大馬AI 基礎設施 養得起 輝達GPU資料中心？！核電來得及建嗎？

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AI 基礎設施瓶頸非算力過剩問題而是「資料中心供電與空間達極限」

微软机房大量英伟达GPU开始吃灰……
2 days ago — 微软CEO首次承认：成排的H100正在积灰，插不上电. 资讯动态256条 ... 微软CEO：若电力供应不足，AI芯片只能堆放成库存

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提議恢復核電計畫，預計2031年啟用
13MP將持續推展社區再生能源整合機制（CREAM）、企業再生能源供應計畫（CRESS），鼓勵一般民眾及企業加入綠電市場，並搭配馬來西亞國家能源轉型基金（NETF），以混合融資的方式帶動低碳及減排產業發展。

根據計畫內容，馬來西亞政府希望在2030年前將永續航空燃料（SAF）的混摻比例提高至5%，另外也有意在烏魯登嘉樓縣（Hulu Terengganu）擴大浮式光電、水力發電及綠氫基地的規模。

過去因為日本福島核災而喊停的核電計畫，安華政府也提議恢復，且預計在2031年成為國家能源結構的一環，為馬來西亞提供低碳潔淨能源，目前規劃將由能源及水務轉型部（PETRA）旗下負責協調國家電力改革的組織MyPower Corp負責，確保符合國際原子能總署（IAEA）的規定。

資料來源：Edge Malaysia(1)、(2)、Malaysia Reserve、Bernama

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轉自：https://www.facebook.com/share/p/17ityP3ZCq/ Fox Hsiao


當 AI 基建撐起整個美國經濟，美國電力與相關製品到底有多缺 ?

這篇文章整理自硅谷101 Podcast 的最新一期節目。主持人泓君邀請了兩位深度參與 AI 基建的業內人士，字節跳動數據中心與能源項目經理 Ethan 徐（曾任微軟數據中心項目經理、Bill Gates 突破能源基金成員），以及前特斯拉供應鏈總監、即將加入 xAI 的王辰晟。

他們分享了一組驚人的數據：哈佛大學經濟學家 Jason Furman 研究顯示，2025 年上半年整個美國 GDP 的增長，幾乎會全部來自人工智慧的基礎設施建設。如果把資訊技術和軟體這部分拿掉，美國 GDP 的增長僅僅只有 0.1%。

為什麼這件事值得關注？

因為這意味著美國經濟正在經歷一場前所未有的結構性轉變。少數幾家科技巨頭聯合金融機構，正在以兆美元的規模，對美國經濟產生決定性的影響。用 Ethan 的話說，這是一個「載入人類史冊的投資時期」。

但與此同時，這也是一場巨大的豪賭。任何一個環節出現問題，不管是公司造假還是 AI 落地不及預期，都可能是多米諾骨牌倒塌的第一步。

瘋狂的數字：兆美元級別的軍備競賽

OpenAI 在完成架構重組、為 IPO 鋪路的同時，發布了一個令人震驚的承諾：未來將投入 1.4 兆美元在 AI 基礎設施建設上。這個數字是什麼概念？美國 2024 年全年 GDP 大約是 27 兆美元，OpenAI 一家公司的 AI 基建投資，就相當於美國一年 GDP 的 5%。

更誇張的是，OpenAI 目前公布的 Stargate 項目計畫建設 10 百萬瓩的數據中心。按照 NVIDIA CEO 黃仁勳的估算，500 億美元可以建 1 百萬瓩，那 10 百萬瓩就是 5000 億美元。

但王辰晟在節目中透露，OpenAI 已經和 NVIDIA 簽了 10 百萬瓩的意向，和 AMD 簽了 6 百萬瓩，還有博通 10 百萬瓩，加起來就是 26 百萬瓩，相當於 1.3 兆美元。這還只是晶片部分的投資。

OpenAI 還和三星、海力士包下了 90 萬片晶圓每月的產能，佔了整個 DRAM 市場可能三分之一，HBM 市場 60%。一家公司，佔了全球 HBM 市場的六成。

但 OpenAI 不是唯一瘋狂的玩家。馬斯克的 xAI 橫掃了美國 70% 以上的燃氣渦輪發電機庫存。根據 SemiAnalysis 的分析，光 xAI 的 Colossus 2 數據中心，就有 160 台渦輪發電機在那邊供電。Meta 在愛達荷州或俄亥俄州上線了一個 5 百萬瓩的數據中心，規模佔了大半個曼哈頓。

