: 一款工厂建造模拟游戏），我记得这种电池和太阳能的最佳布局。你有你的电池，你有你的数据中心。
所以就地面面积而言，大致是10%的机架，10%的机架通道，可能50%的电池堆叠在一起，还有冷却设备，差不多是这样。这是指集中节点中的内容。这可以是100兆瓦，也可以是10吉瓦，取决于你如何扩展。但你所需要连接到外部世界的，只是一根光纤电缆，你可以把它架在电线杆上，也可以把它埋在地下。如果你真的想，你甚至可以使用微波链路。如果你真的想，你甚至可以使用Starlink。我不知道Starlink是否足够快。我不确定它的容量是否足够高。如果你真的需要，你可以使用激光链路。就是这样。这是一个完全自给自足的计算世界。因为它脱离电网。是的，它发生在电网之外，在德克萨斯州某个偏远地区，没有人居住，也永远不会有人居住，因为它完全不适合人类。
数据中心功率密度与太阳能规模化
就比例而言，给我留下深刻印象的一个趋势是，随着每个GPU的浮点运算每秒（Flops: 衡量计算机处理器执行浮点运算速度的单位）增加，机架的功率密度也大幅增加。现在他们正朝着每机架一兆瓦的目标前进，这对我来说简直是疯了。我想甚至比这更多。让我们具体一点。假设你有一个机架，它是一兆瓦。冷却问题我交给空调专家，但这基本上就是用空调来解决问题。然后你有电池。为了实现四个九的正常运行时间……在南德克萨斯州，你实际需要的比这少。但我们姑且说它有24小时的电池存储。这意味着它基本上可以让你度过连续两个糟糕的夜晚。
实际上，事实证明，你可以在整体计算量非常小的减少下，显著降低功耗。所以，如果你连续三天情况非常糟糕，你可以大幅降低功耗，而不会影响你的推理或训练。好的，那么你有一个Tesla Megapack（特斯拉Megapack: 特斯拉生产的大型电池储能系统），大约四兆瓦时。所以一个兆瓦的机架，然后六个Tesla Megapack，每个大约是一卡车的货物。所以一卡车的机架，然后大约六卡车的电池。然后为了以平均一兆瓦的功率运行，你在德克萨斯州的太阳能电池阵列利用率大约是25%。所以平均而言，如果每天都有太阳，而且白天长度始终相同，你需要四兆瓦的太阳能电池阵列，大约是四英亩的土地。但实际上，因为你追求的是四个九而不是一个九，你需要大约2.5倍的过剩建设。所以你大约有10英亩的太阳能。
所以10英亩的太阳能，六卡车的电池，一卡车的数据中心，以及一些冷却设备。对于多大的数据中心？一兆瓦。这只是一兆瓦。所以10英亩，一兆瓦，四个九的运行情况。如果你想要五吉瓦，那就是5000乘以10。所以是50000英亩。在更大的规模下，你可能可以将所有这些数字削减10-20%，但大致是这个数量级。50000英亩听起来很多。听起来确实很多，不是吗？橡树岭（Oak Ridge: 美国田纳西州的一座城市，以其在曼哈顿计划中的作用而闻名）预留的土地面积是10万英亩。汉福德（Han福德: 美国华盛顿州的一处核设施，在曼哈顿计划中生产钚）预留的土地面积大约是10万英亩。汉福德是什么？汉福德是曼哈顿计划中生产钚的地方。但我不知道那有多大。它是那种“哦，这太小了”，然后你又说“哦，但它是10万英亩”吗？它现在仍然大部分无人居住，因为它是一个国家实验室。他们那样做的原因是他们认为：“哦，我们需要四个反应堆来生产钚。”这些不是产生放热能量的核反应堆，所以你实际上不能用它们来发电，但你可以用它们来生产钚。最终，他们只需要两个。他们希望它们间隔开，因为他们认为它们可能会自发爆炸，还有许多其他设施和工厂等等。
优化问题与资本支出
