驱动人工智能时代《Powering+the+AI+Era》-高盛(人工智能技术驱动层主要实现什么)

驱动人工智能时代《<strong>Powering+the+AI+Era</strong>》-高盛(人工智能技术驱动层主要实现什么)

今天分享的是:驱动人工智能时代《Powering+the+AI+Era》-高盛

报告共计:26页

这份报告围绕人工智能时代的发展展开,指出AI正引领计算领域新范式转变,其推进需依托资本与基础设施,同时面临多方面挑战与机遇。从历史维度看,铁路、电气化、电信与『互联网』等技术变革均需资本和基础设施支撑,如今AI时代亦如此,一个典型250兆瓦AI『数据中心』上线成本约120亿美元💵,且全球『数据中心』电力需求受AI驱动激增,预计到2030年增长160%,当前电网难以满足需求,天然气电厂建设审批和传输耗时5-7年,可再生能源供电不稳定,核能虽为长期方案但周期长,电力供应不足限制『数据中心』发展。在『数据中心』建设上,类型不断演进,从早期云『数据中心』到“AI工厂”『数据中心』,电力需求和GPU数量大幅提升,AI『数据中心』硬件成本是物理『数据中心』的3-4倍,融资模式需创新,联合 venture、私人信贷、CMBS/ABS等方式被采用,同时『数据中心』需求远超供应, vacancy率低至3%,建设规模扩大, hyperscalers预计2027年投资1万亿美元💵,还出现“neoclouds”企业,AI训练『数据中心』多建于土地、电力充足且政策友好区域。能源供应方面,多种能源各有优劣,60%新增『数据中心』电力需求需新产能满足,核能因稳定零碳受关注,部分企业通过远期购电协议参与,也有企业采取“表后”供电、建设微电网等替代方案。地缘政治层面,『数据中心』成为地缘政治工具,各国积极布局,美国外中东、拉美等地区也在扩大『数据中心』容量,巴西等国因可再生能源优势吸引投资。资金解决方案上,AI领域资本需求庞大,2024年全球 hyperscalers日资本支出约8亿美元💵,需公私资本结合,联合 venture等模式发挥作用,还需拓展投资者基础、优化风险分配,高盛等机构成立相关部门助力资本部署,推动AI时代持续发展。

以下为报告节选内容

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