作者：Jamin Ball (Altimeter Capital) | 来源：SandHill.io #283
这是一个有趣的思考实验，通过人类与机器（数据中心）消耗能源的对比，来重新定义 AGI（通用人工智能）的到来时刻。
本周的文章很有趣。我想写写我自己对 AGI（通用人工智能）的新定义。我认为，当作为一个社会，我们决定将边际单位的能源花在 GPU（或当时存在的任何计算原语）上比花在人类身上更好时，我们就会达到 AGI（或者我们可以宣称达到了 AGI）。
换句话说——当计算消耗的能源变得大于人类消耗的能源时，我们就做出了隐含的决定：我们从向机器输送能源中获得了更高的效用。 无论如何，所有关于 AGI 的定义都非常模糊，所以为什么不把另一个定义混入其中呢！我喜欢这个定义的原因是它非常量化。我计算了一下，答案是 2033 年。虽然有很多“充满乐趣的假设”，但这正是它的有趣之处！
首先，让我们从一些定义开始。在当今世界，人们交替使用“功率 (Power)”和“能量/能源 (Energy)”，但它们是不同的。功率是一个速率（你在任何给定时间使用能量的速度），而能量是一个数量（你随着时间的推移使用了多少）。一个简化的类比——功率是你的车速（英里/小时），能量是你行驶的总距离（英里）。一辆以 60 英里/小时的速度行驶 2 小时的汽车已经覆盖了 120 英里。一个在 2 小时内消耗 100MW (兆瓦) 功率的数据中心，消耗了 200 MWh (兆瓦时) 的能源。
从单位的角度来看，瓦特 (Watts) 是功率的单位。Kilo(千) / Mega(兆) / Giga(吉) / Tera(太) 只是缩放前缀（1,000倍，1,000,000倍等）。例如，xAI 本周租给 Anthropic 的 Colossus 1 数据中心被报价为 300MW。这意味着什么？这意味着 Colossus 1 需要能够承受 3 亿瓦特瞬时负载的传输线、变电站和发电资源。把这看作是一个物理基础设施问题。
这个数据中心不会每年运行 300MW x 8,760 小时。也许它以 70-80% 的利用率运行（但 AI 训练集群在不断以更高的利用率运行）。因此，一年消耗的能源为 300MW x 8,760 小时/年 x 80% 利用率 = 2,102,400 MWh = 2.1TWh。
人类消耗多少能源？
那么，什么时候机器消耗的总能量会大于人类？为了回答这个问题，让我们首先尝试建立一个基线，看看人类需要消耗多少能源来维持人类的生命！我把范围缩小到美国。
根据估算，美国全年人类活动的能源消耗有三种口径：
保守定义 (仅包括住宅用电、食品系统、医疗和供水): 9,400 TWh
中等定义 (加上个人交通、商业建筑和消费品制造): 20,500 TWh
最激进定义 (EIA 的美国经济总能耗): 27,600 TWh
数据中心消耗多少能源？
目前数据中心的年能源消耗的良好假设是什么？
目前美国大约有 40GW 的总数据中心容量
- 假设利用率为 80%，则这等于 280 TWh 的数据中心能源消耗
所以今天，数据中心的能耗是 280 TWh。我们中等估计的人类年消耗能源是 20,500 TWh。这意味着今天，数据中心消耗了人类能源消耗的 1% 多一点。 距离 AGI 还有很长的路要走 :)
什么时候跨越 50% 门槛？
那么我们什么时候能达到 50% 的阈值（机器超过人类）？让我们做一些“有趣的数学”预测：
假设每年人口增长 0.5%，最终用户每年消耗 1-2% 更多的能源，但我们获得了 1-1.5% 的能源效率增益。这导致能源消耗每年增长 0.5-1%，到 2030 年约为 21,440 TWh。
现在，假设 OpenAI 到 2030 年将从 2GW 增长到 30GW。并假设行业的其余部分以相同的速度增长。这将使我们到 2030 年数据中心使用量达到 12,600 TWh。这两条线正在靠近！12,600 TWh 对比 21,440 TWh，已经接近 60%！
最终推演：假设数据中心增长在 2030 年及以后继续以目前预测的复合年增长率增长。并假设 2030 年后人类消耗继续以每年约 0.75% 的速度增长。线条什么时候相交？
答案是 2033 年！
如果我们从今天的 40GW 增加到 2030 年的 600GW，在相同的复合年增长率下，我们在 2033 年将达到 ~3TW 容量。转换为能耗大约是 22,000 TWh。在这个交叉点，人类能耗也在大约 22,000 TWh。两条线相交了！
当然，这全都是假设之上的假设，我完全不是能源专家，但认为通过这个练习会很有趣。
2033 年，AGI 降临！