Austin Vernon（Austin Vernon: 播客中提及的人物，可能是一位研究员或博主）有一篇有趣的博客文章，他说如果你有柴油发电机或类似的东西，可以在冬季承担10%的发电量，那么你可以将需要安装的太阳能电池板数量减少60%，因为你不需要为这种突发情况做计划。是的，这里有一个平衡。这不是一个非常复杂的优化问题。对于那些喜欢解决优化问题的人来说，这就是你解决它的方式。你从NREL（美国国家可再生能源实验室: 美国能源部下属的实验室，专注于可再生能源和能源效率研究）获取大量关于世界特定地区太阳能丰度的数据，然后你在为期一年的模拟中不断投入太阳能电池板和电池，直到达到你想要的“九”的数字。在某种程度上，你可以在电池板数量和电池数量之间进行权衡，并且存在一个非常宽泛的最优解。或者你可以加入第三种东西，比如柴油备用或燃气轮机。
这里的问题是——如果Meta或微软（Microsoft: 美国跨国科技公司）或任何公司只是想启动一个项目——拥有这个巨大的太阳能农场可能运营成本低，但资本支出高，你需要雇佣3万人到沙漠中间安装5万英亩的太阳能电池板。他们会说：“我为什么不直接购买50台燃气轮机呢？”为什么不直接出价超过微软，或者Meta出价超过Google，争夺当年最后一台可用的燃气轮机呢？完全可以。Meta已经意识到的是，扎克伯格（Mark Zuckerberg: Meta公司创始人兼CEO）花钱取胜的时间不多了。资本支出并没有高得离谱，明确地说。资本支出仍然主要由GPU主导。五吉瓦的GPU需要多少钱？我不知道我的数字是否会出错，但大概是2500亿美元？2500亿美元听起来差不多。5万英亩在德克萨斯州会花费2500亿美元吗？那太多钱了。等等，我在脑子里算了算，那确实是很多钱。我们谈论的可能是数亿美元，差不多是这样。所以土地成本大约是总成本的0.1%。
太阳能成本与监管障碍
一兆瓦太阳能的成本是多少？如果你去问那些“老手”，他们会告诉你一百万美元。但这是让我在Terraform（我的日常工作）感到困惑的事情之一。模块本身，如果没有关税，每瓦8美分，所以是8万美元……每瓦8美分？但它们大约是每瓦一美元，包括安装和所有费用。包括安装和所有费用。但电池板是神奇的部分。它们是将阳光以25%的效率转化为纯电能的东西。其他一切都应该比这少。如果你想从事这个项目，来Terraform和我们一起工作吧，因为我们对成本非常敏感。我们会给你一个宣传的机会，别担心。
说真的，核心要点是超大规模企业对电力成本不敏感。他们对电力可用性敏感。对于所有这些事情，我们正以我们讨论的增长速度撞上供应弹性壁垒。太阳能是解决给定问题时提供大量能源的最佳选择，因为它从天而降。考虑到太阳能价格可能会下降，以及需求将会上升。你认为电价可能会上涨吗？是的，但目前的电价反映了监管的非理性。欧洲和澳大利亚的情况也是如此。你的价格会上涨，直到你受够了，然后你说：“不，我们要求你允许我们利用过去50年发明的电力技术。”
就导致我们输给中国的事情而言，关税无关紧要，因为正如我们所讨论的，我们对电力成本不敏感。但积极阻止我们在美国部署可再生能源的环境法规……这就是德克萨斯州获胜的原因。德克萨斯州的部署速度是加利福尼亚州的10倍。围绕太阳能的监管环境简直是疯了。在美国，太阳能尚未大规模部署的部分原因在于，20世纪70年代初生效的一系列旨在保护我们环境的法律。这很有道理。我们的环境是一件我们应该保护的伟大事物。我想人们会熟悉NEPA（国家环境政策法案: 美国的一项联邦法律，要求联邦机构在采取可能对环境产生重大影响的行动前，评估其环境影响）等法案，但它对太阳能有什么特别影响？
环境法规的荒谬性与能源未来
