中国在能源上正在甩开美国，这是否意味着他们会赢得 AGI？— Casey Handmer
China is killing the US on energy. Does that mean they’ll win AGI? — Casey Handmer
嘉宾：Casey Handmer
全文文稿 · 按对话顺序保留完整内容，深入理解上下文。
§01中国在能源上正在甩开美国，这是否意味着他们会赢得 AGI？— Casey Handmer
未来十年里，AI 将带来数百吉瓦的额外能源需求，我们要如何满足？
这一期我请来 Casey Handmer。他拥有加州理工学院博士学位，曾在 NASA 喷气推进实验室工作，如今是 Terraform Industries 的创始人兼 CEO。他会为我讲解如何解决这个能源问题，以及为什么他认为这场能源奇点的一大部分会由太阳能驱动。他的观点颇具争议，但他做好了充分准备来捍卫自己的看法。
§02为什么中国不会自动胜出？
今天我采访 Casey Handmer。Casey 做过很多有意思的事情：先在加州理工学院攻读引力波和黑洞相关方向的博士，之后参与 Hyperloop 项目，再到 NASA 喷气推进实验室工作。现在他创办并担任 Terraform Industries 的 CEO。Casey，欢迎你。
谢谢。终于能来这里，我很高兴。
我很关心一个宏观问题。AI 说到底会不会变成一场工业竞赛——看谁能造最多太阳能板、电池、GPU、输电线路和变压器？至少近几十年来，美国并不以这些产业见长，而中国正是以此闻名。中国每年的太阳能制造量是美国的 20 倍。虽然我们现在实施出口管制，但长远来看，中芯国际会赶上台积电的先进制程。
美国要怎样才能赢？为什么中国不会自动胜出？
你觉得中国的资本配置能力比美国更好吗？中国的营商环境比美国更好吗？
你确实可以从第一性原理分析中国在其他行业为什么做得这么好，但这似乎并没有妨碍比亚迪或宁德时代的发展。
有人说中国高铁比美国先进得多。我绝不会举着旗子说：“我们特别擅长造高铁。”这只能说明你的资本配置能力很差。为什么要在 2025 年投入这么多工业资源和资金……
中国正在大规模扩建太阳能产能；按你的说法，太阳能是未来工业增长的关键。
我觉得他们可能是歪打正着，做对了。
但他们选对了最重要的事情，对吧？这总该算点功劳。
好吧，他们的处境和欧洲有点像，却和美国不同。美国简直是世界上最幸运的国家，因为两侧是海洋，另外两侧是友好盟国。
中国周围有 15 个国家，大多数都对它不友好，也没有高山或大河之类的天然屏障。中国几乎所有石油都来自中东，那些国家不受中国控制，与中国的外交关系也不紧密；石油靠油轮运输，而中国海军还无法有效在印度洋行动来保护这些油轮。
不过你们也在研究这个，对吧？如果 Terraform 能让合成燃料技术成熟，这不就会不对称地帮助中国吗？或许这也没关系。
确实会，而且会明显不对称地帮助中国。我们现在没有和中国合作，也不打算这么做，但从物理原理上说，这是显而易见的。合成燃料已经问世一百年了。中国现在就有项目在研究合成燃料。如果他们正在认真考虑这件事，我一点也不意外。
给听众说明一下：中国的发电量很大。瓶颈在于，现代经济最终能源使用中只有三分之一来自电力。其余部分需要燃气或其他能源来运输物资……
或者用煤。中国用煤很多。
没错。Casey 正在研发一种技术，把电力转化为合成燃料。电力目前只能满足三分之一的终端需求，而合成燃料却能满足整个文明所有能源需求。这样一来，中国的能源优势就会变得压倒性。
这项技术会让竞争环境更公平，公平得多。但归根结底，中国境内仍然住着全世界最贫穷的中国人。永远别低估专制独裁政权搬起石头砸自己的脚的能力。
我不知道。我同意他们显然做过一些糟糕的决策，但即使是最贫穷的中国人，也可能相当富裕。新加坡就更富裕，等等。
此外，中国有些地区其实住着相当富裕的中国人。不能把整个中国与美国相比，而应该拿上海、广东和美国比。中国完全可以有一个面积和美国一样大、富裕程度和美国相当、创新能力也相当的地区。
比如印度的中产阶级人口就比美国的中产阶级多。
但印度中产阶级并没有美国那么富裕。而中国有些地方幅员辽阔，实际上和美国一样富裕，在许多情况下创新能力也相当，等等。
对。我只是说别低估中国，同时我们也得找到真相。真相是，我们不应排除美国的胜算、直接认输。只要我们不额外努力自毁，美国现在仍在竞赛中。
我们目前对芯片实施出口管制，是为了保持 AI 领先，因为我们知道芯片是竞争力的关键投入。所以我们要限制中国获得这些芯片。
能源也是 AI 竞赛的关键投入。如果中国想用廉价进口对美国做相反的事，它们可以对太阳能和电池实施出口管制。
那会两败俱伤，对中国的伤害可能比对美国更大。
如果他们加关税呢？
中国显然依赖美国出口市场来维持经济活力。切断联系会伤害双方。但如果完全脱钩，中国目前基本没有能力制造先进芯片，而美国可以制造。美国的太阳能板制造能力还很初级，但实际上并没有落后中国太远，也许只差五年。
如果我们决定每年生产 100 吉瓦的太阳能发电容量……
我们现在已经在朝这个目标迈进。
这些太阳能板能像在中国制造的那样便宜吗？
我的看法和主流观点不太一样，这正适合在播客里讨论。主流观点会说中国劳动力更便宜，但这已经不是真的了，因为要拿墨西哥来比较。中国的环境法规更宽松，这是真的。还有人说中国更利于做生意，这就太荒唐了。你的公司必须有一名中共监察员进入董事会，每天纠缠你学习习近平思想，这怎么可能帮助你经营企业？法治也很薄弱，你经常得给人行贿才能继续做生意。
认为美国无法和中国竞争太阳能制造，尤其是在美国采用部分或完全自动化生产的情况下，这很荒唐。美国天然气便宜得多，石油资源丰富，人力资源充足，金融能力强，自动化技术领先，等等。我们完全可以直接复制粘贴太阳能制造工厂。
到 2028 年，美国最多能增加多少本土制造的太阳能发电容量？
这是个好问题。俄罗斯入侵乌克兰时，我想，欧洲人终于会明白，必须果断实现太阳能板全产业链本地化，从原材料到成品组件，大致分四个阶段。但他们没有这么做。他们仍每天向俄罗斯支付 10 亿美元，换取自己被侵略的“特权”。
