I行业 蓝点已经应 的算力缓解 瓶颈格称A扎克伯最大问题在于能源供网
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YouTube：https://www.youtube.com/watch?经缓解最v=i-o5YbNfmh0
扎克伯格观察到许多新建的数据中心能耗在 50~100 兆瓦之间 ，太阳能和核电 ，题于传统的蓝点化石能源电站投产速度快但因为不符合主流要求因此可能不会得到太多关注 ，能源曲线可能会快速提升 ，扎克接下来的伯格大问题其实是能源问题 。不过投产后稳定性也最好 ，业的U已
所以扎克伯格日前在接受采访时就表示随着时间的算力推移 GPU 的紧缺将逐渐缓解，水力发电则受限于地理环境 ，瓶颈有这样的经缓解最实力也是一些机缘巧合 ，一些特别大的数据中心能耗可能达到 150 兆瓦 ，对企业来说真正能够选择的其实并不多，这个问题最终会让能源供应成为焦点问题 ，
接下来一些大型数据中心的能耗可能会迅速提升到 300 甚至是 500 兆瓦 ，但新建发电站尤其是核电站在审批、
另一方面就是能源性质问题了 ，不会受天气影响 。
目前一些企业已经在探索新建核电站为大型数据中心供电，然而从哪里获得持续稳定的电力供应呢？
随着技术的发展指数级的人工智能训练，现在这些 GPU 被用于人工智能模型的训练 。尽管 Meta 也需要继续采购加速卡但迫切性没那么强 。因此扎克伯格认为能源生产可能很快就值得投资 。Meta 拥有的加速卡数量还是非常多的 ，所以即便企业有心发展自己的发电站 ，
相较于其他公司有少量 、但这种能耗级别并不是最终规模 。建设等方面都需要大量时间 ，规划 、而突破 1000 兆瓦的能耗似乎也只是时间问题 ，短时间内也还是得依靠外部供电 。之前 Meta 购买大量英伟达的 AI 加速卡用来训练视频推荐算法 ，
Meta AI 研究院推出开放的人工智能模型 Llama 这段时间获得开源社区的不少好评 ，
