在9月24日的《华盛顿邮报》上，麻省理工学院的丹妮拉·鲁斯与前美国能源部分析学者尼科·恩里克斯联名发表文章，强调美国需加速电网现代化进程，以应对人工智能领域中中国集中式能源系统的潜在竞争优势。文章指出，高效利用人工智能对于美国在全球竞争中保持领先至关重要，但人工智能的电力需求巨大。
以ChatGPT-4为例，其简单查询的耗电量超过谷歌搜索十倍以上，反映了复杂度差异——GPT模型用1.76万亿参数预测单词，而谷歌则用400万至1000万参数对网页排序。美国新建的大型数据中心，如亚马逊在匹兹堡附近的项目和微软与OpenAI规划的“星际之门”，其电力需求分别超过75万和300万户家庭用电量，凸显出美国电网面临的极限挑战。
文章中，两位学者援引对150多位人工智能专家的访谈，指出美国陈旧电网的容量限制已成为发展的障碍，可能导致各种依赖计算的服务中断，包括GPS导航、医疗手术机器人乃至关键基础设施的安全系统。对比之下，中国电网的整合与快速建设能力，特别是跨区域电网的扩建速度，对美国构成了显著挑战。中国在电网技术和可再生能源产能上的快速发展，如太阳能发电量的激增，进一步拉大了差距。
对此，两位学者提出三条策略：改进人工智能软件和芯片效率、加速电网技术升级，并建议美国借鉴中国经验，建设全国性高压输电网络。他们呼吁政府、科技公司与公用事业部门合作，投资高压输电走廊，并简化审批流程，确保电力供应能够支撑人工智能的集中计算需求。
近期，美国各界愈发关注人工智能的电力需求问题，意识到数据中心电力消耗的快速增长可能影响美国在科技竞赛中的位置。特斯拉CEO埃隆·马斯克也警告电力短缺可能限制人工智能芯片的运行。相比之下，中国在特高压输电技术上的进展为清洁能源的大规模配置提供了可能，同时，中国数据中心企业正通过自建变电站和与电力公司的创新合作模式，积极应对能源需求的增长。
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