就在昨天配资网站开户，我还看了罗永浩和红衣大叔的四个多小时的访谈，开了双倍速看完后，我才发现原来周鸿祎对人工智能的认识，竟然如此之深。
连带着，看完这场访谈之后，我对人工智能对人类的影响，也有了一些新的认识。
时代在发展，而人工智能的出现，可能将远超过去的工业时代和信息时代，这也意味着，届时会有大量的人被AI所“淘汰”。
而今天，全球投资者都在加速这个时间点的到来。
根据投资银行摩根士丹利的估算，全球在2029年前将投入约3万亿美元，用于建设数据中心支援人工智能。
摩根士丹利认为，其中有一半会用于建设成本，另一半则投入昂贵的AI硬件设施。
3万亿美元是什么概念呢？
这大致相当于2024年整个法国的经济规模。
展开剩余80%仅仅是英国，预计未来几年将再建约100个数据中心，以应对AI运算需求。其中部分将由微软兴建，该公司本月稍早已经宣布将在英国AI领域投资300亿美元。
唯一的问题在于，AI数据中心真的需要如此巨大的投资吗？
人工智能的出现，毫无疑问加剧了数据中心的演进。目前多数的AI模型都依赖英伟达的高阶芯片进行运算。
而这些芯片都安装在大型机柜中，每个机柜造价约400万美元。而这些机柜正是AI数据中心与传统数据中心的关键差异所在。
大型语言模型在训练过程中，必须将语言拆解成无数细微的语意单元，这只有在多台电脑紧密协作、彼此距离极近的情况下才可能实现。
距离非常重要，因为每相隔一米，芯片之间的资料传输就会增加延迟，当整个仓库里数以千计的电脑同时运作时，这些看起来微不足道的延迟就会不断累积，并削弱AI所需的运算效能。
因此，AI运算机柜被密集排列，以消除延迟，实现平行运算，让整个数据中心如同一台巨型电脑协同作业。
反过来，这些密集排列的AI运算机柜也会消耗大量的电力，尤其是在大型语言模型训练期间，电力需求会激增。
因此，周鸿祎就研判，影响未来人类乃至人工智能发展的，并不是人工智能或芯片本身，而是能源够不够用，如果未来核能真的实现了源源不断的能源，那么对人类来说，这就是一个巨大的机会。
能源正变得越来越重要。
英伟达CEO黄仁勋本月接受英国媒体采访时就表示，短期内希望英国能使用更多脱离电网的天然气涡轮机，以减轻公共电网负担。
黄仁勋补充，AI本身可以设计更高效的天然气涡轮机，太阳能板和风力涡轮机与核融合能源，以生产更具成本效益的可持续能源。
微软目前正投入数十亿美元用于能源项目。目前谷歌也在投资核能，目标是在2030年前实现零碳能源运作。
亚马逊则表示，自己目前已经是全球最大企业级可再生能源购买者。
AI数据中心对算力的需求不仅在增加，对能源消耗也在冲击，尤其是庞大的能源消耗可能对地方基础设施与环境造成冲击。
我们一方面正享受着人工智能带来的巨大便利性，但另一方面，全球似乎又陷入到了新的能源危机之中。
以OpenAI与甲骨文签署的3000亿美元算力采购合同为例，仅这一项目就需要4.5吉瓦电力供应，这相当于7座大亚湾核电站的装机容量。
人工智能时代的到来，必然会影响到人类，且这种影响，远远超过工业和信息时代。
如果说汽车的出现抢走了马夫的工作，那么马夫至少还可以去当司机；但人工智能的出现，则会直接替代掉相当一部分群体的工作。
这在人类整个发展历史上，应该都是极其罕见的。
目前AI在软件层面上，其能力已经超越了绝大多数人类，如果未来再拥有一副躯体，那更是难以想象。
而当下，制约AI发展因素最大的，可能就是能源。
以ChatGPT为例，训练GPT-3就需要1287兆瓦时电力，这相当于3000辆电动车绕赤道8圈。而ChatGPT日耗电就超过50万度，这是普通家庭日均用电量的1.7万倍。
当能源开始不足的时候，其实各国也在想办法催生新的能源；过去大家的共识是可再生能源，即风能、太阳能等等，这类清洁能源对环境的伤害更小，这也是我们目前正在做的事情。
但特朗普上台后，取消了一系列针对可再生能源的开发，这也迫使越来越多美国科技企业开始转向核能。
马斯克旗下的xAI，目前就计划建设千兆瓦级设施，追求核能。如果未来核聚变真的可以实现的话，那么对全球科技行业的发展来说，将是颠覆性的，这意味着取之不尽用之不竭的能源出现了，甚至就连传统的太阳能和风能都不再需要了。
而这次摩根士丹利的预测准不准呢？
根据公开数据统计，摩根士丹利在过去7次市场预测中准确3次，准确率为42%，但仍然略高于高盛的37%。
不管预测是否准确，仍然可以确定的是，随着各国科技巨头不断加码人工智能的投资，未来数万亿美元的投资，是一定可以预见的。
在某种意义上，这已经不是单纯的企业之间的竞争，更是大国之间的竞争，这不是军备竞赛，但在另一方面，却又像极了军备竞赛。
联想到遥远的将来，当人开始不被需要，开始可被替代的时候，人的社会性和经济性属性一旦失去，谁也说不清这到底是新的机遇，还是未来更大的风险。
当老一辈人还在摸索如何使用智能手机的时候，新的智能化，可能又要再度将他们甩在身后。
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