假设你在荒郊野外有一块私人土地，你想在上面建造太阳能设施。你很可能会触发NEPA，届时你必须做法律中没有规定但根据现行法规被认为是必要的事情。那就是你的四年环境影响评估，它产生了如此多的文件，以至于仅仅是制作报告的环境影响——因为你必须砍伐树木来造纸——就超过了仅仅部署太阳能的环境影响。这简直是疯了。这简直是疯狂小镇。在南加州，让我特别抓狂的是，仅仅因为太阳能有点新，离网太阳能非常新，除非你非常非常小心，否则你最终会被当作试图建造化工厂一样受到监管，即使它只是一个太阳能电池阵列。
太阳能电池阵列对沙漠的影响可以说是积极的，因为它为地面遮荫并改善了土壤保水性。如果你想逆转荒漠化，你基本上只需要在上面部署太阳能电池板，这就能支付整个过程的费用。但你最终必须经历比你只是想平整整个地方并用混凝土覆盖，或者平整后停放一堆生锈的旧车，让油滴入含水层更严格的环境审查程序，而后者在许多情况下根本不需要许可证。但要建造太阳能，你必须经历整个过程。如果听众能做一件事，那就是为太阳能部署提供一个分类豁免。或者，如果我把钱存入一个托管账户，说20年后我们必须把这些东西拆除——我们会把所有太阳能电池板从沙漠中拆除，让它恢复成沙漠——我会在一瞬间这样做。
但如果我必须再雇佣一个生物学家，花1万美元，然后他说：“嗯，在那40英亩的土地上，我们发现了一簇草，我们认为它可能是这种蜜蜂有时会吃的20种物种之一，而这种蜜蜂在技术上没有濒临灭绝，但它可能在未来的某个时候……因此，你不能在那里部署。”即使它被划为无限制工业区，并且夹在火箭试验台和化工厂之间，例如在沙漠的工业区……我都要变成小丑了。这太疯狂了。我们需要对此保持一点平衡。我不想让物种灭绝。但这里的元问题是，如果我们不在10年或20年内将我们的工业体系从化石燃料中转移出来……首先，我们会像英国那样变得贫穷，因为他们基本上煤炭耗尽了。第二，我们会变得贫穷，因为在气候变化下，我们的沿海城市和佛罗里达州将被洪水淹没。我们需要太阳能合成燃料来解决这部分问题。我们还需要进行硫注入和其他一些事情。
电网的困境与电池的崛起
人们会指出，输电线路的增长几十年来一直停滞不前。我们在变电站和变压器等方面存在各种瓶颈。为什么这不会阻碍这种丰富的太阳能未来？这是一个非常棒的问题。你我大约两年前第一次见面时，就这个问题进行过一次对话。这促使我去写了一篇博客文章。这是一个很好的思考方式。你还写了另一篇博客文章，也与我们的一次对话有关，那就是《如何喂养AI》。那篇文章更近，我想是在晚餐后。公平地说，我的博客文章通常会清楚地表明我是开玩笑还是认真的，但这篇我是非常认真的。它实际上也是最不可能实现的一个赌注。我所认为的这个领域所有受人尊敬的预测者都不同意我的观点。撇开这一点不谈。我们知道电网为什么昂贵。
它是在难以到达的地方架设了大量的电线，难以维护，特别是随着劳动力老龄化，加上法规和所有其他因素，以及征用土地等等。所以电网在短期内不会变得更便宜或更容易建设。如果你看看DOE（美国能源部: 美国联邦政府的一个部门，负责制定和执行能源政策）预测我们未来10年需要建设多少电网，与实际建设量相比，根本不在一个数量级上。你会说：“我们是不是彻底完蛋了？”答案是：“不，我们没有彻底完蛋”，因为电池实际上做着与电网相同的工作。这有点奇怪。听我说。电网将电力从一个地方输送到另一个地方。它以接近光速的速度几乎瞬时传输，所以它实际上是在进行空间套利。
其理念是，在当地核电站外面，电力非常便宜，因为他们生产很多。而在你家里，电力非常昂贵，因为你家里没有发电厂。你向中间商支付少量费用，他们允许这种交易发生。这基本上就是电网的工作方式。直到最近，我们唯一能够有意义地在电网中存储能量，存储电力的方式是抽水蓄能。那只在少数地方有效，而且容量有限。它的效率也不是很好。现在我们有了电池。电池在一天中的某个时间存储电力，在另一个时间释放电力。电池正在进行时间套利，一种跨时间的套利。但它们可以是本地的，也可以是更远距离的。