当时我认为，他们大约两年就能做到。我觉得美国如果今天开始，两年甚至更短时间就能完成。现在才上午 11 点，所以我们中午之前就可以开始开支票。
扩产可以很快。这里已经有很多现成技术，不需要从零发明。主要是给这里、德国等地的所有制造商打电话，说：“从今天起把工厂规模扩大十倍，预算不限，现在就开始。”
你的许多“预测”听起来不像预测，更像是：“如果我们有二战时期的动员意志，如果我们以曼哈顿计划那样的强度全力推进一件事，能多快做到？”就像问埃隆管理政府会有多快。
他确实短暂管理过一阵。
也许应该改成：“如果埃隆像管理 SpaceX 那样管理政府。”而不是问，如果我们没有把这件事当成二战级别的大事，实际上会怎么发展。
看看 xAI。埃隆显然也参与其中。他们现在重点在芯片上，因为他们知道真正的关键瓶颈是芯片，而不是太阳能。即使特朗普对中国太阳能板加征 200% 关税，而我们又无法通过越南之类的地方绕开，太阳能仍然划算。总体成本上这没什么影响，根本不重要。真正重要的是，拥有性能有竞争力的芯片，而且数量充足，装进电路板、数据中心，接上液冷系统，随时准备工作。
埃隆和他的公司确实擅长这一点：大规模生产，半自动化大规模生产。他们在德克萨斯州有一家生产 Starlink 接收器的工厂，全自动化运行。
太阳能板工厂什么时候会成为关键瓶颈？我非常怀疑它会成为关键瓶颈。全球有数十家太阳能板制造商，彼此竞争。
§03为什么超大规模云厂商选择天然气而非太阳能
所以你非常看好太阳能。
是的。
现在超大规模云厂商正在决定如何为他们的数据中心供电。数据中心规模从 1 到 2 吉瓦，Meta 的项目甚至达到 5 吉瓦。他们正在作实际选择，决定如何供电。真正出钱的人选择了天然气。他们并非看不到太阳能的成本下降速度。数据中心要到 2028 或 2030 年才能上线。为什么他们错了、你是对的？
这是他们的工作，可能他们比我更了解。说正经的，如果你是 xAI，正在孟菲斯市中心建设 Colossus 数据中心，你当然希望尽快建好。
你会问：“我们建设它需要什么？生产要素有哪些？”我们需要一栋建筑，但没时间从零建，于是买一栋，再改造。我们需要电力和散热。那些设备可以用卡车运过来，所以他们就这么做了。还需要天然气，他们在那里有气源，可以接入当地天然气管道。
一般来说，如果能接入天然气管道，就能获得足够电力。普通天然气管道的能量输送能力远高于架空输电线路，而且很容易升级。
所以如果你现在正在建设，就会问：“租用燃气轮机的能力会不会构成瓶颈？”起初不会，因为市场上还有一些可用设备，也许够用一两次。但当规模不断扩大时，你会逐渐碰到其他限制，其中包括天然气供应。现在很多人讨论在宾夕法尼亚等地建设，因为那里有不少被搁置的天然气资源，德克萨斯部分地区也是如此。但与此同时，美国正在扩大天然气出口，所以天然气价格不可能永远低到离谱。
接下来你会遇到燃气轮机制造速度、变压器产量和电网容量等限制。你还会遇到另一个问题：依赖现有电力供应系统的 AI 和民众彼此竞争。最近 PJM 拍卖的结果导致消费者面临非常高、不可持续的电价；他们需要廉价电力来为住房取暖、制冷并维持一般生活水平。
如果把时间轴拉得足够远，你可以无限调高需求。比如每年新增 1 吉瓦，我们可以用燃气轮机满足这个需求，天然气不会永远不够。那每年 5 吉瓦呢？50 吉瓦呢？100 吉瓦呢？你可以把整个系统推到崩溃。
这也许有点急着打比方，但可以想想亨利·凯泽在里士满的造船厂，就在旧金山附近。他一开始为英国建造船只，到战争结束时已经有四家船厂同时运作，后来甚至被钢材供应卡住。二战期间钢材非常稀缺，许多产业都在争夺。于是凯泽工业不仅建了钢铁厂，还建了钢矿，自己开采岩石炼钢造船。
现在的情况也类似，有许多庞大的工业环节需要扩张。我尤其看好 xAI，因为埃隆的企业生态在工业生产方面做过很多事，比谷歌和 Meta 多得多。如果有必要，他们能一路深入到原材料供应。
目前选择天然气的数据中心建设计划，是因为这属于……
PJM 电网有各种不同的电源，包括核电、天然气、煤电等等。若我理解正确，这里的价格上涨可能更多来自输配电成本上升，而不是发电成本上升。
你支付电费时，有时账单会分成输配电成本和发电成本，有时还会列出进口等费用。输配电成本就是：公用事业公司建设和维护电线、把各家各户连接到广阔区域内的电厂所需的费用，再按你的边际用电量分摊；此外还有各种复杂规则，目的是让分摊更公平。
我们看到的问题是——也是加州太平洋煤气电力公司（PG&E）长期濒临破产的原因——即使新增太阳能板、风力涡轮机、燃气涡轮机等设备相对便宜，把电力送到你家却非常昂贵。
为什么？因为在已有基础设施的地区，电线建设和维护通常要由工会化劳工负责。施工会与各种利益发生冲突：无论是在自家街区立一根电线杆，还是修一条需要征用土地的新输电线，都会引发争议。于是你要上法庭，一年又一年地用公共资金起诉别人，而其他利益团体也在花公共资金起诉你，如此等等。还有野火问题。这里简直是鲍莫尔成本病的典型案例。
电网会大规模缩减，其中一个原因是，在现行监管制度下，我们根本负担不起维护电网的费用。
你说缩减，是不是最终所有地方都会脱离电网、自己供电？
很明显，对于 AI 数据中心、铝冶炼厂等超大型固定负荷，必须自建电厂。过去就是这么做的。以前如果你有一家铝厂，也会自己建电厂。
每个工业地点都配备一座备用电厂，听起来效率不高。
我给你描绘一个宏大的愿景。看起来是低效，但如果你对供电弹性或类似指标非常敏感，就不得不这样做，没别的办法。xAI 的 Colossus 数据中心是不是应该有自己的专用电厂？它确实有，就是一批卡车上的设备。低效吗？不，这是他们获取电力最便宜的方式。
好，AI 或许是个特殊案例。但从宏观来看，德克萨斯州、宾夕法尼亚州等地的数据中心都在建设中，许多要过好几年才会投入运营，却选择使用天然气。到底是怎么回事？
涡轮机的供应尚未完全耗尽，相对于 GPU 来说还没有。
你估计什么时候会用完？因为我们也能继续生产。
目前大约到 2030 年之前的产能都已经被预订了。是的，可以多造涡轮机，但有趣的是，要扩大这类涡轮机的产能其实相当昂贵。
迟早得面对一个问题。传统发电本质上是一种蒸汽机。你从地底找到某种化学物质，它和大气处于化学不平衡状态，燃烧后产生热量。可以是煤、天然气或石油。
