#2030年最大AI算力集群将耗资超1万亿美金#
刚才我们说了模型的训练数据可能在2032年之前耗尽，现在另一个来自situational-awareness.ai刚做的一个大胆预测，如果模型训练AI算力的规模保持约每年增长约 0.5个数量级的趋势，那么到2030年，一个AI算力集群的成本将超过1万亿美金（图一。为了便于理解这个数字我做一个类比，大致相当于浙江省一年的GDP）。但更夸张的是，耗电将占到20%的美国电力总输出（所以就算钱够，电可能也不够，见图二、图三）。

研究也从历史数据比较的角度，分析了一下可能性（意思是也不是没有可能）：
1、在资金最充裕的时期，曼哈顿计划和阿波罗计划达到了国内生产总值的 0.4%，或者今天每年约 1000 亿美元（和AI比起来就不算多了）。以每年 1 万亿美元的投资规模来看，人工智能投资将占国内生产总值的约 3%。

2、1996 年至 2001 年期间，电信公司在今天的美元价值中投资了将近 1 万亿美元用于建设互联网基础设施。

3、从 1841 年到 1850 年，私人英国铁路投资总额相当于当时英国国内生产总值的累计约 40%。美国国内生产总值的类似比例相当于十年内约 11 万亿美元。

4、快速增长的经济体往往将其国内生产总值的很大一部分用于投资；中国在过去二十年中已经将其国内生产总值的 40%以上用于投资（相当于每年 11000 亿美元，按照美国国内生产总值计算）。

5、在第一次世界大战期间，英国、法国和德国借款超过了其国内生产总值的 100%，而美国借款超过了其国内生产总值的 20%；在第二次世界大战期间，英国和日本借款超过了其国内生产总值的 100%，而美国借款超过了其国内生产总值的 60%（相当于今天超过 17 万亿美元）。