电池的普及与能源传输的未来
我认为我们最终会看到太阳能电池阵列旁边的电池，电网中间变电站的电池，现有发电厂关闭后的电池，你家里的电池，以及介于两者之间的所有地方的电池。思考这个问题的一种方式是，你的人均电池分配量是多少，以每人公斤计算？当你我年轻得多的时候，锂离子电池只在你的手机里。所以假设是每人10克左右。现在这个城镇有一半的人开特斯拉，所以你的人均锂离子电池分配量是100公斤左右。我们谈论的是每人总电池量增加了四五个数量级。这种趋势只会继续下去。
我们有电池在进行这种时间套利。太阳每天都会升起，对吧？所以电力从中午——你否则会削减太阳能阵列——到黄昏，当每个人都在看电视、做饭或开空调降温时，电力会波动。这是非常可预测的。然而，“哦，我们天气很糟糕，所以我们不得不使用通往胡佛水坝附近额外发电厂的输电线路。”它几乎没有被使用那么多。它的峰值利用率几乎从不发生，这意味着电池的利用率平均而言，比如说每年300天。你最昂贵、最高电压电网资产的利用率要低得多。这包括服务于它的变电站和变压器等。
所以如果你是电网运营商，你的处境非常糟糕。你有一个老化的现有系统，电池正在蚕食它。电池正在安装在电表后面。你无权决定它们是否安装以及如何使用。你只知道你的资产利用率，你可以收取最高费用，却年复一年地下降，同时你的运营成本却年复一年地增加。所以很明显，未来电子在发电和消费之间传输的平均距离将大幅减少。它已经在减少。它将继续减少。这对太阳能特别有帮助，但太阳能是最间歇性的。由于天气预报，你可以相当准确地预测三天后能获得多少太阳能。但你不能改变你拥有的电池数量。嗯，实际上在极限情况下你可以，因为你可以把它们装上卡车开来开去。可能会有一个电池容量市场，你可以把它们开到需要它们的人那里。实际上，直接把电池尺寸加倍会更便宜，因为电池会越来越便宜。
但这确实意味着你可以说：“嗯，我知道我会有三天低谷期，所以我现在会开始削减5%，这样我就不必在三天后削减50%。然后全年我只会削减5小时，所以我仍然保持四个九的正常运行时间，而不是因为无法预测天气而不得不削减24小时。”
AI的终极愿景：硅基认知与能源奇点
好的，假设你是对的。我想在某个时候，你会是对的。也许我们意见不合——抱歉，我没有资格提出异议。也许你和另一个人对它发生的年份有分歧。但很难否认，在渐近线中，我们的文明正走向AI的大量能源使用，其中大部分来自太阳能。在那个渐近线中，我想谈谈疯狂的科幻……我们的文明会是什么样子？会发生什么？卡尔达肖夫指数一级文明（Kardashev Level 1: 能够利用其行星上所有可用能量的文明）。
让我们先不要把整个地球变成一个AI工厂。但假设在2030年代，你已经有很多人正在建造5吉瓦或10吉瓦规模的站点。硬件的价值取决于它的补充，也就是软件。现在，AI模型还不错。它们运行的硬件，它们能产生的经济价值，某种程度上受到软件好坏的限制。但如果你真的拥有AGI（通用人工智能: 指能够理解或学习任何人类智力任务的AI），如果你拥有人类水平的智能，甚至更好，运行在H100上，那H100将价值连城。我们为人类工作支付了很多钱。现在，我认为AI还没有那么有价值。模型本身就纯经济价值而言，并不是超级超级有价值。OpenAI（OpenAI: 领先的人工智能研究和部署公司）每年产生大约100-200亿美元的ARR（年度经常性收入: 企业在一年内从订阅或经常性服务中获得的收入）。这太糟糕了。这太可怕了。他们晚上怎么睡得着？但作为对比，麦当劳（McDonald's: 全球最大的快餐连锁店）和科尔士（Kohl's: 美国百货公司）每年的收入都比这多。