為什麼這些公司都這麼激進？Ethan 在節目中提到了一個關鍵邏輯：投資不足的風險，遠遠大於過度投資的風險。

他的解釋是這樣的：AI 這個行業，很有可能誰最先獲得最好的 AI 模型或 AGI，誰就會佔據巨大的市場份額，其他公司的生存空間會很快縮小。所以投資不夠的風險，可能是生死存亡的問題。

但過度投資呢？

無非就是你買了更多的地、更多的電、更多的數據中心。最後發現買多了，可以自己用來提升內部效率，或者租給其他人，或者把這些資產賣掉。過度投資的風險有一個封頂，因為它們都是固定資產，而且很容易轉賣。

用王辰晟的話說：「你跟股東說我 4 兆的市值會變成 3 兆好呢，還是說會變成 0？更多是說有個夢想，如果我經歷過這場退潮，我活下來其他人死掉了，我就從 4 兆可以變成 10 兆。這是大家更喜歡聽到的一個故事。」沒有人想當諾基亞。

最大的瓶頸：電力短缺

但所有這些瘋狂的計畫，都面對一個殘酷的現實：沒有電。

黃仁勳在一次 CNBC 採訪中說，他可以生產出整個市場所需要的 GPU 沒有問題，但現在最大問題是沒有電。你有了 GPU，你沒有電，你也沒辦法運行數據中心。

美國的電力系統在過去 20 年的發展非常緩慢。Ethan 提供的數據顯示，美國過去 20 年電力系統的增長速度低於 1%，而中國的年增速是 5-7%。美國過去 20 年的 GDP 增長和電力系統發展幾乎是脫鉤的。

這造成了什麼問題？就算你現在開始加倍增長速度，那也只是 2% 而已，遠遠跟不上數據中心的高速增長。

一個更驚人的對比：OpenAI 在完成架構調整前一天，發了一封公開信給白宮。信中提到，中國 2024 年新增的電力是 429 百萬瓩，美國僅僅貢獻了 51 百萬瓩。差距是 8 倍以上。

按照 Ethan 的估算，美國每年應該需要增加大概 80 個百萬瓩的發電量，才能滿足數據中心、電動車和製造業回流的需求。但目前美國每年的發電量增長只有 50 多到 60 個百萬瓩左右。也就是說，每年面臨大概 20 個百萬瓩的發電量缺口。

20 個百萬瓩是什麼概念？紐約市的平均用電量大概是 6 個百萬瓩，峰值是 11-12 百萬瓩。20 個百萬瓩的缺口，相當於 2-3 個紐約市的發電量。如果保持這樣的缺口，未來 5 年美國將面臨一個大概 100 個百萬瓩的發電量缺口。

而且這個缺口還在快速擴大。Ethan 估計，今年數據中心可能會新增 8 個百萬瓩的用電量。到 2025 年，數據中心的所有用電量加起來，可能會佔到整個美國用電量的 5% 左右，相當於整個加州的用電量。到 2030 年，這個數字會翻倍到 10%。

一個行業，佔了全國 10% 的用電量。這在人類歷史上都是罕見的。

供應鏈全面告急

電不夠，只是問題的開始。整個供應鏈都在告急。

先說涡輪發電機。因為併入電網需要一到兩年的許可審批時間，很多公司等不了，只能先用燃氣涡輪發電機短期供電。但問題是，涡輪發電機的產能完全不足。

GE Vernova 是市場上最大的渦輪發電機供應商，但一年只能生產不到 100 台。要知道，飛機引擎一年有 4000 台下線，但渦輪發電機只有 100 台左右。這是兩個數量級的差別。

為什麼產能這麼少？因為過去很多年，在清潔能源轉型、降低碳排放的背景下，天然氣發電被視為夕陽產業，沒人投資。現在需求突然爆發，產能根本跟不上。GE 的訂單已經排到 2028 年了。

再說變壓器。變壓器是電廠發電的必要環節，但交期已經從 3 個月漲到 18-24 個月。王辰晟分享了一個故事：一年半兩年前，特斯拉想在 Palo Alto 建一個小型的 AI 訓練集群，只有十幾台機器。Palo Alto 市政府說沒有電，變壓器交期從 3 個月漲到 18 個月了。最後馬斯克怎麼做？特斯拉自己買了兩台變壓器，裝好後交付給市政府，然後說「我交給你了，讓我用」。

