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原文链接：https://www.wired.com/story/expired-tired-wired-data-centers/
原文作者：Lauren Goode
一年前，当萨姆·奥尔特曼说OpenAI的罗马帝国其实就是罗马帝国时，他并非开玩笑。正如罗马人逐渐建立起横跨三大洲、占据地球周长九分之一的帝国一样，这位首席执行官和他的同僚们现在正在地球上点缀着他们自己的“大庄园”——即AI数据中心。
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像奥尔特曼这样的科技高管、英伟达CEO 詹森·黄、微软CEO 萨提亚·纳德拉以及甲骨文联合创始人 拉里·埃里森，都完全相信美国（乃至全球）经济的未来就在于这些装满了IT基础设施的新型仓库中。但数据中心本身并非新鲜事物。在计算的早期，就有巨大的耗电的主机在恒温房间里运行，通过同轴电缆将信息从主机传输到终端电脑。随后，20世纪90年代末的消费者互联网热潮催生了新一代的基础设施。华盛顿特区后院开始出现巨大的建筑，里面摆满了机架式的计算机，用于存储和处理科技公司的 数据。
十年后，“云”成为了互联网模糊的基础设施。存储变得更便宜。像亚马逊这样的公司抓住了这个机会。大型数据中心继续激增，但与过去科技公司使用本地部署服务器和租用数据中心机架的组合不同，现在他们将计算需求外包给了一堆虚拟化环境。（“什么是云？”我的一位非常聪明的亲戚在2010年代中期问我，“我为什么要为它支付17种不同的订阅费？”）
与此同时，科技公司一直在疯狂收集PB级的数据，这些数据是人们自愿在网上、企业工作空间和移动应用中分享的。公司开始寻找挖掘和构建这些“大数据”的新方法，并承诺这将改变生活。在很多方面，确实如此。但你必须知道这一切的走向。
现在，科技行业正处于生成式AI的狂热阶段，这需要更高水平的计算资源。大数据已经过时（tired）；价值数十亿美元、为AI而构建的（wired）数据中心已经到来。为AI数据中心提供动力需要更快、更高效的芯片，像英伟达和AMD这样的芯片制造商一直在跳上（比喻的）沙发，表达他们对AI的热爱。该行业进入了一个前所未有的AI基础设施资本投资时代，使美国经济（GDP）转向正增长。这些交易规模巨大、纷繁复杂，其规模之大，感觉就像是鸡尾酒会上的握手，伴随着千兆瓦电力和一片欢腾，而我们其他人则努力追踪实际的合同和资金。
OpenAI、微软、英伟达、甲骨文和软银达成了一些最大的交易。今年早些时候，OpenAI和微软之间的一个早期超级计算项目——Stargate——成为了美国一项大型AI基础设施项目的载体。（唐纳德·特朗普总统称其为历史上最大的AI基础设施项目，这很符合他的风格，但这可能并非夸大其词。）奥尔特曼、埃里森和软银CEO孙正义都参与了这笔交易，初步承诺投资1000亿美元，并计划在未来几年内向Stargate投资高达5000亿美元。英伟达的GPU将被部署。后来，在7月，OpenAI和甲骨文宣布了另一项Stargate合作——软银令人费解地缺席了——该合作以千兆瓦的容量（4.5）和预期的就业岗位（约10万个）来衡量。
微软、亚马逊和Meta也公布了数十亿美元的数据项目计划。微软在2025年初表示，它正按计划投资“约800亿美元用于构建AI赋能的数据中心，以训练AI模型并在全球范围内部署AI和基于云的应用程序。”
接着，英伟达在9月表示，如果OpenAI兑现了使用多达10千兆瓦英伟达系统的承诺以支持其基础设施计划，它将向OpenAI投资高达1000亿美元，这意味着OpenAI基本上必须向英伟达付费才能从英伟达那里获得报酬。第二个月，AMD表示，如果OpenAI在2030年前购买并部署多达6千兆瓦的AMD GPU，它将向OpenAI提供高达10%的芯片公司股份。
正是这些投资的循环性质让公众和看跌的分析师怀疑我们是否正走向一场AI泡沫的破裂。
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明确的是，这些数据中心建设近期的下游影响是真实存在的。AI基础设施的能源、资源和劳动力需求是巨大的。据一些估计，到今年年底，全球AI能源需求将超过比特币挖矿的需求，WIRED 已经报道。数据中心里的处理器运行温度很高，需要冷却，因此大型科技公司正在从市政供水系统中取水来实现这一目标——而且并不总是透露他们使用了多少水。当地的水井正在干涸或饮用起来似乎不安全。居住在数据中心建筑工地附近的居民注意到，交通延误，在某些情况下甚至车祸也在增加。路易斯安那州里奇兰教区的角落，Meta价值270亿美元的Hyperion数据中心所在地，今年的车辆碰撞事故增加了600%。
AI的主要支持者似乎暗示所有这一切都是值得的。很少有顶级科技高管会公开考虑这种情况可能在生态上或经济上都太过头了。当被问及AI泡沫是否已经破裂时，AMD首席执行官丽莎·苏本月早些时候“明确地……不”这样回答。
苏和其他高管一样，引用了对AI的压倒性需求作为这些巨额资本支出的理由。
来自谁的需求？这更难确定。在他们看来，是所有人。是我们所有人。每周使用ChatGPT的8亿人。从20世纪90年代的数据中心到21世纪00年代的云计算时代，再到新AI数据中心的演变，并非一条连续的轨迹。世界同时从小型互联网、转向大型互联网、再到AI互联网，而且说实话，已经没有回头路了。萨姆、詹森、拉里和丽莎们关于这一点并没有错。
但这并不意味着他们在数学上没有错。关于他们的经济预测。或者他们对AI驱动的生产力和劳动力市场的看法。或者这些数据中心所需的自然和物质资源的可得性。或者在他们建成之后谁会到来。或者时机问题。即便是罗马最终也崩溃了。
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