私は最近、米中のAIパワープランテーションにおける規模のギャップを強調するマッコーリーの推計を共有しました。 2030年までに、中国は過去5年間に追加した量の1〜5%に相当するAI関連の電力を必要とします。アメリカは50〜70%の比率を必要とします。 言い換えれば、中国はすでにAI構築に必要な20×のパワーを追加している一方で、米国ははるかに急激な成長を強いられている。 これはまた、私が8月に述べた「中国は短期的なAI電力供給をほぼ解決」したという点とも一致しています。そして、サティヤ・ナデラのような業界リーダーは、静かな部分を声に出して言っています。つまり、本当のAIのボトルネックはGPUから電力や電力供給されたデータセンターへとシフトしていることです。 より深い構造的違いを追っている方のために、Weijin Researchの友人たちによる最近の分析から重要なポイントを紹介します。 1. 権力の差 - 2023年の追加:米国51GW対中国429GW(8×)。 - 中国は9,000+TWhを生産しており、これは米国の2倍以上です。 - 大規模なAIは現在、物理的な電力の利用可能性に依存しています。 2. 効率の違い - 中国の課題は供給ではなく、電力から計算への効率です。 - HuaweiシステムはFLOPでNvidiaと競合できますが、1単位あたり100%+多くのエネルギーを消費します。 - あるシナリオ(CloudMatrix対GB200)では、中国のフロップあたりの電力コストが米国の約140%に達し、電力は安価であるにもかかわらず達成されました。 3. なぜこれが重要なのか 電力、グリッド設計、計算効率はAI時代の国家の中核的な能力として台頭しています。 また、@techbuzzchina年1月に中国への新エネルギー旅行を実施し、同年後半には追加のプログラムも計画しています。電力網、送電、蓄電、太陽光、そしてAIがその中にどのように組み込まれているかを理解することは、コンピューティングの未来を理解する上で不可欠となっています。中国企業もこれを察知しており、フルスタックに技術を急速に輸出しようとしています。 コメント欄に記事へのリンクがあります。