但AGI的承诺是自动化人类劳动。人类劳动产生了大约60万亿美元的经济价值。这是全球支付给劳动力的工资总额。所以这就是AGI能做到的。即使你将其限制在白领工作，那仍然是数万亿美元的价值。所以一旦我们拥有真正达到人类水平的模型，它们至少会值那么多，前提是你能够建造或运行它们。我认为我们不应该将自己限制在“哦，好吧，也许它将是当前工资总额的一部分”这种想法上，因为这非常取决于人类是人类。明确地说，这是一个下限。哦，是的，当然是下限。但如果你想到有人试图根据“嗯，挖一条壕沟需要这么多男人和独轮车。所以它不可能超过那个”来估算卡特彼勒（Caterpillar: 全球最大的工程机械制造商）的市值。
工业革命与认知革命
思考工业革命的一种方式是，每次你理解工业革命，你所做的就是找到某种绕过限制或瓶颈的方法。在所谓的工业革命（工业革命: 指18世纪末至19世纪初，以机器生产取代手工劳动为标志的技术、社会和经济变革）之前，瓶颈是新陈代谢（新陈代谢: 生物体内维持生命活动的所有化学反应的总称）。一个人或一匹马能消化多少燕麦，然后将其转化为对他们的农民领主或其他人的有用机械输出？现在我们会觉得，我们生产的食物数量在一个特定国家的经济实力背景下是有意义的，这很可笑。因为我们消耗的99%的能量都绕过了我们的肠道，通过我们汽车的油箱，通过我们的飞机，通过我们的电网等等。
现在，AI革命是关于绕过认知约束（认知约束: 限制人类思维、学习和解决问题能力的因素），在某些方面，写作、印刷术、计算机、互联网已经让我们在一定程度上做到了这一点。信用卡就是一个很好的例子，它绕过了建立信任网络的认知约束。它是一种集中式信任。这很有趣。我想感谢James Bradbury（James Bradbury: 播客中提及的人物，可能是一位研究员或博主）和Gwern（Gwern: 播客中提及的人物，可能是一位研究员或博主）几天前与我交谈时提出的这个有趣观点。如果你用GDP来衡量，AI的产出可能令人失望。经济学家对互联网的一个抱怨是，很难衡量互联网创造的消费者剩余，因为很多商品和服务都是免费提供的。它们不会出现在GDP中。嗯，石油也是一样。从能源只占GDP的1%这个意义上说？
GDP的局限性与能源奇点
嗯，石油每年大约是8万亿美元，对吧？是的。但如果你说：“嗯，有一天我们将以石油的形式消耗比食物多100倍的能量——而食物的每焦耳成本是无论多少，比如一个巨无霸（Big Mac: 麦当劳的招牌汉堡）的成本——那么石油应该每年是800万亿美元。”每单位能量，石油，比如汽油，比人类能消化的最便宜的食物便宜100倍。这是否意味着我们因为使用石油来运行我们的经济而自掘坟墓，因为它太便宜了？不。是的。而且它在GDP中的份额也不对应于它的重要性。例如，石油大约占GDP的1%左右。但如果你没有石油，你就会遇到石油冲击，导致GDP两位数的下降。所以需求弹性往往比它对GDP的原始贡献份额更重要。
无论如何，回到AI的原始观点，你将会经历巨大的通货紧缩。Gwern是这样说的：“如果你想象Dario的天才数据中心（Dario's data center of geniuses: 播客中提及的一个假设概念，指一个由AI天才组成的数据中心），它在GDP中是如何体现的？嗯，它将是投入，也就是芯片、能源等，以及产出，也就是token。这两者与那个天才数据中心产生的价值相比，都不会那么天文数字。”就GDP数字而言，如果那个天才数据中心自动化或补充了大量人类工作，它实际上可能导致名义GDP下降，同时却极大地贡献了我们可能认为是人类文明能产生的有价值的东西。从长远来看，将我们经济的规模，或者我们文明的规模，视为我们所做的原始能源使用量，而不是GDP，可能更有意义。
