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谁在为AI的“电老虎”买单？揭开算力芯片繁荣背后的真实成本
18 小时前
人工智能浪潮席卷全球，科技界憧憬算力无限增长，但Yole Group最新报告揭示，AI算力扩张正遭遇物理与经济双重制约。电力供应方面，预计到2030年，数据中心园区将出现1-5吉瓦的电力需求，电力扩展面临输电线路建设周期长、并网流程复杂等挑战。芯片制造上，先进封装和高带宽内存产能限制GPU生产，尽管制造商计划扩产，但预测仍存不确定性。数据稀缺性也是一大瓶颈，网络文本数据增长速度低于AI训练需求，多模态数据虽能缓解但质量参差不齐，合成数据的质量和成本问题待解。此外，延迟瓶颈也限制了AI训练计算的速度。
