AI电源新趋势、关键变化及关键点

主要观点总结

本文讨论了AI与能源的关系，指出了AI发展中面临的能源问题以及未来的发展趋势。文章比较了人脑和AI的能量消耗方式，并详细阐述了AI发展的四个主要趋势，包括单机柜电源功率的扩大、PSU在机柜中的空间增加、新增BBU的趋势以及DC供电电压的大幅提升。每个趋势背后都隐藏着大量的投资机会。

关键观点总结

关键观点1: AI与能源的关系及未来发展

AI的发展离不开能源的支持，随着AI技术的不断进步，对能源的需求也在不断增加。文章通过对比人脑和AI的能量消耗方式，阐述了AI发展中面临的能源问题以及未来的发展趋势。

关键观点2: 四个主要趋势

文章详细阐述了AI发展的四个主要趋势，包括单机柜电源功率的扩大、PSU在机柜中的空间增加、新增BBU的趋势以及DC供电电压的大幅提升。这些趋势的出现，标志着AI技术的发展进入了一个新的阶段。

关键观点3: 投资机会

文章指出，这四个趋势背后都隐藏着大量的投资机会。投资者可以通过对这些趋势的研究，找到具有投资潜力的领域，并获取投资回报。

文章预览

AI的尽头是能源。 为什么这么说呢？ 因为从能量消耗角度考虑，我们对比人脑和AI： 人脑 ：人脑的功率消耗大约在 10 到 25 瓦特之间，通常仅需耗能 15 瓦 - 20 瓦左右，占人体总能量消耗的 20% 左右，但却能高效地进行复杂的信息处理和认知活动。 AI ：以超级计算机为例，运行则需要数兆瓦的电力，如 ChatGPT 每天提供约 2 亿条回答，消耗 50 万千瓦时电力 ，而训练像 GPT-3 这样的语言模型需要 10 吉瓦时的能量。 为什么会有这么大的差异？其根本原因在于 信息处理方式 ： 人脑 ： 人脑拥有 800 亿到 900 亿个神经元，每个神经元可以建立近 1 万个连接，神经元之间相连、互动，形成了非常复杂的神经网络，大脑将信息存储在这些神经元中，并通过复杂的互动形成密集的神经连接网，以高度并行和分布式的方式处理信息，使得大脑能够在低能耗下同时处理 ………………………………