再次，GDP将经历巨大的通货紧缩，因为运行AI的可变成本将非常便宜，与支付人类工资相比。当你有一个混合经济，AI做我的工作，人类也做我的工作时……我喜欢这种使用“混合经济”这个短语的新方式。显然，我相对于人类仍然有一些定价权，因此AI也有定价权。但如果出现一种AI非常擅长的新型工作，因为它不与人类竞争这些角色中的大多数，它将与其他实验室竞争。你实际上会看到成本被推低到那些token边际生产成本的一个小倍数。那将是我的猜测。假设如果我们要支付一名顶尖AI研究员每年20万美元——哈哈。假设对于我这种AI研究员来说，每年20万美元——如果一个AI出现，它和我一样优秀，即使考虑到现实情况，我每周可能只做10小时真正顶级的认知工作，它也值20万美元，这可能是一个错误。显然，从你可以复制粘贴其输出的意义上说，它会值更多，而从启动H100的边际额外成本的意义上说，它会值更少。
硅基文明的未来
如果出现某种AI非常擅长并迅速超越人类的角色，那么我们也会看到提供这种服务的成本大幅下降，同时这种服务在经济中产生的总价值会大幅增加。没错，如果我们认为认知的价值是无限的，而获取认知的方式——如果你认为太阳能最终会胜出——你可以从用太阳能电池板驱动一个H100所需的土地面积来推导。这是一个非常有趣的推导。至少我们会把所有的土地都填满。在某个时候，你可能会遇到认知边际价值递减的情况。我们之前讨论过这个问题。如果你有10英亩的土地为一兆瓦的H100供电，或者类似的情况，假设一兆瓦相当于1000个人类。那么一英亩就相当于1000个人类的认知价值。
那里的隐含土地价值远高于未开发的沙漠。它也远高于人类有史以来最肥沃的农田。以当前的硬件效率来看。我不知道是否值得详细说明。基本上，一个H100拥有与人脑相同数量的浮点运算每秒（Flops），但消耗的能量也比人脑多得多。它消耗的能量是人脑的50倍。是这样吗？20瓦对1000瓦？我们知道硬件至少可以像人脑一样高效。人脑可以在20瓦的功率下产生这么多的浮点运算。如果你进行这个计算，那就是50乘以1000，所以一英亩土地上可以产生5万个AI灵魂？这很容易比那多得多，因为神经元显然比晶体管慢得多。
大约10年前，我的一个朋友提醒我，你的手机省电的方式是，在你打出“hello”之间它会进入睡眠状态。H，它小睡一下，大约1万个周期。E……这有点疯狂。我想Elon在自动驾驶汽车的背景下也谈到过这一点。从计算机的角度来看，人类所做的一切都慢得像冰川。让我们回到最初的观点。我正在解释为什么我认为在2030年代，AI可能产生数百吉瓦的额外需求是合理的。我想了解这在现实世界中会是什么样子。到那时，它基本上就成了一个工业问题。你是否能生产足够的太阳能电池板、太阳能模块和电池，更不用说芯片本身了？那是工业层面，然后还有一个文化层面。
硅基未来与Terraform Industries
我想知道2035年是什么样子，如果我们拥有AGI，而我们只是被部署能力所限制。你需要什么才能运行？你需要多少物质才能执行这些计算？现在我们谈论的是AI机架、电网、传输、一堆ISO以及所有其他东西。你不需要任何这些东西。显然，xAI在这方面处于领先地位，因为Elon总是会问的第一件事是：“删除你绝对不需要的任何东西。”你实际需要的是一大块相对便宜的硅来发电，然后是一小块相对昂贵的硅来思考。