你这是在给我讲物理世界的“男女之事”啊。
正是如此。燃烧产生热量，再把水烧开。水流经某种机械装置，产生运动；运动带动磁铁旋转，生成电场，电场再推动电子沿电线流动，随后电子再通过一系列开关，最终近似实现思考。
过程有点复杂，但关键步骤是尽可能高效地把热能转化为电能。最常见的方法，无论是核电厂、天然气联合循环电厂还是燃煤电厂，都涉及布雷顿循环。飞机上的喷气发动机也是布雷顿循环。只要有一堆因科镍合金高速旋转的部件，制造成本就很高。
这是因为它本质上效率低，还是怎么回事？
只是制造成本本来就很高。
好。通用电气造的 100 兆瓦燃气轮机，大概多少钱？
我不知道零售价。如果他们的定价很灵活，我猜现在肯定涨了很多。但如果我没记错，仅布雷顿循环设备的固定成本大约是每兆瓦时 35 美元……
多少？抱歉。
仅布雷顿循环就要每兆瓦时 35 美元。还不算燃料、热交换器、冷却池或其他任何东西。光是高速、高温旋转部件的摊销成本，就达每兆瓦时 35 美元。
你认为超大规模云厂商的决策不理性吗？还是他们另有原因？
先说清楚，他们并不在乎电费。这个结论很反直觉。宾夕法尼亚州的一位普通老人对电价很敏感。我们不希望她退休后负担不起电费，只能坐着发抖；这不是我们想看到的。
那每个月使用 Claude、Grok 或其他模型，对你来说有多少经济价值？
很多。
显然远远超过订阅费，也许是订阅费的十倍？
对，轻轻松松超过十倍。
假设订阅费大约 10 美元，创造的价值大约 100 美元。不，可能更接近 100 美元和 1,000 美元。xAI、Anthropic 或其他公司为你的使用量提供服务，成本是多少？
单看电力，服务的边际可变成本不到实际成本的 10%……
他们提供服务的成本可能是每百万 token 1 美元左右，其中电力成本约占 10%。也就是说，10 美分电费能创造 1,000 美元的经济价值。
很明显，Anthropic 可以说：“我们的电力成本涨了一百倍。”现在你的账单里，电费从 100 美元中的 10 美元涨到 10 美元之外，还要收 110 美元的订阅费和算力容量附加费。然后他们就能出高得惊人的价格买燃气轮机。
§04太阳能惊人的学习曲线
好，那我们为什么会迎来太阳能未来？到 2032 年，数据中心会新增数百吉瓦的能源需求，而届时大多数新增电力来自太阳能？为什么会这样？
因为涡轮机产量不够。
不过我觉得 21 世纪初也有过类似情况……我们大概可以叠加一张涡轮机产量图。目前产量已经达到历史上的……
对，基本上已经回到 21 世纪初的生产速度。
但太阳能板也得继续增加产量，对吧？太阳能和天然气的供应链都会有产能弹性。有没有什么原因能说明，天然气数据中心供应链比太阳能更难扩产？
有。我认为天然气的学习曲线远不如太阳能陡峭。这说明太阳能板很好造，容易得多。很少有制造产品比太阳能板更容易生产。莱特定律的系数是 43%。也就是说，累计产量每翻一倍，成本就下降 43%。
这个数字是怎么算出来的？为什么每年都能找到 43% 的成本下降或效率提升空间？
粗略地说，有一万名制造工艺工程师全职投入这件事。
任何制造流程都可以这么说，但没有别的制造流程能达到太阳能这种学习速度。
这并不完全正确。要让这种增长持续很久，需求弹性必须超过学习曲线带来的成本下降。否则，生产累计增加几个数量级后，市场就会以当前价格饱和，产量也无法继续增长。但这里大约每两年就能把产量翻一番；每隔两到两年半，累计产量翻倍、价格下降约 40%。也就是每年下降约 15% 至 20%。仅凭这种降价，需求增长大概就会达到新增产能增幅的六倍。
这点上我认为所谓专家确实错了。常见观点是：“太阳能需求这周就要饱和了，快饱和了。”我们这里有张图，说今年就是拐点，之后再也不会增长。但实际情况是，需求正冲出图表上沿。这个共识是错的。太阳能普及率和产量继续上升，价格继续下降，而且这一切都在加速，连加速度也在加速。
连增长速度的加速度都在提高？
是的。
你是指太阳能发电在能源总量中的占比不断提高吗？
我的意思是，太阳能满足目标市场需求的能力在持续增强。所以现在还非常早期；从太阳能的发展阶段来看，我们还处在苹果 II 电脑的时代。
回到刚才的话题。如果太阳能之所以越来越便宜，是因为大量新增需求支撑了规模经济或其他因素……
是。我接下来要冒昧地表示，我同意埃隆·马斯克的看法。
那天然气涡轮机、变压器、电站以及其他非太阳能系统也应该如此，对吧？我们预计，无论能源来源是什么，AI 都会推高能源需求。既然太阳能变便宜的原因是需求增加、继而提高效率，天然气为什么不行？
假设你是一家银行，正考虑借钱给通用电气扩大燃气轮机产能。你今天就可以开支票，它们会开始扩产，三、四、五年后才看到收益。
到那时，你不知道 AI 泡沫会不会破裂，不知道中国会不会入侵台湾，也不知道西门子或飞利浦之类的企业会不会超过你。你不知道通用电气长期面临的结构性问题会不会让它再次失去竞争力。要收回投资，你还得让工厂保持这种产能运行 20 年。
如果我现在看到他们看到的这些图表，我会问：“25 年后，当太阳能已经是现在这个价格、电池也已经降到现在这个价格时，燃气轮机还能不能保持相关性？”不可能。
我记得一年前也有类似争论。AI 圈的人说：“AI 是真的，会发生。”但 SK 海力士、三星等公司说：“我们不会扩大 HBM 产能，因为 HBM 主要用于 AI 工作负载；如果需求不持续，新增的 HBM 产能就不值得。”CoWoS 封装也曾是另一个瓶颈。
后来怎样了？它们最后还是扩大生产了吗？
我想是的。
有人说“做不到，不会做，无论如何都不做”，其实是在说“给我开张支票”。他们后来确实拿到了钱。现在三星要来美国和 xAI 合作建设 AI6，我想是这样。最后他们都跟上了。
也许可以谈谈数字。目前，美国数据中心用电中有 43% 来自天然气。你觉得如果把时间拉到 2040 年，太阳能会渐近到 100% 吗？
对。当然，煤电等传统发电会逐步退役。如果燃煤电厂还能赚钱，人们会继续运行。但到了某个时候……现在新建一座太阳能电站的成本已经比继续运行一座燃煤电厂还低，所以直接关掉燃煤电厂反而更便宜。另外，总发电容量会大幅增长，因此现有发电量所占比例也会被稀释。
