AI的发展逻辑正在发生根本性的改变。过去我们迷信“缩放法则”（Scaling Law），认为只要堆叠更多的参数、更多的数据，模型就会变得更聪明。但这个过程伴随着惊人的能源消耗： 指数级的能耗增长： 数据显示，前沿AI模型训练的峰值电力需求每年以 2.1倍 的速度增长。相比之下，芯片能效的提升速度（每年约40%）远远赶不上电力需求的爆炸。 从“训练”到“推理”的双重挤压： 训练端： 像xAI的Grok-3在训练时峰值功率达到了150MW，这相当于同时给10万个家庭供电。 推理端： 这才是未来的“隐形杀手”。当AI像水电一样普及，每一次搜索、每一次对话都是在消耗电力。有预测认为，推理的耗电量最终将是训练的10倍甚至20倍。