如果它在太空中，你只需要这些，因为它一直都在阳光下，所以你不需要电池。如果你在地球上，你还需要电池，所以你需要一些互连。你不需要变压器。你甚至不需要直流到直流转换器。你实际上可以用降压转换器或继电器等来匹配太阳能电池阵列的电流输出与电池的充电状态以及GPU的功耗。但一个大约这张桌子大小的太阳能电池阵列，例如，在阳光充足的情况下会产生大约500瓦的电力。所以你实际上可以想象外星人拥有不同的硅技术堆栈，将他们的系统构建成一个集成的太阳能电池阵列，中间有一点计算物质（Computronium: 理论上指一种能够以最高效率执行计算的假想物质），例如，在同一个晶圆上。但那基本上就是你所需要的一切。在同一个晶圆上？因为它都是硅？
从头到尾都是硅。硅是由什么组成的？它是一种元素。它在地壳中以化学形式存在。它不稀缺。这是一个很好的科幻练习的提示，因为特别是在太空中，你不需要电池。未来的TSMC只是制造集成太阳能芯片。它们可以飞来飞去。它们是太阳帆，而且相对致密，所以它们不会飞得特别快，但它们不需要，因为它们是不朽的。这就是戴森球（Dyson sphere: 理论上指一种巨型结构，可以完全包围恒星以捕获其大部分或全部能量）的构成吗，Casey？它会只是一个太阳能电池中心的计算物质吗？它们可以飞得更靠近太阳以获取更多能量，直到达到热极限，它们也可以飞离太阳去探索或飞往其他行星。它们可以用集成在晶圆本身上的LCD面板调整太阳帆的方向。后人类状态是什么？就是这样。一个太阳帆，中间有一个用于计算的硅芯片？
一个人类的计算量。一个人类大脑可以在太空中大约一平方米的硅片上模拟。多少？抱歉？一平方米的硅片，像一张纸的厚度，漂浮在太空中。那是未来的人类形态。那是我的最终形态。那是吸引子状态。这假设了一点软件改进，但我认为那不是……所有这些都假设了软件改进。戴森球只需要对算法进行一点点调整。面板的面积是那里的变量。你需要什么来制造硅？制造太阳能电池阵列，制造芯片是一个多阶段的过程。基本上你从硅酸盐（Silicates: 一类含有硅氧四面体结构单元的矿物，是地壳中最常见的矿物）开始，它们是理想的相对纯净的岩石。你对它们进行化学还原。有几种不同的工艺可以做到这一点。然后你将它们提纯到，理想情况下太阳能电池阵列需要六个九的纯度，对于非常好的计算机可能需要九个九的纯度，然后生长晶体，切割晶圆等。
所以限制就是，你能多快将地壳转化为足够的硅来支持硅基思维？硅生态系统会是什么样子？有什么想法吗？嗯，它很快。每平方米一千瓦，然后你用它来从下面的泥土中剥离氧原子，这不需要很长时间。你只需要大约20微米的硅就能制造一个太阳能光伏阵列。你是说真正的泥土？是的。真正的泥土中含有大量的硅。例如，建立一个全新的硅精炼厂大约需要18个月。但这只是目前的科技，我实际上认为我们可能会找到新的方法。拥有无限免费太阳能，或者说近似免费太阳能的好处之一是，你可以重新审视许多已经为效率优化过的传统工业流程，然后说：“嗯，如果我们只是使用两倍的电力，我们只是想更快更便宜地完成它们呢？”更少的资本支出，更短的交付时间，更多的电力。
能源奇点与Terraform招聘
嗯，你可以开始解决问题了。事实证明，如果你想化学还原硅，你可以通过电解方式，效率较低，并在富氢气氛下进行。硅的一种精炼方式是将其转化为硅烷（Silane: 一种硅氢化合物，化学式为SiH4），即四氢化硅。我不是化学家，但我想这是对的。所以SiH4，它是一种气体，实际上就像甲烷，但在元素周期表上低一位。不过不要吸入它。一旦它变成气体，你就可以过滤掉所有不形成气体或可以通过密度分离的污染物，很像有时铀的浓缩方式，但难度小得多。然后你加热它，将其分离回纯硅，在那里你可以析出晶体。
