BBC大哉問：當AI正在「吃掉」全世界的電，這場投資狂潮是另一個超級泡沫嗎？

根據投資銀行摩根士丹利（Morgan Stanley）的估計，從現在到2029年，全球將在支援人工智慧（AI）的資料中心上投入高達3兆美元。這個數字約略等於法國2024年的經濟總產值；光是在英國，預計未來幾年就將新增100座資料中心，才能滿足AI運算的需求。不過英國廣播公司（BBC）也提出大哉問：究竟是什麼讓AI資料中心如此與眾不同，這場對AI豪擲千金的瘋狂投資競賽，真的物有所值嗎？

AI運算是關於「密度」的魔法

BBC指出，AI資料中心的規模不斷擴大，從數十兆瓦（megawatts）的電力需求，到如今動輒以吉瓦（gigawatts，1吉瓦等於1000兆瓦）為單位，AI的出現徹底改變了遊戲規則。至於AI資料中心與傳統機房的核心差異，可以用一個關鍵詞來概括：密度（density）。

大多數AI模型，特別是訓練大型語言模型（LLM）時，都依賴輝達（Nvidia）昂貴的電腦晶片。這些晶片被安裝在大型機櫃中，每個機櫃成本高達約400萬美元。而AI的運作原理，正是這些機櫃佈局的關鍵。大型語言模型需要將語言分解成無數個微小的意義元素，這只有透過一個龐大的電腦網路協同工作才能實現，而且這些電腦必須在極度靠近的位置運作。

為什麼距離如此重要？因為晶片之間每增加一公尺的距離，就會增加一奈秒（nanosecond，十億分之一秒）的處理延遲。這聽起來微不足道，但當一個倉庫大小的電腦群同時高速運轉時，這些微小的延遲會不斷累積，最終削弱AI所需的極致性能。

為了消除這種延遲，AI資料中心將處理器機櫃緊密地擠在一起，創造出科技業所稱的「平行處理」（parallel processing），使其像一台巨大的單一電腦般運作。這種高密度的佈局，消除了傳統資料中心因處理器相隔數公尺而產生的運算瓶頸。

阿波羅計畫等級的挑戰

BBC指出，高密度帶來了前所未有的性能，也帶來了前所未有的挑戰，其中最嚴峻的就是能源消耗。AI資料中心密集的機櫃陣列會吞噬吉瓦等級的電力，LLM在訓練過程中更會產生劇烈的電力需求尖峰。這種不規律的電力負載，相當於「數千個家庭每隔幾秒鐘就同時打開和關閉電熱水壺」。

資料中心工程顧問公司Uptime Institute的分析師丹尼爾·比佐（Daniel Bizo）形容：「與AI工作負載對電網提出的要求相比，正常的資料中心就像背景中穩定的嗡嗡聲。」他將這種規模的單一工作負載形容為「前所未聞」，其工程挑戰的極端程度「堪比阿波羅登月計畫」。 （相關報導： 聯準會降息恐助長市場「末日大火」！「黑天鵝」基金經理人悲觀預言：美股崩盤前將再飆漲20%，然後重演1929年的超級股災 ｜ 更多文章 ）

為了解決能源問題，科技巨頭們各顯神通：輝達執行長黃仁勳（Jensen Huang）對BBC表示，他相信AI本身將能設計出更好的燃氣輪機、太陽能板、風力渦輪機和核融合技術；微軟（Microsoft）則對能源計劃投資數十億美元的，包括與美國康斯德倫能源公司（Constellation Energy）達成協議，將在著名的三哩島（Three Mile Island）重啟核能發電；谷歌（Google）希望在2030年實現無碳能源營運戰略；亞馬遜雲端運算服務（AWS）則聲稱，該公司已是全球最大的再生能源企業採購者。

除了電力，冷卻這些辛勤工作的晶片還需要大量的水，這也引發了環保方面的擔憂。在美國資料中心密集的維吉尼亞州，一項將新廠址批准與水消耗數據掛鉤的法案正在審議中。在英國，一個位於林肯郡北部的AI工廠提案，也遭到了當地供水公司Anglian Water的反對，該公司建議使用處理過的回收廢水而非飲用水作為冷卻劑。

AI是泡沫還是未來？

面對巨大的成本和實際的工程難題，這場AI資料中心的建設熱潮會不會只是一個巨大的泡沫？在最近的一次資料中心會議上，一位講者創造了「吹牛瓦」（bragawatts）一詞，用以形容業界對AI廠址規模的誇大其詞。科技投資顧問公司DTCP的資料中心專家扎爾·林布瓦拉（Zahl Limbuwala）也承認，圍繞AI資料中心支出的未來存在重大問題：「目前的發展軌跡令人難以置信，確實存在很多吹噓的成分。但投資必須帶來回報，否則市場會自行修正。」 （相關報導： 聯準會降息恐助長市場「末日大火」！「黑天鵝」基金經理人悲觀預言：美股崩盤前將再飆漲20%，然後重演1929年的超級股災 ｜ 更多文章 ）

儘管如此，林布瓦拉仍然相信AI值得特殊的投資地位：「AI將比包括網際網路在內的以往任何技術產生更大的影響。因此，我們可能真的需要所有這些吉瓦的電力。」撇開吹噓不談，林布瓦拉還是看好AI資料中心是「科技世界的房地產」。與1990年代缺乏實體基礎的網路泡沫不同，AI資料中心是堅實的資產，但BBC也警告，AI熱潮背後的天價支出，不可能永遠持續下去。