最近,芯片巨頭英偉達在其技術博客中進行了一次“靜悄悄”的更新。
沒有公開聲明,沒有媒體發布會,只是改掉了一個數字和單位。
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這個小小的動作,打破了此前鬧得沸沸揚揚的“AI將吸干全球銅礦”的荒誕神話。
大家好,小今這篇國際評論,主要分析英偉達悄悄改銅用量表述的風波,拆解AI數據中心對銅需求的真實影響。
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去年5月說,當時英偉達在探討未來AI數據中心的電力需求時,提到一個1吉瓦(GW)規模的數據中心竟然需要“50萬噸銅”。
50萬噸是什么概念?按照目前的全球銅產量,這意味著僅僅建幾個這樣規模的數據中心,就能把全球數年的銅儲備消耗殆盡。
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消息一出,資本市場瞬間沸騰,“銅荒”論調喧囂塵上,大宗商品投資者仿佛看到了下一個造富風口。
但稍微懂點物理和工程的人,心里都打了個冷顫。
咨詢機構Thunder Said Energy率先發現了盲點:如果按照英偉達自己給出的“每兆瓦機架需200公斤銅”來推算,1吉瓦(即1000兆瓦)對應的應該是200噸。
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50萬噸和200噸,整整差了2500倍。
現在真相大白了,這大概率是一個低級的單位錯誤——把“磅”寫成了“噸”,或者是在換算時小數點偏離了航線。
如今,英偉達修正后的數字定格在200噸。這場由筆誤引發的集體焦慮,最終被證明只是一場虛驚。
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為什么一個簡單的錯誤能引發如此大的波瀾?本質上,是因為大家對AI算力擴張帶來的電力饑渴感到恐懼。
想象一下,一個兆瓦級的AI機架,其耗電量相當于上千臺家用空調同時滿負荷運轉。
在傳統的54V(伏特)低壓直流供電架構下,要支撐如此驚人的功率,電流強度會大到令導線顫抖。這就好比用細水管去接洪峰,不僅損耗大得驚人,材料的物理極限也到了崩潰邊緣。
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當單個機架的功率邁向兆瓦級,我們必須拋棄低壓供電,轉向800V的高壓直流方案。
這就像是把城市水網升級成高壓輸電網,電壓升高了,電流就小了,不僅損耗能降低近一半,對導電材料(比如銅)的需求反而會大幅度下降。
所以,事實與大眾的直覺恰恰相反:AI技術越先進,單位算力消耗的資源反而可能越集約。
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如果我們把目光放遠到2030年,數據會給出更冷靜的答案。
根據權威機構的預測,屆時全球數據中心即便全速擴張,對銅的總需求量也不過區區4.4萬噸。
面對全球每年近3000萬噸的銅產量,這占比連0.2%都不到。比起新能源汽車、電網基建這些吃銅大戶,AI數據中心那點用量,真的只能算是“杯水車薪”。
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高盛等金融機構的研報也證實了這一點:目前的銅市場供應尚屬充裕,所謂的“AI溢價”更多是市場情緒的自我實現,而非產業基本面的真實反映。
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如今,我們身處一個AI日新月異的時代,信息過載且泥沙俱下。
一個數據中心單位的錯誤,就能撬動大宗商品市場的神經,這本身就說明了市場對AI的理解仍停留在“講故事”階段,而非技術本質。
英偉達的這次修正,提醒我們要穿透那些驚悚的數字,看到背后的技術邏輯。AI確實在引發一場革命,但這場革命的主戰場是在算法、架構和能源效率上,而不是簡單粗暴的資源堆砌。
與其擔心銅夠不夠用,不如關注供電架構如何從低壓向高壓進化。因為,真正的變革,往往發生在那些被大多數人忽略的技術深處。
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