主题：杞人忧天的AI算力能源需求问题 -- 夜如何其
家园 杞人忧天的AI算力能源需求问题 类似的担忧也出现过。
上次信息业的大发展也的确导致了能源需求的增加，但是---
少得可怜。
与之相比，更不是啥问题了。
两个国家，俄罗斯和加拿大就能包办了。
举个比较明显的例子，挖比特币那帮找便宜电力，找到了加拿大曼尼托巴。
这地方有大湖，有水力发电，天气还特别冷。
有个大熊湖，3万平方公里，干脆就是冰冻期长达九个月。
不知道为啥地方政府没理他们。
大概是他们想用比特币付账吧？
在这里，你也不用搞啥太阳能风力，水力发电，冷水免费，超环保。
另外这里过去开过铀矿，重金属超标，你想破坏环境，都得有点创意。
大家也没病。
毕竟谁也不愿去那种野猪去了，也会被冻死的地方。
环保这东西，也就是说说。
信了，那就是傻了。
通宝推：起于青萍之末,北纬42度,菜根谭,家园 光计算更加节能 光计算已经不是什么新概念了，但一直没有形成有工业化能力的通用光计算架构。但对现阶段的AI算力来说光计算可能更适合。
现阶段的AI基本上依赖于大规模的并行计算，而每个计算单元执行的任务却相对很简单，而这正式光计算的长处。比起传统的电计算芯片，光芯片或者光电混合芯片不仅更加节能，而且计算速度上也能达到几个数量级的提升，有望在短期内推出工业化产品。
光进入芯片领域有四大优势：
光在传播的时候不会发热。
光完成一个矩阵运算所要花的时间少，延时远低于电芯片的延时。
光的矩阵乘法并行能力更强，能以更高的通量进行运算。
硅光对于工艺制程的要求相当低，比如 65nm 或 45nm 的 COMS 工艺线就可以满足现在光芯片、光计算所有的要求;而且，硅光未来在技术迭代上，不会对制程有特别的要求，更多是从其他方面进行技术迭代，比如主频、波长数量还有不同的模式。
日前，曦智科技（Lightelligence）发布旗下第二代高性能光子计算处理器——PACE（Photonic Arithmetic Computing Engine），不但成功验证了光子计算可行性，PACE 处理器运算速度与英伟达的 GPU3080 相比，跑循环神经网络算法总共需要花的时间是 GPU 的 1% 以内。
家园 电能有的运出来的现实问题 上世纪末读大学的时候，听过一个电力方面的院士来学校讲座，提到我国西部的巨大落差蕴含的水电潜能，三峡就是个开胃菜。但是如果运出来是个难题。
几十年后，现在提的“东数西算”也许是解法之一。不过人心散了，队伍不好带了。前几年上海和四川为电吵架说明，没有社会主义一盘棋，各算各的局部得失，干大事情越来越难。
站在人类共同体的角度，国外有多久没有完成过大项目了？金融项目除外。那个院士也说了俄罗斯远东的电力资源丰富，可以引进减少东北的火电依赖，现在好像也没有实现。
通宝推：夜如何其,家园 这就是个难题啊。 目前来看，大项目大基建需要长时间大范围地维持，滚动循环，才能养活一大帮稳定的从业人员，摊薄成本。
可能性不大了。
家园 大公司分出1%市值 可以让东大彻夜加班自豪的生产发电机组，然后大公司发公告我们因为电力不足自己都开始发电厂了，股市涨五个点。
现在宣传AI面临能源瓶颈的核心问题是我们自己的AI还不够虚，要像抖音系那样洪水般冲垮他们。
还是希望能早日用上国产矿卡，我现在服务器已经全体浪潮了，不用超微，爽的一x。