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內(nèi)容摘要：Meta AI 研究院推出開放的人工智能模型 Llama 這段時間獲得開源社區(qū)的不少好評，有這樣的實力也是一些機緣巧合，之前 Meta 購買大量英偉達的 AI 加速卡用來訓(xùn)練視頻推薦算法，現(xiàn)在這些 G

Meta AI 研究院推出開放的扎克人工智能模型 Llama 這段時間獲得開源社區(qū)的不少好評，有這樣的伯格實力也是一些機緣巧合，之前 Meta 購買大量英偉達的業(yè)的U已 AI 加速卡用來訓(xùn)練視頻推薦算法，現(xiàn)在這些 GPU 被用于人工智能模型的算力訓(xùn)練。

相較于其他公司有少量、瓶頸高性能的經(jīng)緩解最英偉達 AI 加速卡，Meta 擁有的大問加速卡數(shù)量還是非常多的，盡管 Meta 也需要繼續(xù)采購加速卡但迫切性沒那么強。題于

所以扎克伯格日前在接受采訪時就表示隨著時間的藍點推移 GPU 的緊缺將逐漸緩解，人工智能行業(yè)的扎克增長和未來發(fā)展在短期內(nèi)不會受到資本的約束，接下來的伯格大問題其實是能源問題。

扎克伯格觀察到許多新建的數(shù)據(jù)中心能耗在 50~100 兆瓦之間，一些特別大的算力數(shù)據(jù)中心能耗可能達到 150 兆瓦，但這種能耗級別并不是瓶頸最終規(guī)模。

接下來一些大型數(shù)據(jù)中心的經(jīng)緩解最能耗可能會迅速提升到 300 甚至是 500 兆瓦，而突破 1000 兆瓦的能耗似乎也只是時間問題，然而從哪里獲得持續(xù)穩(wěn)定的電力供應(yīng)呢？

隨著技術(shù)的發(fā)展指數(shù)級的人工智能訓(xùn)練，能源曲線可能會快速提升，這個問題最終會讓能源供應(yīng)成為焦點問題，因此扎克伯格認為能源生產(chǎn)可能很快就值得投資。

目前一些企業(yè)已經(jīng)在探索新建核電站為大型數(shù)據(jù)中心供電，但新建發(fā)電站尤其是核電站在審批、規(guī)劃、建設(shè)等方面都需要大量時間，所以即便企業(yè)有心發(fā)展自己的發(fā)電站，短時間內(nèi)也還是得依靠外部供電。

另一方面就是能源性質(zhì)問題了，傳統(tǒng)的化石能源電站投產(chǎn)速度快但因為不符合主流要求因此可能不會得到太多關(guān)注，水力發(fā)電則受限于地理環(huán)境，對企業(yè)來說真正能夠選擇的其實并不多，包括風(fēng)電、太陽能和核電，其中核電投入成本、周期都非常高，不過投產(chǎn)后穩(wěn)定性也最好，不會受天氣影響。

你可以在下面查看采訪完整內(nèi)容：

YouTube：https://www.youtube.com/watch?v=i-o5YbNfmh0