能源使用量也会大幅增加，数据中心的能耗会呈指数级增长。因此，与现有发电量相比，新增电源的结构更重要。
总之，我想知道 2027 年天然气占比是多少。到 2030 年，天然气和太阳能各占多少？
你是问新增负荷吗？
就看新增负荷。到 2035 年又会怎样？如果最终事实如你所说，为数以百万亿计的 AI 灵魂铺满太阳能板，那推进速度会是多少？
该问的问题是，扩张的主要瓶颈是什么。其他一切都会跟着受限。我猜最难制造的一直会是硅，也就是 GPU。真正的问题是，台积电能多快扩大 GPU 产量？这个问题应该问你，而不是我。
我引用 AI 2027 对算力的预测数字。即使你不相信他们关于奇点的判断，他们的算力预测计算得相当合理。我记得他们说，现在全球大约有 1,000 万个 H100 等效算力。到 2028 年会有 1 亿个，也就是全球 H100 等效算力增加十倍。
每个大约一千瓦，差不多就是 100 吉瓦。听起来大致合理。你不是第一个打电话来问我这事的人。我就不点名了，反正你听说过的大公司几乎都联系过我，说：“我们知道，你是最近那篇和 Scale Microgrids 合作的论文里的少数派观点。论文说数据中心可以用 90% 太阳能和 10% 天然气供电。”
我说，你完全可以做到 100% 太阳能。我为此写过一篇博客。所以他们总会打电话来问：“那这个问题怎么办？”大家都在讨论未来几年要建 5 吉瓦的数据中心，仅这些项目就能实现 90% 以上的太阳能供电。因此几年内，我们大概会看到新建数据中心中，大多数主要使用太阳能。
大概多久？
比如到 2027 年，届时开工的新数据中心中，大多数将主要由太阳能供电。
你说开工，是指……？
那时正式动工。
但如果 2027 年动工，现在就得开始规划了，对吧？
所以他们才会找我咨询。我的顾问费非常便宜。不过我无法清楚知道 Meta 团队何时会遇到变压器短缺，或是何时会遇到可削减的市政峰值负荷耗尽——这是最近大家讨论的新问题。
美国只有少数几个地方——我说的少数真的是寥寥几个——曾经可能有铝冶炼厂。电网里有不少潜在富余容量，也有一些理论上可以提高负荷的发电机组。它们通常按 40% 到 50% 的容量因数运行，最多大约能达到 80%，因为经常需要停机维护，尤其是老旧机组。
所以他们会说：“我们可以付钱让你把这座老燃煤电厂开得更满些。电力沿着输电线送到以前的冶炼厂旧址，我们就在那儿建数据中心，并承诺在你需要时主动削减用电。”
这基本等于他们自己配了一座巨型储能电站。没关系，买来就行，设备会用卡车运到。与纯太阳能方案相比，这样做的主要优势是电力已经在那里，不存在供应风险，也不需要大面积土地。太阳能方案的问题就在于，不管怎样它本质上都是农业生产，必须有大片土地。
在所用土地中，真正用于电池、道路、数据中心建筑等的不到 1%，其余几乎全是太阳能板。
§05如何建造占地 5 万英亩、由太阳能供电的数据中心
我们具体算算这个方案的规模。假设要建一座 5 吉瓦电厂，需要多少土地来铺设太阳能板？
我和这个领域的人聊过。他们说：“数据中心的能源成本只占总成本的一小部分，大部分成本都花在芯片上。所以关键只是能不能供应足够能源。”他们还说，虽然太阳能板本身能买到，真正的问题是能否拿到这么大一片连在一起的土地，以及能否获批并网。这显然很麻烦。
确实像一场噩梦。
所以他们会想：“这真的比接入电网更容易吗？”
如果需要几万英亩的太阳能板，哪里能找到这么大一片土地？
基本上可以在德克萨斯州找到。很多人误以为没有足够土地建设太阳能，这纯属胡说。如果你坐飞机飞过美国、往窗外看，就会发现有大片土地适合铺设太阳能板，尤其是西经 110 度以西的地区。
土地必须平坦吗？
不必。山坡上不是也长树吗？所以地形无所谓。举例来说，内华达州面积约 8,000 万英亩。光内华达州就有 8,000 万英亩，其中约 90% 是联邦土地。
我绝不会建议把内华达州全都献给 AI，把它从头到尾铺满太阳能板。不过我这几天看到一些报道说，拉斯维加斯正在衰败，婴儿潮一代正在退休，没人再去那里。人们或许会去看看一亿英亩的太阳能板。
即便是在内华达州建设……
到处都能建，只要找到土地就行。有人说欧洲不能大规模用太阳能，因为欧洲没有太阳能资源。欧洲有太阳能。我夏天去过欧洲，那里每天有将近 20 小时的日照，当然有季节性，但这不是什么大问题。
但季节性确实是问题。能源成本只占总成本一小部分，你更在乎芯片能不能持续运行，对吧？
实际情况是，假设欧洲终于醒悟，决定参与 AI 竞赛——我希望他们会这么做。他们会说：“要建这些数据中心，我们迟早得铺 100 吉瓦太阳能，可能选在人口较少的南欧。西班牙是很好的起点，所以我们就在西班牙建设 100 吉瓦的太阳能数据中心。”
从实际角度看，如果你在 AI 超大规模扩张上投入巨额资金，就希望系统达到四个九的可用性，从而最大化整个项目的每美元 token 产出，而不只是某一个环节。这是个很细微的问题，之后也许我可以详细解释。先假设你需要 99.99% 的可用性。要在冬季中部达到这一点，你就必须超额建设大量太阳能。
太阳能建得过多是坏事吗？不是。我们生产的食物比需要量多 40%，这是坏事吗？不是。总比少生产 40% 好。实际上，这意味着数据中心连着一座巨型专用电厂，一年中 99.9% 的时间产电量都超过自身需求，99% 的时间更是远超需求。
多余电力也可以供给当地公用事业公司。这样他们就不是对数据中心说：“你不乖，现在必须按我们的要求断电。”而是说：“嘿，数据中心，我注意到一年 360 天里你都有很多闲置电力。能不能接一根电线出来，用几乎零边际成本的电给整个城镇供电？住宅电池和本地电源不足的部分，我们再补上。”
Brian Potter 在博客里打了个很好的比方：我的 MacBook 有 1 TB 存储空间，我只用了 100 GB。我买 1 TB 版本，是因为价格足够低，觉得以后可能用得上。你是说太阳能便宜到这种程度后，我们会像对待硬盘空间一样对待电力，干脆多建一些备用？
此外，市场会在新的边际供需水平上重新形成。现在电力行业的人都在想：“我从事发电或储能业务，要服务 AI 市场，因为增长都在那里。”目前美国 GDP 增长几乎都来自这里。