我认为这很有趣的原因是，每当人们谈论AI奇点时，他们的专业知识往往不在能源或物理学等领域。他们只关注奇点的认知元素，比如我们能多快让AI变得更聪明等等。我认为这真的很有趣。如果我们拥有无限的认知能力，这既设定了供应更多能源的能力，也设定了需求更多能源的能力，我非常好奇，能源奇点会是什么样子？我们只是试图饱和地球接收到的尽可能多的能量，并将其转化为认知。我以前没有想过这一点，但有一种观点认为，进化导致了热力学梯度持续的分支和复杂化。你从非常简单的基于RNA（核糖核酸: 一种重要的生物大分子，参与基因表达和调控）的生物开始。现在你得到了这个工业经济。
但情况可能如此——我没有强烈的理由怀疑是哪种情况——我们所看到的是向最简单的热力学-认知堆栈崩溃的开始阶段。我们有恒星中的聚变和太空的漆黑，这提供了我们的温度梯度。然后将它转化为可用认知的最有效方式是硅。字面上是电子被推过太阳能电池阵列中的费米能隙（费米能隙: 固体物理中的概念，指半导体或绝缘体中价带顶和导带底之间的能量差），然后通过一组门返回，对事物做出决策，然后向他们的朋友发射激光，说：“嘿，我刚刚创造了一个新的表情包。”这是一个有趣的概念。40亿年来，我们一直在增加生物的复杂性差异，然后你可能会看到这种巨大的崩溃。
我是否应该给你机会宣传一下为什么人们应该为Terraform工作？简单介绍一下，Terraform是我的日常工作。这是我大约四年前创立的公司。我们正在从阳光和空气中制造合成天然气。我们还在研究其他核心基础材料。我们也有甲醇（甲醇: 最简单的醇，化学式CH3OH，是一种重要的化工原料和燃料）工艺。甲醇和甲烷（甲烷: 最简单的烷烃，化学式CH4，是天然气的主要成分）一起是你可以想要的所有碳氢化合物的前体。另一种化学品，氨（氨: 一种无机化合物，化学式NH3，是重要的化工原料），加工钢铁，海水淡化（海水淡化: 将海水中的盐分去除，得到淡水的技术）。我们还可以制造水泥（水泥: 一种重要的建筑材料，用于制造混凝土）和其他一些东西。基本上，除了玻璃和纸张之外，初级工业所做的一切我们都在做。我们正在招聘。我们的职位可以在terraformindustries.com上找到。是的，网站就是为了看起来很酷，因为我们很酷。我们是一些非常特别的人。
我认识很多聪明人，我很荣幸能与我认识的一些最聪明的人一起工作。我们大多是机械工程师。我绝不会雇佣任何不会数学的人。我永远不会在Astronomer（Astronomer: 播客中提及的公司，与 Terraform Industries 对比）遇到问题，因为我们没有人力资源主管。而且CEO也没有外遇。是的，第一步。我认为那是一个更关键的问题，Casey。人力资源主管可能会惹麻烦。我只是说，每个人都做数学。对我来说，Terraform是雄心勃勃的硬件人才成为最好的地方，这非常重要。它不是一个来打卡领工资、优化一些闪亮小部件的地方。它仍然是一个小团队。它仍然是一种每人一个项目的情况。我会提升你——也许不像Jensen（Jensen Huang: 英伟达CEO，以其对员工的高要求而闻名）那种“折磨你走向伟大”的情况，但有时会感觉像那样。
你将与最优秀的人一起工作，至少在美国西海岸，从事这类事情。它也是一家独特的公司。我几年前以为，到现在我们会有竞争对手了。我们没有。除了英国一家小型初创公司，没有其他人做这个。所以你将从一开始就加入，这将是非常酷的技术。最终我们还要去火星上建造这一切，帮助我们的机器人霸主用泥土制造更多自己。这很酷。太棒了。来为我们工作吧。Casey，非常感谢你来参加播客。谢谢你的邀请。这很有趣。是的。