英伟达的H 100 GPU芯片，每颗功率700瓦，一小时耗电0.7度，一年按61%的使用时间计算，全年将耗电3740度。
今年底全球仅英伟达H100这一款GPU芯片就会部署350万个，按全年只使用61%的时间来计算，将耗能130亿度，其他型号的AI芯片还不算在内。这个能耗在目前全球年产26万亿度总电量中的比重还不算大，大约是万分之五。
黄仁勋说过去10年AI的算力增加了100万倍，未来10年他认为还会增加100万倍。这可能过度夸张。如果比较保守地按照Open AI总裁山姆.奥特曼的估计， AI算力增长跟摩尔定律差不多，也就是每10年增加100倍。未来20年会增加1万倍，那么它对能量的需求也会增加1万倍（为计算简单，假设芯片的能耗与现在一样） 。那么到2050年，全球人工智能的耗电量至少需要130万亿度。
2023年全球发电量总共大约是26万亿度。到2050年，除人工智能之外的人类用电量应该达到至少30万亿度。再加上人工智能所需的130万亿度，全球总发电量至少需要达到160万亿度。
相信到2050年，中国人工智能的算力应该跟美国并驾齐驱，那耗电量至少也应该是130万亿度，这两项加起来就是290万亿度，比2023年全球发电总量高出10倍还多。
显然世界将遭遇AI算力导致的能源危机！要么是AI算力降低发展速度，要么就是能源高速扩大产能，能源价格长期上涨将是大趋势。
新增能源产能的重要来源之一就是太阳能，太阳能电池需要大量用银。所以，未来由于人工智能算力对能量的巨大需求，将导致太阳能电池板的大幅增产，白银的供求关系每年都会更加紧张，缺口逐年扩大。白银价格的长期上涨应该是大概率事件，任何人为的打压都不可能持久。
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