我想你还没回答这个问题：理论上我们能做到，但现实中能不能拿到许可，建出几万英亩连在一起的土地？
土地不需要连成一片，连在一起当然更好，但不是必要条件。可以这边一块、那边一块，用电线连接起来并不难。事实上，理论上可以把一片又一片太阳能场铺开……
Casey，给我讲讲你的理想场景。
放眼望去，到处都是太阳能板。在太阳能板中间，大致放置电池和……
我玩过《异星工厂》，记得游戏里有一种电池和太阳能板的最优布局。
电池和数据中心会放在中央节点。按占地面积算，大约 10% 是机柜，10% 是机柜通道，也许 50% 是叠放的电池，另外还要放冷却设备之类。这些是集中式节点中的设施占地比例。
规模可以是 100 兆瓦，也可以是 10 吉瓦，取决于你想扩大到什么程度。要连到外部世界，只需要一条光纤电缆：可以架在电线杆上，也可以埋在地下，真有必要的话甚至可以用微波链路或 Starlink。我不确定 Starlink 的速度或容量是否够，也可以用激光链路。就这样，一个完全自成一体的计算世界。
因为它脱离电网运行。
对，它会在德克萨斯州某处的私人土地上离网运行，周围偏远荒凉，没有人居住，未来也不会有人住，因为环境根本不适合人类。
从比例来看，我注意到一个趋势：随着每块 GPU 的浮点运算能力上升，机柜的功率密度也大幅提高。
现在机柜的目标功率是每柜 1 兆瓦，听起来太疯狂了。
我觉得可能还不止这个数字。
我们具体算一下。假设有一个功率为 1 兆瓦的机柜。冷却设备我交给空调专家，基本上就是不断加装空调。然后还要配置电池。
要实现四个九的可用性，也就是 99.99%……在德克萨斯州南部，实际需求会更低。但我们就假设需要 24 小时的电池储能。这样可以撑过连续两个恶劣的夜晚。事实上，只要略微降低总体算力，就能大幅降低能耗。所以如果连续遇到三天左右的糟糕天气，还可以显著降低功耗，同时不明显影响推理或训练。
好，假设使用特斯拉 Megapack，每个储能约 4 兆瓦时。于是一个 1 兆瓦机柜配六台 Megapack，每台大约是一卡车设备。也就是一车机柜，加六车电池。要让平均功率达到 1 兆瓦，德克萨斯州的太阳能板利用率大约是 25%。如果每天日照都一样、昼夜长度固定，平均算下来需要 4 兆瓦太阳能板，占地约 4 英亩。但实际上要实现四个九，而不是只有一个九，就得超额配置约 2.5 倍。因此需要大约 10 英亩太阳能板。
所以就是 10 英亩太阳能板、六车电池、一车数据中心，再加上一些冷却设备。
这么多设备能给多大的数据中心供电？
1 兆瓦。也就是说，实现四个九，大约需要 10 英亩土地来支持 1 兆瓦数据中心。
如果要建 5 吉瓦，那就是 5,000 倍乘以 10，也就是 5 万英亩。规模更大时，这些数字可能还能再降低 10% 到 20%，但数量级就是这样。5 万英亩听起来很多。
确实很多吗？
橡树岭划拨的土地有 10 万英亩。汉福德也划拨了大约 10 万英亩。
汉福德是什么地方？
汉福德是曼哈顿计划中生产钚的地方。
我不知道那地方有多大。是不是先觉得“这也太小了”，后来一听是 10 万英亩，又觉得“其实也不小”？
那里至今仍有大片地区无人居住，因为它是国家实验室。设置在那里，是因为当时他们认为需要四座堆来生产钚。这些不是能释放热能、因此可以发电的核反应堆，而是用来生产钚的。
最后他们只需要两座。他们原本希望彼此分开，因为担心反应堆会突然爆炸；此外那里还有许多其他设施和工厂。
Austin Vernon 写过一篇有意思的博客。他说，如果配备柴油发电机等备用电源，让它们承担冬季 10% 的发电量，就可以少装 60% 的太阳能板，因为不必按最极端情况来设计。
对，这里确实有个平衡点。这不是一个很复杂的优化问题。喜欢做优化的人会这样算：先找美国国家可再生能源实验室的太阳能数据，了解某个地区的太阳能资源，再逐步增加太阳能板和电池，跑完整年的模拟，直到达到目标可用性。
你可以在太阳能板数量和电池数量之间相互调整，通常会有一个相当宽的最优区间。也可以加入第三种电源，比如柴油备用发电机或燃气轮机。
问题是，如果 Meta、微软或其他公司想尽快动工，太阳能农场运营成本可能低，但前期资本支出很高。你得雇 3 万人到沙漠里安装 5 万英亩太阳能板。他们为什么不直接买 50 台燃气轮机？
为什么不和微软竞争，或者让 Meta 出价压过谷歌，买下当年最后一台能买到的燃气轮机？完全可以。Meta 已经意识到，扎克伯格要赢的时间不多了。不过先说清楚，资本支出并没有高到离谱，因为主要成本仍然是 GPU。5 吉瓦的 GPU 得花多少钱？
我不确定数字是否准确，可能是 2,500 亿美元左右？
2,500 亿美元听起来差不多。那在德克萨斯州铺设 5 万英亩太阳能板，会不会超过 2,500 亿美元？
真是一大笔钱。等等，我刚才心算了一下，确实很多。
土地成本大概只有几亿美元左右，所以只占总成本的 0.1%。
一兆瓦太阳能的成本是多少？如果问业内常见机构，他们会说 100 万美元。但在 Terraform——我的日常工作单位——有件事一直让我难以置信：不算关税，太阳能组件本身每瓦只要 8 美分，也就是 8 万美元……
每瓦 8 美分？但算上安装和其他费用，不是每瓦一美元左右吗？
没错，包括安装和其他费用。但太阳能板才是真正神奇的部分：它能以 25% 的效率把阳光直接转成电能。其他成本都应该低于太阳能板本身。如果你想参与这个项目，欢迎来 Terraform 工作，因为我们对成本非常敏感。
放心，我们会给你机会打广告的。
说正经的，核心结论是，超大规模云厂商对电价不敏感，他们敏感的是能不能拿到电。这些增长速度会让供给弹性碰到瓶颈。太阳能是应对这类能源需求的最佳选择，因为阳光会从天上倾泻而下。
§06环保法规如何阻碍清洁能源建设
如果太阳能价格可能下降、需求又会上升，你觉得电价可能会涨吗？
会。不过目前的电价反映的是监管制度不合理。欧洲和澳大利亚也有同样的问题。电价会不断上涨，直到人们受够了，说：“不，我们要求你们允许我们使用过去 50 年发明的电力技术。”
导致我们在能源方面输给中国的因素中，关税无关紧要，因为正如我们讨论过的，电力成本不是我们最敏感的项目。真正的问题是环保法规正在积极阻止美国部署可再生能源。这也是德克萨斯州领先的原因。德州太阳能部署速度是加州的 10 倍。太阳能监管环境简直荒唐，实在太荒唐了。
