《进行中的作品》第24期现已送达订阅者。请在这里注册，以接收此期以及每两个月直接送到您家的另一期。德克萨斯州阿比林正在建设历史上最昂贵的项目之一。这个合资企业“星际之门”是同名更大项目的旗舰，由OpenAI和软银领导，预计将花费超过400亿美元，用于建设一个高性能计算校园，训练新一代人工智能模型。“星际之门”只是历史上最大投资热潮中的一个主要项目，这一热潮源于人们对越来越强大的人工智能模型能够带来爆炸性经济增长的信念。但这将需要巨大的电力：在峰值负载时，“星际之门”预计将消耗1.2吉瓦的电力，相当于313,000个中等水平美国家庭的电力需求。EpochAI和一家能源研究所的报告预计，如果2025年的增长率保持稳定，全球的人工智能计算能力在2030年将达到100吉瓦。而数据中心并不是人工智能革命中唯一耗电量巨大的因素。美国最大的电池制造工厂的能耗达115兆瓦，台积电在亚利桑那州的半导体厂首期将消耗200兆瓦。这一增长的主要瓶颈是电力的可用性。但这并不意味着存在能源短缺。相反，限制在于将新数据中心和供电工厂与电力网连接起来。在任何新基础设施连接之前，电网运营商必须研究它将如何改变电网的电流流动，并确定系统是否需要升级。该过程已显著积压。尽管2005年中位数发电厂的互联等待时间不到20个月，但到2023年，这一时间已经跳升至55个月。互联过程并不是为今天的世界设计的。电网采用的是一种刚性优先级队列，留下了一些最有价值的项目被不那么重要的项目拖后。他们还根据严格的条件进行评估，这并不奖励那些愿意在短时间内承担自身电力需求的工厂。为了迎接人工智能时代，电网的流程需要改变。关于未来的数据中心和芯片制造商将需要多少电力的估计各不相同，但每个主要人工智能公司的负责人都同意，他们需要的电力超过目前的可获取量。英伟达CEO黄仁勋表示，“未来的每个数据中心都将受到电力的限制”。马克·扎克伯格表示，Meta“会建设……更大的[人工智能训练]集群……如果能获取到足够的能源”。而OpenAI的CEO萨姆·阿尔特曼告诉国会，“人工智能的丰富性将受到能源丰富性的限制”。无论数据中心的繁荣如何发展，经济中向电气化的长期转变已经开始。电能可以瞬间转化为工作，与燃料不同，几乎没有能量损失。电能直接产生运动，而燃料必须首先在发动机中燃烧。这就是为什么电动汽车的燃料费用可以是燃油车的一半，即使电力比汽油更贵。电动机的简单性也意味着电动汽车的维护成本是燃油车的一半。电力还传递信息。晶体管根据施加在其门上的电压开关，从而使电路能够执行逻辑操作。收音机、屏幕和计算机不能仅靠汽油运作。在1990年至2024年之间，电动机的价格下降了97.5%；电力电子产品的价格下降了99.5%；设备内嵌的处理器价格下降了近99.9%；电池价格下降了98.8%。随着价格的下降，性能不断提高。例如，电池每公斤能存储的能量在同一时期增加了五倍。这些趋势使得从随身听到iPod，再到iPhone的发展成为可能，同时也使电池驱动的汽车、送货货车和自行车得以实现。与此同时，设备中内置的计算能力的增加正在赋予新电气化的汽车和卡车、机器人吸尘器和割草机以及无人机自治能力。人形机器人的商业化也可能在不远的将来。未来将主要由使用电力的技术所定义。这种需求的增长已经对电力网造成了压力。运营商因电网运营商所称的拥堵情况而越来越多地被迫使用昂贵的地方电厂：因为更便宜的电厂位于传输瓶颈的另一侧，而没有足够的电缆将电力传输过来。在美国，由于电网无效率（如拥堵）带来的额外成本在2023年达到115亿美元，比前一年增加了45%。ERCOT是为德克萨斯州90%的电力（包括供应该厂）提供电力的电网，