今日A股新能源板块锣饱喧天，中证新能源指数上涨5.7%，邦证新能源电池指数上涨8.4%。涨停个股中，不少属于光伏、锂电、电力、储能等板块，创业板权重股宁德时期更是大涨14%。
超跌反弹逻辑以外，不少投资人认同该板块具备的第二重逻辑——AI的极端是能源。
有媒体报道称，黄仁勋正在一次公然演讲中指出清楚暗示：“AI的极端是光伏和储能！咱们不行只念着算力，假如只探究推算机，咱们需求烧掉14个地球的能源。”
报道称，黄仁勋正在2024年2月12日的“天下政府峰会”上确实提到AI和算力所需能源宏大，但总体趣味是因为推算机机能飞速增加，变得越发高效，是以咱们不消无终点地设备推算机和数据中央，所以也不需求同比消费那么那么众的能源。即自身的产物把算力降低了100万倍，相当于更撙节能源了。
“当咱们更换通用推算的根源措施时，请记住架构的机能将一向降低。你不行只念着要添置更众的推算机，你还必需假设，推算机的速率会越来越疾。所以，你所需求的总量就不会这么众了。不然，假如你只是假策画算机的速率永恒不会变疾，你不妨会得出一个结论——咱们需求14个差异的行星、3个差异星系、4个太阳为这通盘供应燃料。”
“可是很显着的是推算机架构一向先进。正在过去的十年里，咱们做出的最伟大进献之一便是将推算和人工智能降低了一百万倍。所以，无论你以为饱舞天下的需求是什么，你都必需探究到，它还将以100万倍的速率增加，变得更疾和更高效。”
“当某些东西降低了一百万倍，而它所消费的本钱、空间或能源并没有增加一百万倍。毕竟上，你曾经使这项本事普通化了。”
行为当今科技圈的领甲士物，“黄仁勋喊标语”彰着具有极大的呼吁力，也更容易指点投资者的心绪。
从毕竟来看，AI起色确实依赖于能源改进，当今科技圈的两位大佬，OpenAI创始人阿尔特曼和马斯克此前已给出清楚概念。
前者以为将来AI的本事取决于能源打破，更有利于天气蜕变的能源，加倍是核聚变或更低廉的太阳能以及储能，是人工智能的起色倾向。“这促使咱们加大对核聚变本事的投资。”基于此，阿尔特曼不绝热衷于投资核电公司，不但自掏腰包，还偏幸亲力亲为、入驻合联公司董事会。
后者以为，固然AI本事希望引颈将来最大的科技革命，但同时也不妨由于2025年的能源瓶颈而面对起色挑拨。
不行否定，将来人工智能需求能源方面的打破，由于人工智能消费的电力将远远赶上人们的预期。
据《纽约客》杂志报道，据海外磋议机构的通知，ChatGPT每天要相应大约2亿个哀求，正在此经过中消费赶上50万度电力（美邦贸易用电一度约为0.147美元50万度电相当于一天花费7.35万美元）。而每一个美邦度庭的均匀用电量惟有29度，也便是说，ChatGPT每天用电量相当于1.7万个美邦度庭的用电量。
这一数据是荷兰邦度银行数据科学家亚历克斯•德弗里斯（Alex de Vries）通过英伟达、OpenAI、谷歌等公然数据举行的估，他还估计，到2027年，全部人工智能行业每年将消费85至134太瓦时（1太瓦时=10亿千瓦时）的电力。
因为算力摆设的冷却需求，AI的耗水量也让人瞠目结舌。美邦加州大学河畔分校的磋议员任少雷不绝正在试图推算ChatGPT等天生式人工智能产物对境遇的影响。任少雷的团队揣测，每次你问ChatGPT 5到50个提示或题目时，它就会消费500毫升的水。而这款闲扯机械人有赶上1亿的生动用户，且当下大型科技公司均正在争前恐后加疾研发同类产物。
不止如许，算力的大周围安置和运用不但消费豪爽资源，同时也带来碳排放题目。以数据中央碳排放为例，数据中央碳排放重要起原于IT摆设、空调体系、电源体系、照明体系等电力消费发生的间接排放，依据生态境遇部境遇计议院颁发的《中邦区域电网二氧化碳排放因子磋议（2023）》，目前我邦各省均匀电网排放因子约0.61千克/千瓦时，若2025年、2030年各省均匀电网排放因子保留目前的程度稳定，则2025年、2030年我邦数据中央间接碳排放量将折柳抵达2.1亿吨、3.5亿吨。
当下的要点正在于开源，风能、光伏等可再生新能源被视作数据中央紧张的能量池，核能加倍被寄予厚望。因为简直无穷的燃料供应、境遇友情、能量密度高、安宁性高，核聚变被视为处分能源风险和天气蜕变题目的枢纽本事。得益于众个邦度和私营企业的主动到场以及本事打破，环球核聚变贸易化的发扬正正在加快。假如胜利实行贸易化，它将为人类供应简直无穷的洁净能源。
节约方面，因为模子自己的算法和架构，以及硬件优化均会让AI功耗正在必然水准上低落，曾经有极少处分大模子高能耗题目的思绪，重要包罗：
通过算法优化，如权重剪枝、量化等本事，以及模子压缩本事，削减模子的纷乱度，同时保留或亲近原有的机能jnh。近年来提出的极少轻量级模子（如MobileNet）便是为了低功耗场景而策画的。
开荒和利用更高效的AI专用硬件，如英伟达开荒的GPU T4和A100，谷歌开荒的TPU（Tensor Processing Unit），这些硬件专为AI职司策画，不妨正在更低的能耗下供应更高的推算恶果。
陶冶伎俩是一种通过调剂神经搜集的陶冶经过来优化推算资源的要领。比方，漫衍式陶冶本事能够欺骗众台推算机分管大周围推算的负荷。此外，将AI推算职司从云端迁徙到角落摆设，云云能够削减数据传输所需的能量，并欺骗角落摆设的低功耗特色。
通过优化数据中央的策画和处分，降低电源利用恶果。比方，利用更高效的冷却体系，或者通过AI本事动态调剂数据中央的运转形态以低落能耗。
个中，看待第四点，邦内大厂纷纷给因由分计划。譬喻腾讯能源营业已独立成为一级部分，其数据中央部分还组修了特意绿色能源团队，运用自然冷却、液冷、三联供、余热接受等新兴节能本事，降低制冷恶果以低落数据中央能耗。华为、京东、亚马逊等也纷纷入局伶俐能源规模。