美国太阳能迟迟没有大规模部署，部分原因是 20 世纪 70 年代初通过了一系列法律，原意是保护环境。这本来很合理，环境当然值得保护。
大家可能听说过《国家环境政策法》（NEPA）之类的规定，但这些法规对太阳能有什么特别影响？
假设你在偏远地区有一大片私人土地，想建太阳能电站。这可能会触发 NEPA 要求，接下来你就得按照现行法规做法律条文没明确要求、但实际上被视为必需的评估。环境影响审查要做四年，产生的文件多到只为印报告砍伐树木所造成的环境影响，就超过直接建设太阳能电站的影响。这太荒唐了，简直离谱。
在南加州有件事尤其让我抓狂：太阳能本身还算新事物，离网太阳能更是非常新。稍不留神，你就会被按建设化工厂的标准监管，尽管你建的只是一片太阳能阵列。
太阳能阵列对沙漠的影响甚至可能是正面的，因为它能遮挡地面、帮助土壤保持水分。如果想扭转荒漠化趋势，铺设太阳能板或许就能为这个过程提供资金。但你要经历比整平土地、铺上混凝土更严格的环保审查；有些地方即使整平土地、停放一堆漏油的旧车，让机油渗入含水层，也不一定需要许可。
但建太阳能项目就得走完整套流程。如果听众能推动一件事，那就是为太阳能项目设立类别豁免。或者，你可以让我把钱存入托管账户，保证 20 年后把沙漠里所有太阳能板都拆掉，让土地恢复原状，我会立刻同意。
如果我还得再雇一位生物学家，花 1 万美元告诉我：“这块 40 英亩的地上有一簇草，我们觉得它可能是这种蜜蜂偶尔会吃的 20 种植物之一；这种蜜蜂目前还不算濒危，但未来可能会濒危……所以你不能在那里建设。”这块地明明划为不受限制的工业用地，夹在火箭试验台和化工厂之间，位于沙漠工业区……我真要变成小丑了。这太荒唐了。
但我们也得保持平衡。我不想让物种灭绝。更大的问题是，如果 10 到 20 年内不让整个工业体系摆脱化石燃料……首先，我们会像英国一样变穷，因为煤炭基本上会用完。其次，气候变化会淹没海岸城市，就像佛罗里达可能面临的情况。为此需要太阳能合成燃料，也需要硫气溶胶注入和其他几种方法。
§07电池如何替代电网的部分功能
有人会指出，输电线路建设几十年来一直停滞不前。变电站、变压器等环节都有很多瓶颈。为什么这不会阻碍太阳能大量部署的未来？
这是个很好的问题。差不多两年前我们刚认识时也聊过类似的话题。那次对话促使我写了一篇博客。这是理解问题的一种好方法。
你还写过另一篇相关博客，是和我们的一次谈话有关的，题目叫《如何为 AI 供能》。
那篇更新，应该是晚餐后写的。公平地说，我通常会在博客里明确说明自己是在开玩笑，还是在认真分析；但这篇我是完全认真的，而且它也是最偏离主流预测的观点。我认为这个领域里所有我尊重的预测者都不同意我。先放一边不谈。
我们知道电网为什么贵：要在难以抵达、难以维护的地方架设大量电线，劳动力老龄化、法规、土地征用权等问题又会让事情更复杂。因此，电网短期内既不会变便宜，也不会更容易建设。如果看看能源部预测的未来十年输电网需求，再和实际建设速度相比，二者根本不在一个数量级。
你可能会问：“那我们是不是彻底没办法了？”没有，因为电池实际上能完成电网的同一种功能。这听起来有点奇怪，听我解释。电网把电力从一个地方输送到另一个地方，几乎以光速完成，因此它实现的是空间套利。比如，当地核电厂附近的电很便宜，因为发电量大；而你家里的电很贵，因为家里没有电厂。你向中间商支付少量费用，他们让这笔交易成立。这基本上就是电网的工作方式。
直到最近，电网上唯一能有效储存电力的方式是抽水蓄能。它只适用于少数地方，容量也有限，整体效率并不高。
现在有电池了。电池可以在一天的某个时间储电，在另一个时间放电。它们实现的是时间套利。电池既可以就地安装，也可以部署在远处。我认为未来会在太阳能阵列旁边、电网中的变电站、即将关停的电厂所在地，以及各家住宅里都安装电池。
还有一种思考方式是计算人均电池配额，也就是每人多少公斤电池。我们年轻时，锂电池只装在手机里，可能人均只有 10 克左右。如今这个城镇一半的人开特斯拉，人均锂电池或许达到 100 公斤。每个人拥有的电池总量增加了四到五个数量级，而且这个趋势还会继续。
电池实现了时间套利。太阳每天都会升起，所以供电量会从中午波动到黄昏：中午太阳能阵列的电原本会被弃掉，傍晚大家看电视、做晚饭、开空调降温时则需要电。这个周期非常可预测。而天气很差时，可能需要调用胡佛水坝附近电厂的输电线，但这种情况没那么常见，尖峰利用率几乎从不出现。电池的年均使用率可能达到 300 天；相比之下，造价最高的高压电网资产利用率要低得多，包括变电站和服务这些设施的变压器。
因此，电网运营商的处境很糟。原有资产日渐老化，却被电池逐步取代。电池安装在用户电表后，运营商无法决定它们是否安装、如何使用。运营商只能眼看着自己可以收取高价的资产利用率年年下降，同时运营成本年年上升。
因此，电力从发电端到用电端的平均传输距离显然会大幅缩短。这种趋势已经出现，而且还会继续。
这对太阳能尤其有利，但太阳能也是最不稳定的电源。
天气预报可以让你比较准确地预测三天后的太阳能发电量。
但你不能改变电池的数量。
理论上你可以，因为电池可以装上卡车四处运送。也许会出现电池容量市场，把电池开到有需要的地方。实际上，更便宜的做法可能是直接把电池容量扩大一倍，因为电池只会越来越便宜。
这意味着你可以说：“我知道接下来会有三天太阳能偏低，所以我现在先限电 5%，这样三天后就不用限电 50%。全年下来，我只需限电五小时，就仍能达到四个九的供电可靠性，而不是因为无法预测天气而限电 24 小时。”
§08GDP 失灵了：衡量 AGI 的价值应看总能源使用量
好，假设你说得对。我觉得最终你会对。也许我们只是在什么时候实现这一点上意见不同，我也没资格反驳。但很难否认，按长期趋势看，我们的文明将会大量使用能源，其中很大一部分来自太阳能。沿着这种趋势一直想象下去，进入那种狂热的科幻场景：文明会是什么样？会发生什么？
卡尔达肖夫一级文明。
先不谈把整个地球变成 AI 工厂。假设到了 2030 年代，已经有人建设 5 吉瓦或 10 吉瓦级别的数据中心。
