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来源：硬AI
“芯片荒”之后，人工智能市场还将面临“电力荒”？
受益于AI服务器需求激增，全球最大的服务器制造商之一戴尔最新财季实现了超预期的营收，股价在过去12个月的时间里上涨了一倍多。
财报发布后，戴尔公司的首席运营官Jeff Clarke在新闻稿中透露：英伟达将于2025年推出载有“Blackwell”架构的B200产品，功耗或将达到1000W。
Clarke还表示，戴尔的旗舰产品PowerEdge XE9680机架服务器采用了英伟达GPU，是该公司历史上“速度最快”的解决方案。
B200功耗较H100增加40%以上
目前，英伟达尚未透露Blackwell架构的详细信息，如果从芯片制造的角度、参考散热的基本经验法则（每mm²芯片面积最高散热量为1W）来看：
英伟达的H100（基于定制4nm级工艺技术构建）的功耗约为700W（包含HBM内存功率在内），并且考虑到芯片裸片的面积大小为814mm²，因此每平方毫米的功耗实际是低于1W的。这就相当于，B200的功耗将较H100增加40%以上。
有媒体机构分析指出，H200很可能会基于另一种性能增强的工艺技术构建，比如采用3nm级的工艺技术构建。
并且考虑到芯片消耗的功率以及所需的散热量，B100可能会成为该公司的第一个双芯片设计生产的GPU，从而使其具有更大的表面积来散热。据悉，AMD和英特尔采用了具有多芯片设计的GPU架构，或将成为一种行业趋势。
除了能耗对芯片设计提出要求外，谈及AI和高性能计算（HPC）应用，还需要考虑到如何平衡这些FLOPS所需的高功率和同时释放的热能。
FLOPS（floating-point operations per second）是指每秒浮点运算次数，一般用来衡量硬件的性能。
对于软件开发人员来说，重要的是如何高效地使用这些FLOPS；而对于硬件开发人员来说，重要的是如何冷却产生这些FLOPS的处理器。
而这正是戴尔Blackwell处理器的优势所在。
Clarke表示：
“（英伟达下一代AI及HPC GPU）将在明年的B200上实现。”
“我们将有机会展示我们的工程技术和我们的行动速度，以及我们作为行业领导者所做的工作，将我们的专业技术用于实现液冷的规模化性能，无论是流体化学和性能方面的工作，还是我们的互连工作、我们正在做的遥测工作、我们正在做的电源管理工作。这确实让我们做好了准备，将其大规模推向市场，以利用市场上将存在的这种令人难以置信的计算能力或强度或能力。”
B200并未出现在英伟达去年10月份发布的技术路线图中。目前，英伟达也还尚未公布B100的详细信息，不过可能会在本月晚些时候即将举行的开发者大会上释出相关细节。
AI终极利好的是——能源？
随着人工智能技术发展，市场眼下对芯片的需求激增，但这之后还将面临着电力需求的激增。
从行业来看，人工智能领域的蓬勃几乎重塑了本就炙手可热的数据中心市场。有相关数据显示，十年前全球数据中心市场的耗电量为100亿瓦，而如今1000亿瓦的水平已十分常见。
尽管目前人工智能仅占全球数据中心规模的一小部分。但根据美国Uptime Institute的预测，到2025年，人工智能业务在全球数据中心用电量中的占比将从2%猛增到10%。
有策略师分析表示，AI技术发展利好能源股：
“越来越多的人开始意识到，大型人工智能服务器群将需要大量能源，这正在提高一些投资者的兴趣，开始将投资范围扩大至电力、油气在内的相关能源领域，核能也开始受到关注。”
马斯克此前也表现对出能源前景的担忧。去年年底他在一档播客节目中表示，美国现在有芯片短缺，一年后会出现变压器短缺，大约两年内就会出现电力短缺。
有媒体报道称，美国目前的变压器需求主要靠进口补足。随着向更清洁电力系统转型，电网不断扩容，对变压器的需求将激增，如果不采取进一步行动，到2030年美国将面临一道难以逾越的国内供应缺口。
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责任编辑：王许宁
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