那個時候只是 3 百萬瓦。現在動輒是 3 百萬瓩，1000 倍的差別。

變壓器需要特殊的鋼材，叫取向型矽鋼，這種材料能提高效率。美國只有一家公司可以做，每年產能是 25 萬噸。全世界大概有 500 萬噸的產能，中國光寶鋼一家就有 200 萬噸的年產量。美國在這個產業鏈上非常落後。

更諷刺的是，美國政府過去幾年一直在出反傾銷法案，禁止美國公司從中國進口這些材料，想發展製造業回流。但短期來說，美國的製造業根本沒有能力接載這麼大的需求，交期一直沒有有效縮短。

還有晶片和儲存器。雖然台積電的產能在積極布局，但儲存器的缺口依然很大。因為 OpenAI 的 Sora 和 Google 的 Veo 這些影片模型，對儲存器的需求是指數級增長的。王辰晟看到的一個研報說，明年年底如果不考慮新模型對儲存的需求，缺口還有 5-8%。如果考慮上影像模型，缺口會更大。

甚至連運輸都成了問題。王辰晟提到，光一個 10 萬張卡的數據中心，如果每週有 1% 的故障率，就有 1000 張卡需要退回 NVIDIA。這是 100 噸的重量，FedEx 都要買額外的貨車去運這些卡。

整條供應鏈上，有太多太多的卡點。

為什麼美國建設這麼慢

中國 2024 年新增 429 百萬瓩電力，美國只有 51 百萬瓩。差距為什麼這麼大？

Ethan 給出了幾個主要原因。第一是政治制度。中國的電網很多時候是集中規劃的，而美國的電網是小區域局部規劃，很少有跨區域的大規模集中規劃。中國可以做到電力從西邊送到東邊，從南方送到北方，通過高壓直流實現大規模傳輸。美國完全做不到。

第二是審批困難。在美國建一個新的長距離傳輸線，大概需要 7-12 年。為什麼？因為傳輸線可能需要經過一個農場主的地，這個農場主說「不，我不允許你在這建」，你可能就要繞道幾百英里。而這個過程中，你會遇到幾百個這樣的農場主，一個個談下來，時間非常漫長。

這就是為什麼美國高鐵建不成。同樣的道理。

第三是成本。中國過去 10 年在政府和政策推動下，整個清潔能源行業發展非常快。中國一年的太陽能裝機容量，相當於世界上所有其他國家加起來的總和，甚至更多。這讓清潔能源的發電成本壓得非常低。美國的設備可能是中國價格的兩倍左右。

現在科技公司的策略是什麼？不參與大規模傳輸線建設，因為那個跟電力公司遇到的問題一樣，還是要跟無數人談判。他們走另一條路：自己建發電站，而且把發電站建在數據中心附近不遠的地方。很多東西在自己的經濟資源、政治資源影響力範圍內，可以做得更快更好。

比如 OpenAI 的 Stargate 項目，很大一部分放在德州西部。那裡有風有光，還有一定的電網接入能力，而且有大量的地。非常適合做 AI 訓練。

數據中心的未來：從訓練到推理

數據中心到底用來做什麼？兩年前，大概 60%-70% 的算力是用於預訓練。但現在比例已經反轉了，推理佔六成，訓練是四成。

為什麼？因為訓練不能帶來收入，只有推理和應用才能帶來訂閱收入。所有大廠都在轉型，把更多資源用到推理上。王辰晟估計，未來推理的比例會大大增高，甚至佔到 80% 以上。

這也意味著，數據中心越來越多是為 AI 應用服務的。微軟 CEO 之前說的那句話很關鍵：「AI 只有在真正創造 GDP 的時候，才是有價值的時候。」

但訓練依然需要大規模集群。為什麼？因為競爭。按照以前一張 H100 的卡，訓練 GPT-4 需要 16000 張卡、90 天時間。如果到 GPT-4.5，可能需要兩三倍的卡，甚至 25000 張 GB200，也需要 90-120 天。

在 AI 軍備競賽的前提下，沒有公司希望花一個季度才能訓練出一個模型。大家希望每一週或每兩週就有一個新模型，不停迭代，不停進步。這造成了指數級的需求，從萬卡集群到十萬卡集群，甚至到百萬卡集群。

而大數據中心有明顯的經濟優勢。Google 自己公布過，在愛荷華州建一個 1 百萬瓩的 AI 數據中心，比同樣分布式的，一年可以省 5 億美金的營運成本。因為更高效，無論是輸電、冷卻還是營運。