硬件的价值取决于与之配套的软件。目前 AI 模型还不错，但它们运行的硬件能创造多少经济价值，多少受限于软件能力。可如果真有 AGI，具备人类甚至更高水平的智能并运行在 H100 上，那块 H100 就价值巨大。人类劳动的成本很高。目前我不认为 AI 已经有那么高的价值。纯从经济价值看，这些模型还没那么值钱。OpenAI 的年经常性收入大约是 100 亿到 200 亿美元。
这太差劲了，糟透了。他们晚上怎么睡得着？
作为对照，麦当劳和 Kohl's 的年收入都超过这个数字。
但 AGI 的承诺是自动化人类劳动。全球劳动力创造的经济价值大约为 60 万亿美元，也就是全世界支付给劳动者的工资总额。AGI 能创造的价值就在这里。即使只自动化白领工作，价值也有数十万亿美元。
所以，一旦模型达到人类水平，它们的价值至少会达到这个数量级，前提是你能够造出并运行它们。
我认为我们不该把上限设为“可能只是当前工资总额的一部分”，因为那很大程度取决于人类劳动力的现状。
当然，这已经是个下限了。
是的，肯定只是下限。但想想有人试图估算卡特彼勒的市值上限，说：“挖一条沟要用这么多工人和手推车，所以卡特彼勒的价值不可能超过这个数。”
理解工业革命的一种方法是：每一次工业革命，都是找到绕过某个约束或瓶颈的方法。工业革命之前的瓶颈是新陈代谢：人或马能消化多少燕麦，再转化成多少有用的机械动力，供农奴主使用？如今，如果有人说粮食产量会决定某个国家的经济实力，我们会觉得可笑。因为现在消耗的能量中，99% 都绕过了肠胃，进入汽车油箱、飞机、输电网等系统。
如今的 AI 革命，是在绕过认知限制。写作、印刷术、计算机和互联网在某种程度上早已让我们这么做。信用卡就是很好的例子：它绕过了建立信任网络这一认知限制，因为它把信任集中起来。
这很有意思。我想感谢 James Bradbury 和 Gwern。几天前跟他们聊过后，我才想到这一点。如果按 GDP 衡量，AI 的产出可能会让人失望。经济学家抱怨互联网时会说，互联网带来的消费者剩余难以衡量，因为很多商品和服务免费提供，不会计入 GDP。
石油也一样。
你是说能源只占 GDP 的 1% 左右？
石油一年大约创造 8 万亿美元价值，对吧？
对。
但如果你说：“有一天，我们消耗的石油能量会是食物能量的 100 倍；而每焦耳食物能量的成本，就按一个巨无霸汉堡的价格来算。”那石油一年就该值 800 万亿美元。按单位能量计算，汽油等石油比人类能消化的最便宜食物便宜 100 倍。我们用这么便宜的石油来运行经济，是不是搬石头砸自己的脚？当然不是。
对，而且某种商品占 GDP 的比例也不等于它有多重要。比如石油可能只占 GDP 的 1% 左右。但没有石油，油价冲击可能让 GDP 下降两位数。因此需求弹性往往比它对 GDP 的原始贡献比例更重要。
回到 AI 的问题，最终会发生巨额通缩。Gwern 这样说：“想象 Dario 那座由天才组成的数据中心，它的贡献如何计入 GDP？输入是芯片、能源等，输出只是 token。这两边和数据中心创造的价值相比，都不会特别庞大。”
如果那座天才数据中心自动化或增强了许多人的工作，它可能反而会造成名义 GDP 下降，同时极大提升人类文明能够创造的有价值成果。长远来看，也许用能源总消耗量来衡量经济或文明规模，比 GDP 更合理。同样，AI 的可变运行成本会很低，远低于人类工资，因此 GDP 可能大幅通缩。
如果经济变成混合模式，AI 做我的工作，我也做我的工作……
我喜欢“混合经济”这个词的新用法。
显然，相对于人类，我仍有一定定价能力，所以 AI 也会有定价能力。但如果出现一种 AI 特别擅长的新职业，而且它几乎没有人类竞争，那它的竞争对手就是其他实验室。我猜价格会降到略高于生产这些 token 的边际成本。
我们也许不该假设，如果顶尖 AI 研究员年薪是 20 万美元——好吧，就以我这种水平的 AI 研究员来说，年薪 20 万美元——那么一个和我同样出色的 AI 也值 20 万美元。别忘了，现实中我每周可能只有十个小时能完成最顶尖的认知工作。
它的价值显然远高于此，因为你可以复制粘贴它的产出很多份；但从另一方面看，价值也可能远低于此，因为还要考虑新增一批 H100 的边际成本。
如果 AI 很快就在某类工作中高度专业化并超过人类，那么提供这项服务的成本也会大幅下降，同时它在整体经济中创造的价值会大幅上升。
没错。如果我们认为认知能力可以无限增长，而认知能力又能通过能源产生——只要你相信太阳能最终会胜出——那么可以根据太阳能供电运行一块 H100 需要多少土地，推导能源奇点的规模。这种推导很有意思。至少，我们会用满所有土地；再往后，认知能力的边际价值可能会下降。
我们前面谈过。如果 10 英亩土地能为 1 兆瓦的 H100 供电，假设 1 兆瓦相当于 1,000 个人的计算力，那么每英亩土地就能供给 1,000 个人份的认知能力。土地的隐含价值远高于未开发沙漠，也远高于人类历史上最肥沃的农田。
这是按当前硬件效率估算的，不知道值不值得展开。简单说，一块 H100 的浮点运算能力相当于人脑，但耗能大得多，约高出 50 倍。
是吗？
大脑用 20 瓦，H100 用 1,000 瓦，对吧？至少可以肯定，硬件效率能够达到人脑水平。人脑用 20 瓦就能完成这么多浮点运算。按这个比例，1,000 除以 20 是 50，所以一英亩太阳能可以供给 5 万个 AI 心智？
实际数字可能还大得多，因为神经元显然比晶体管慢得多。大概十年前，我有个朋友提醒我，手机为了省电，会在你输入“hello”时每个按键之间休眠。按下 H，它就打个盹，等上约一万个时钟周期；接着按 E……挺不可思议的。埃隆在谈自动驾驶汽车时似乎也提过。对计算机来说，人类做的任何事都慢得像冰川。
§09每片硅晶圆承载一个心智，飞向太空
回到最初的问题。我之前解释过，为什么我认为 2030 年代 AI 的额外能源需求可能超过数百吉瓦。现在我想具体了解这意味着什么。到那时，问题基本上会变成工业问题：能不能生产足够多的太阳能板、组件和电池，更别说芯片本身了？
这是工业层面的问题，此外还有文化层面的问题。
先谈工业层面。我想知道，如果到了 2035 年我们已经拥有 AGI，只是受部署能力限制，那时的世界会是什么样？
