黄仁勋在英伟达财报电话会议上，对埃隆·马斯克提出的太空数据中心计划发表了看法。

他指出，太空环境与地球截然不同，虽然拥有丰富的太阳能和充足的空间，温度极低，但没有空气流动，因此散热的唯一途径是通过传导，这意味着我们必须建造相当大型的散热器。

液冷散热在太空中显然不可行，系统过于沉重且复杂。黄仁勋明确表示：“我们在地球上使用的方法，在太空环境中需要有所调整。”

此前，马斯克公开表示，把数据中心送上太空，核心原因是电力的增量跟不上芯片的产出。他警告称，芯片产能正以指数级增长，但地球电力增量已无法匹配。按照他的预测，36个月内太空将成为部署AI最便宜的去处，否则将面临芯片堆积如山却无法运行的窘境。

发展AI，太费电力了。以GPT-4为例，其训练一次需消耗约1.2亿度电，相当于3000户家庭一年的用电量。而随着大模型参数突破万亿级，算力需求每3-4个月翻一番，电力消耗正以惊人速度吞噬全球能源产能。马斯克认为，太空的太阳能资源近乎无限，且不受地球电网限制，是破解这一困局的关键。而黄仁勋则务实地指出太空计算的技术瓶颈，但承认其长期潜力。这两种视角共同指向一个事实：算力已成为国家竞争力的战略资源。

AI的尽头是算力，而算力的尽头是电力。未来AI竞争的本质是能源竞争。

我国发电量已经10多年稳居世界第一。2024年，中国发电量达9.4万亿千瓦时，占全球30%，是印度的5倍、美国的2倍，且连续十余年稳居世界第一。马斯克甚至预测，到2026年，中国的发电量可能达到美国的3倍。

更关键的是，中国通过“东数西算”战略实现了算力资源的优化配置。

“东数西算”是一个国家级算力资源跨域调配战略工程，针对我国东西部算力资源分布总体呈现出“东部不足、西部过剩”的不平衡局面，引导中西部利用能源优势建设算力基础设施，“数据向西，算力向东”，服务东部沿海等算力紧缺区域，解决我国东西部算力资源供需不均衡的现状。

未来国家间的AI差距，可能不取决于谁拥有更聪明的算法，而是谁拥有更便宜、更清洁、更充足的能源。美国科技巨头微软首席执行官萨提亚·纳德拉指出，能源成本将成为决定哪些国家能赢得AI竞赛的关键因素。

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