NVIDIA 的新標準：800 伏高壓直流

但大數據中心也面臨一個新問題：功率密度太高了。

之前 NVIDIA 的 Hopper（H100）一個機櫃可能是 30 千瓦。最近一代 GB200，一個機櫃就到了 100 千瓦。之後的 Vera Rubin，甚至要往 400 千瓦到 1 兆瓦一個機櫃發展。

這帶來什麼問題？如果還是用傳統的 54 伏直流在櫃內傳輸，一個 1 兆瓦的機櫃需要 200 公斤的銅。而且因為電阻損耗，54 伏的情況下，光在傳輸電上會損失 22% 的效率。

現在大家缺電，這個損失根本承擔不起。

所以 NVIDIA 在今年的 OCP 展會上，提出了 800 伏高壓直流的標準。如果拉到 800 伏，銅上的損失可以降到 0.6%。這是好幾個數量級的進步。

而且 800 伏還能大大減少銅的使用量。按照 NVIDIA 的白皮書，如果還是用 415 伏交流、54 伏直流，一個 1 百萬瓩的數據中心需要 50 萬噸的銅。這是沒有人能提供的。

但這個標準剛剛發布，整個生態鏈的各個環節都需要時間重新設計產品，適應新標準。卡點在於，大家怎麼理解這個新規範，怎麼把供應鏈拉起來，完成設計、生產。

不過王辰晟提到，雖然還沒有人建 800 伏的數據中心，但已經有人在嘗試 200 伏、400 伏，大家已經在往這個方向靠了。

冰火兩重天的美國經濟

這就是現在整個美國經濟冰火兩重天的現狀。一端是科技巨頭火熱朝天的大基建，另一端是傳統行業那 0.1% 的增長。

2025 年上半年，如果把 IT 和軟體拿掉，美國 GDP 增長只有 0.1%。Ethan 估計，今年美國 GDP 增長當中，數據中心基礎建設貢獻的比例有可能到 70%，他也不會很吃驚。

這是一個極少數科技公司聯合金融巨頭，不成比例地對美國經濟產生決定性影響的時代。

但這也是一場巨大的豪賭。在這個資金傳導鏈條中，任何一個環節出現信任危機，不管是有公司造假，還是整個 AI 的落地不及預期，會不會是多米諾骨牌倒塌的第一步？

沒有人知道答案。我們能確定的是，這是載入人類史冊的投資時期。5 年後回頭看，2025 年可能會是一個分水嶺。要麼是 AI 真正改變世界的起點，要麼是一場史上最大泡沫破裂的開始。

而美國經濟的未來，就押在這場兆美元的豪賭上。

資料來源：硅谷101 Podcast：AI 軍備競賽背後，數據中心與能源之爭

Engineer

半岛电力储备有20多%，可以从从容容游刃有余让英伟达GPU运作，不过是时候建新的发电厂

水力才是关键，毕竟柔佛还是间断性断水

frozenthrone

可以。核电厂建在柔佛，最好靠近新加坡

aidj

Engineer 发表于 6-11-2025 07:36 AM
半岛电力储备有20多%，可以从从容容游刃有余让英伟达GPU运作，不过是时候建新的发电厂

水力才是关键，毕竟 ...

对呀！AI 吃水吃电的怪兽。

Nilai 和 Port Dickson 才需要好好规划。

住在数据中心附近，睡眠质量无法保证。

aidj

frozenthrone 发表于 6-11-2025 08:24 AM
可以。核电厂建在柔佛，最好靠近新加坡

政府的最大问题是 核废料掩埋地点 ，到时候 不然埋 你家后院

AkanDatang之父

我們不是，只是潛在投資，跟有意投資而已嗎？


大不了不來而已

Engineer

把AI数据中心建在海边或大河边就不必吃水

frozenthrone

aidj 发表于 6-11-2025 08:31 AM
政府的最大问题是 核废料掩埋地点 ，到时候 不然埋 你家后院

也是一样埋在柔佛，最好靠近新加坡。没可能AI的红利就柔佛拿，大便就给其他州。

aidj

Engineer 发表于 6-11-2025 08:47 AM
把AI数据中心建在海边或大河边就不必吃水

M$ CEO有建议 盖在太空

aquamax

所以。。。ALL IN TNB？

aidj

aquamax 发表于 6-11-2025 11:24 AM
所以。。。ALL IN TNB？

买铜卖铁