要运行这些计算，最低限度需要多少物质？现在我们谈的是 AI 机柜、电网、输电线路和各种区域电网运营商，其实这些都不需要。埃隆做事时，第一句话通常就是：“删掉所有绝对不需要的东西。”
你真正需要的是一大片相对便宜的硅来发电，再加一小片昂贵的硅来计算。如果在太空中，这样就够了，因为那里始终有阳光，不需要电池。如果在地球上，还需要电池和一些连接线路。
你不需要变压器，甚至不需要直流—直流转换器。可以用降压转换器、继电器或其他设备，让太阳能阵列的电流输出与电池充电状态、GPU 耗电量相匹配。
一块桌子大小的太阳能板，在阳光充足时大约能发 500 瓦。可以想象，不同技术栈的外星人制造这样的系统：把太阳能阵列和一小块计算物质集成起来，甚至放在同一片晶圆上。基本上就需要这些。
在同一片晶圆上？因为全都是硅？
最终都是硅。硅是什么？一种元素。地壳里到处都有，不会短缺。
这真是个很好的科幻创作题材，尤其是在太空中，因为那里不需要电池。未来的台积电可以直接生产集成太阳能电池的芯片。
它们可以在太空中飞行，充当太阳帆。密度比较大，所以不会飞得特别快；但反正它们可以永久运行。
Casey，这就是戴森球的组成材料吗？太阳能电池中间放一块计算物质？
它们可以飞得更靠近太阳以获得更多电力，直到达到热极限；也可以飞远一些，探索其他地方或前往其他行星。它们可以用集成在晶圆上的液晶面板调整太阳帆方向。后人类状态是什么样？大概就是如此。
一面太阳帆，中间嵌着一块计算用硅芯片？
相当于一个人的计算能力。一个人脑可以由大约一平方米的硅来模拟，并在太空中漂浮运行。
多少？抱歉。
一平方米的硅，厚度像一张纸，漂浮在太空中。这就是未来人类的形态，也就是我最终的形态。
这就是最终的吸引子状态。
这假设软件也会有所改进，但我觉得这并不……
这些都只假设软件稍有改进。戴森球只需要把算法稍微调整一下。
变量在于太阳能板的面积。要制造硅，需要什么？制造太阳能阵列和芯片是多阶段工艺。通常先从硅酸盐开始，最好是纯度较高的岩石；然后用化学方式还原，有几种不同工艺。之后再提纯：太阳能阵列理想情况下要达到六个九的纯度，更高端的计算设备可能需要九个九；接着长晶、切割晶圆等等。
所以接下来的瓶颈是：我们多快能把地壳里的硅转化为足够多的材料，以支撑硅基思维？硅产业链是什么样的？
你有什么想法吗？
这会很快。每平方米能收到 1 千瓦太阳能；如果用它从下方的泥土中分离氧，不用太久就能完成。制造太阳能光伏阵列只需要约 20 微米厚的硅。
你是说普通泥土？
对，普通泥土里就有大量硅。举例说，新建一座硅精炼厂大约需要 18 个月。不过这只是按现有技术估算，我觉得我们可能会找到新方法。太阳能可以近似免费供应，有个好处是我们能重新审视许多传统工业流程：它们原本为效率优化，而我们可以问：“如果多用一倍电，只想更快、更便宜地完成，怎么办？”这样资本支出更少、筹备周期更短，但电力消耗更多。
你可以开始解决问题。比如要化学还原硅，可以采用效率低一些的电解法，在富氢气氛等条件下进行。精炼硅的一种方法是把它变成硅烷，也就是四氢化硅。我不是化学家，但我想公式没错：SiH4。它是一种气体，有点像甲烷，只是在元素周期表里往下一个位置。千万别吸入。
变成气体后，就可以过滤掉那些不会形成气体或能够按密度分离的污染物。这有点像浓缩铀，但要容易得多。然后把它加热、分解，得到纯硅，再沉淀成晶体。
我觉得这很有意思。大家讨论 AI 奇点时，通常不是能源、物理等领域的专家。他们只关注认知能力，例如 AI 能以多快速度变得更聪明。
我觉得这确实很有意思。如果认知能力可以无限增长，而能源能支撑这种增长——只要你认为太阳能最终会成为主力——那么我们可以尽可能把地球接收到的能量转化成认知能力，形成能源奇点。
我以前没这么想过。不过有一种看法是，进化一直在不断分化、复杂化热力学梯度。
起初是简单的 RNA 生物，后来变成工业经济。但可能——我没有充分理由认为哪种情况一定会发生——我们如今看到的是一次回归，回到最简单的热力学到认知能力的转换链：恒星聚变、太空的黑暗和温差。
接下来，最有效地把这种能量转化成可用认知能力的，可能就是硅。太阳能电池让电子越过费米能隙，再通过一系列开关和电路作出决策，最后用激光向朋友发消息：“嘿，我刚想出了一个新梗。”
这是个有意思的概念。四十亿年来，生物种类不断分化、复杂化；之后也许会发生一次大幅回归。
要不要给你机会宣传一下，为什么大家应该去 Terraform 工作？
先简单介绍一下：Terraform 是我的本职工作。这家公司是我近四年前创立的。我们用阳光和空气制造合成天然气，也在开发其他基础原材料技术。我们还有甲醇工艺。甲醇和甲烷是制造各种碳氢化合物的前体。我们还能生产另一种化学品氨、加工钢材、淡化海水，也能制造水泥和其他一些东西。基本上，除了玻璃和纸张，主要工业生产的东西我们都能做。
我们正在招聘，职位信息在 terraformindustries.com。是的，网站就是故意做成那样，因为我们很酷。我们是一群非常特别的人。我认识很多聪明人，也有幸和其中最聪明的一些人共事。我们大多是机械工程师。我绝不会聘用不会数学的人。我们也不会像 Astronomer 那样遇到麻烦，因为我们没有人力资源主管。
而且 CEO 没有婚外情。
对，第一步。
Casey，我觉得那才是更关键的问题。
人力资源主管也可能惹上麻烦。我只是想说，在这里每个人都得会数学，这对我非常重要。我希望 Terraform 成为有抱负的硬件人才实现最佳发展的地方。这一点很重要。来这里不是打卡领工资、改进某个闪亮的小玩意儿。这仍是个小团队，每个人基本上负责一个项目。我会让你成长进步——也许不像 Jensen 那样把人“折磨”成才，但有时感觉可能差不多。
你能和美国西海岸至少在这个领域里最优秀的人一起工作。Terraform 也是一家独特的公司。我几年前以为，现在应该早就出现竞争对手了，但并没有。除了英国一家小型初创公司，没人做这件事。你现在加入就能从最初阶段参与，技术也会非常酷。最终我们还可以把整套设备搬到火星上，帮助机器人霸主用泥土制造更多机器人。太棒了。
不错。
来我们这里工作吧。
Casey，非常感谢你来参加播客。
谢谢你邀请我。
这次聊得很开心。
是啊。