随着Open AI等生成式AI应用席卷全球，高性能GPU市场需求持续高涨，英伟达GPU产品供应紧俏，屡屡传出缺货。业界分析，英伟达高性能GPU由台积电制造，采用CoWoS进行封装，但台积电CoWoS先进封装产能不足以应对市场对AI的需求。之后台积电积极扩产CoWoS，随着产能补充，英伟达GPU出货量逐渐稳定。
AI发展面临电力新挑战随着GPU渐渐不再短缺，企业开始投入大笔资金，建造数据中心等基础设施以跟上AI发展趋势。
然而扎克伯格认为，接下来电力供应将成AI发展关键，其表示，许多新数据中心用电可达50MW至100MW，大型数据中心用电可能达到150MW，日后数据中心用电规模将越来越大，终将遭遇电力瓶颈。
因为能源行业不同于AI领域，造一座新电厂并非一项简单任务，考虑到法律（尤其发展核能）、电力输送规划和建设等因素，从制定计划到电力实际进入电网可望需要数年时间。因此， 资本投入不能在短时间内收获成效，新增电力供给的交付远慢于数据中心本身。
为应对未来可能存在的电力危机，媒体报道近期Meta正与美国佐治亚州一家名为Silicon Ranch的太阳能厂商合作，为数据中心提供电力。
无独有偶，今年4月特斯拉首席执行官马斯克也围绕AI发展做出预警，其表示AI下一个短缺的将是电力，明年可能没有足够电力运行所有芯片。
此外，OpenAI首席执行官山姆·奥特曼也曾对外表示，AI将消耗比人们预期更多的电力，未来AI发展需要清洁能源突破。
电力将取代GPU称成AI新瓶颈随着技术的不断进步，目前新建的单一数据中心的功耗已经达到了惊人的50~150MW。然而，扎克伯格认为，我们不太可能很快看到1GW级别的数据中心出现。这是因为，其功耗相当于一整个核电机组的发电能力，仅用于AI训练就显得过于庞大。
扎克伯格进一步指出，全球各国对能源行业的管理日渐严格，这也影响到了大型数据中心的建设。为数据中心配套的能源设施，包括发电站、变电站和输电系统，其审批过程变得更加繁琐和缓慢。同时，这些设施的建设周期也相对较长，无法迅速满足数据中心对电力的巨大需求。
因此，他预测AI数据中心的发展速度将无法长期保持现状，最终将受到电力供应的限制。与AI技术的迅速发展不同，能源行业的资本投入需要较长时间才能看到成效，新增电力供给的速度远远跟不上数据中心的增长速度。
与此同时，数字基础设施投资管理企业DigitalBridge在最近的财报会议上也表达了类似的观点。他们预计在未来的18~24个月内，公司的电力配额将被耗尽，这进一步印证了电力将成为AI数据中心发展的新瓶颈。
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