关于“AI的尽头是光伏”这一观点，英伟达的创始人兼首席执行官黄仁勋在一次公开演讲中确实有所提及。他认为，AI的发展与光伏和储能紧密相连，并提出如果只考虑计算机算力，我们需要消耗的能源可能会非常大，几乎相当于烧掉多个地球的能源。因此，他强调AI的未来发展需要更多地依赖光伏和储能技术。鉴于地球上已知的化石能源根本不可能满足未来AI的能源需求，“新能源能力”将成为除科技外另一把“掌握未来算力的关键钥匙”，核能和光伏或将成为破局的两大关键。 2022年出现的ChatGPT惊艳全球，今年，主角咖位被Sora取代。业界预测，快则2年，慢则8年，真正意义上的人工通用智能（AGI）就会实现。 随着AI浪头扬起，其所带来的能源压力也受到关注。OpenAI首席执行官萨姆·奥尔特曼日前公开表示，人工智能行业正在走向能源危机。他警告说：“下一波生成式人工智能系统消耗的电力将远远超出预期，现有能源系统将难以应对。”
AI的“尽头”是能源吗？ 众所周知，AI拼的是算力。而要提高算力水平有两个途径，其一是提高芯片等硬科技水平，其二便是以大量数据“喂养”算法，助其快快长大。而要实现后者，稳定持续的电力供应必不可少。 事实上，现阶段就开始担忧AI能源供给并不是杞人忧天。 今年以来，仅ChatGPT每月消耗的电力就相当于约30万中国家庭一个月的用电量，而且这一数据随着ChatGPT的迭代还在迅速上升。 宾夕法尼亚大学的研究也显示，2018年，计算机只用掉了全球不到2%的电力；但今天，这个比重已增长至10%；预计到2030年，计算机将会消耗全球五分之一的电力。 那么，未来的算力会需要多少能源呢？多位业内专家预测，至少需要消耗“地球已知化石能源储量的两倍”。据美媒报道，有专家甚至表示，它会“烧掉14个地球”。 就此，专家纷纷建言献策。大家共同的观点是，鉴于化石能源根本不可能满足AI的需求，“新能源能力”将成为除科技以外另一把“掌握未来算力的关键钥匙”。 目前最具可行性的能源“钥匙”有望出现在这个领域。
光伏：从产业规模角度看，2022年全球新增光伏装机量预计为230吉瓦，同比增长35.3%，拉动光伏产业链制造端产能进一步扩大。从生产布局角度看，中国大陆依然是产能最大聚集地，硅片产能占全球硅片总产能的比重高达98%，电池片产能占比超过85%，组件产能占比约为77%。从国别（地区）角度看，欧洲的发展前景比较乐观。2022年，欧盟新增光伏装机量41.4吉瓦，同比涨幅接近50%，预计2026年光伏年新增装机量将接近120吉瓦。此外巴西光伏装机量达到22吉瓦，新增9.0吉瓦，新增装机量同比大幅增长73.3%；印度新增装机量达到13.96吉瓦，同比增长近40%。比较“掉链子”的是美国。美国光伏市场是为数不多出现衰退的市场，由于对华贸易限制阻碍了光伏设备中关键的低成本零配件和材料进口，2022年美国光伏新增装机量同比降低23%。
然而，说“AI的尽头是光伏”可能过于绝对。AI是一个广泛而复杂的领域，其发展和进步不仅仅依赖于能源技术。算法优化、硬件升级、数据质量等多个方面都会影响AI的发展。光伏技术作为可再生能源的一种，确实为AI提供了更环保、可持续的能源解决方案，但并非AI发展的唯一或最终方向。
因此，我们可以理解为，光伏技术在AI的发展中扮演着重要的角色，但“AI的尽头”并非仅仅是光伏。AI的发展是一个多元化、综合性的过程，需要多种技术和领域的共同推动。
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