AI 智能体渴求电力

背景：数据中心为何疯狂扩张

Wired 专栏 Power Play 的作者 Molly Taft 关注中期选举季的最大议题：数据中心。面对“为什么要建这么多数据中心”的疑问，答案并非帮普通用户搜菜谱或查旅行地，而是 AI agents（智能体）。文中定义，agents 是基于大语言模型、能自主决策执行任务的系统。硅谷的电力建设热潮正由这一转向驱动。

智能体的能耗与披露困局

• OpenAI 宣布超过 10,000 个 agents 发送 270 万条消息，解决了一个长期数学问题；数学家对此提出质疑。该案例属极端，但消耗巨量算力，Max 估计价值可能达数千万美元。
• 私营 AI 公司历来对产品环境指标披露十分挑剔。OpenAI CEO Sam Altman 在播客中称，收获一颗杏仁的用水量相当于 38,000 次 ChatGPT 查询（该计算有争议），并说一次吃 12 颗杏仁的人大多不觉得从用水角度做了坏事。
• agents 比简单查询能耗高得多，但相关数据严重匮乏。任务可从简单工作到全天自主编程、并配并行“助手” agents，电力消耗差距巨大，且随任务复杂化可能无限扩张。
• Sustainable AI Group 联合创始人兼 CEO Boris Gamazaychikov 指出，其他技术增长领域受开车人数或看 Netflix 限制，而“现在这东西与用户脱钩”，AI 领袖谈论的是“只有一个员工的独角兽”。一个人类员工背后可能有数百甚至数千个 agents，这解释了建数据中心的热潮。
• 由于企业数据不可靠，气候科学家 Zeke Hausfather 上月发博客计算自己的 AI 使用能耗，发现日均 Claude 会话可能超过两台冰箱的能耗。Gamazaychikov 认为其努力不错，但部分基于过时发现；其组织本月晚些时候将发布更精确的封闭模型 agents 环境足迹研究。Hausfather 结论：这在他个人生活中不算世界末日，但“也代表净新增排放源”，在气温飙升、减排目标偏离轨道之际，且远超 Altman 的“杏仁分数”指标。

Meta Muse、天然气与核能选项

上周，Meta 推出个人 AI 智能体 Muse，称“为全球数十亿人打造”，会为每个用户维护“云中专享计算机”，离线也能工作，并计划今年晚些时候与 AI 眼镜整合。用户可能不知不觉将任务外包给 agents。与坐飞机或每天吃牛肉相比，个人 agent 碳足迹仍相对小，但如果 Meta 设想人人使用 agent，就解释了其超大规模数据中心，如路易斯安那的 Hyperion 项目，将由 10 座天然气电厂供电。Gamazaychikov 说，现在提议和建设的数据中心所训练的技术要 三到五年后才到来，“风味”与聊天机器人窗口完全不同。

读者问小型核电站是否适合数据中心。简短答案是：可以是不错的无碳电力选择，一些初创公司和开发商设想数据中心与小型模块化反应堆耦合。但问题在于时间：美国没有商业运行的小型模块化反应堆，尽管开发数十年，仅一款型号获准销售。特朗普政府试图加速，包括在能源部为 11 家初创公司设立试点，今年达到关键里程碑，至少少数成功。但许多开发商不愿等，现在安装燃气轮机。

其他报道：Scientific American 的 Austyn Gaffney 赴孟菲斯记录对 SpaceX 数据中心的反对；《华尔街日报》报道一些给数据中心税收减免的州正在收回；得州 KERA News 报道数据中心让部分共和党选民考虑退党。