在場的各位都是 ____，Anthropic 推出最強模型 Fable 5
上週是我目前 Computex 生涯裡最狼狽的一次。
GTC Taipei 的前一天我生病了，結束後帶著 39 度的高燒從台北開車回林口，那應該是我這輩子開過最危險的一段車，當時真的應該直接叫 Uber 去看醫生的。也因為這樣，我的 Computex 行程全都壓在下半場。但難得來了，我決定挑戰一個自己平常根本不會碰的主題：能源、電力、資料中心。
先打個預防針：我不是電力工程師，也不是金融分析師。我只是一個每天在用 AI、偶爾分享怎麼用 AI 的人。所以這篇文章不會有很深的技術分析，但我可以告訴你我「為什麼覺得這件事值得花一個下午去聽」。
我印象很深刻的是，前年年底 Satya Nadella 接受訪談時提到，他們手裡有一堆GPU，有 RAM，有一堆準備好的硬體，但問題是資料中心根本來不及蓋好，然後也沒有電，這些硬體就單純買來放在那邊，因為沒有任何地方可以插進去。
但你知道嗎，這件事過去了一年半了，事情並沒有解決。高盛在最近的報告裡更新了他們的預測：全球資料中心電力需求，到 2030 年將比 2023 年暴增 220%，總用電量將達到 1,350 TWh，相當於「整個日本的年用電量」（一個國家一整年的電量，因為數字實在太誇張，要重講一次）。
他們也指出，未來一到兩年內，美國原定要開張的資料中心，預計只有 50–60% 能夠準時上線，其餘的都面臨延誤或取消。就連 OpenAI 宣佈要砸 5,000 億美元的 Stargate 計畫，在德州的進度也已經落後原定時程。
所以帶著這個問題的我，特別去聽了兩場論壇，整理出兩點大的 Takeaways：
Takeaway 1：兩百戶家庭的尖峰用電量，如何塞進 NVIDIA 在 GTC 展示出來的機架
如果你有看今年 GTC 的報導，應該看過 Jensen 在台上展示的 NVIDIA 最新 GB200 機架，而這個機架要怎麼供電，就是我的第一個問題。
這場的演講者是德州儀器 Kilby Labs 的 VP 暨研發主管 Dr. Jeff Morroni。Kilby Labs 有點像是他們的未來研究院，從這個層級的人出來談資料中心供電，明顯不是在推產品，而是分享他們認定接下來十年最核心的研究戰場。
根據 Morroni 的說法，現在的 AI 機架已經來到 100 千瓦，下一代 AI 機架正在朝百萬瓦推進，而這相當於 200 棟冷氣開好開滿的房子的總用電量，裝進一個冰箱大小的鐵櫃裡。
傳統資料中心的供電標準是 48V。電功率等於電壓乘以電流，意思是：電壓固定，要送出越大的功率，你就需要越大的電流。電流越大，電線就必須越粗，才不會過熱或白白燒掉電。
所以為了安全地傳這個電流，你需要的銅排（銅線）粗到接近你的手臂，加總起來重達 450 磅，而機架就這麼大，450 磅的銅線基本上就已經把整個機架塞滿了，晶片無處放。
解法說起來非常簡單：把電壓拉高十六倍，電流就少十六倍，電線從手臂粗變成手指粗，空間省出來了，熱也少了。這就是 800V 直流電（800VDC）架構的核心邏輯。
Takeaway 2：資料中心的「數位轉型」？蓋不出來，那我們就翻修
Schneider 是全球最大的資料中心電力基礎設施廠之一，新的機房要蓋、舊的機房要撐，兩邊他們都在做。他在台上要大家想像一個畫面：一個兩公尺高的機架鐵櫃，裡面要同時塞 GPU、供電設備、散熱設備三種東西。GPU 越強、越耗電，供電和散熱需要的空間就越多，但機架沒有變大。
那些支援算力的東西，正在擠壓算力本身的空間。這個矛盾在 AI 之前幾乎感覺不到，現在已經是設計資料中心最頭痛的問題之一。
那怎麼解？他說了一句話讓我印象很深：「不要把這場轉型想成一個按鈕，按下去就從舊系統換成新系統。」現有機房的電力骨幹已經按照交流電邏輯鋪了幾十年，要全面切換成 800V 直流電架構（就是 takeway1 那張 NVIDIA 的機架示意圖），等於要替換所有配電設備、重訓工程師、重寫安全法規。
他提出的務實方案是把電源轉換設備搬出計算機架、放進旁邊一個獨立機架，用更細的線連回來，現有架構大致保留。不是最漂亮的解法，但它能做，也能解決當前AI 最吃緊的電力問題。
「贏的不一定是最好的技術，而是能夠規模化的那個。」這個邏輯不只適用於資料中心的硬體架構。我們每天在討論哪個 AI 模型最強，但回頭看，真正贏的從來不是 benchmark 第一名的那個，而是能讓大家習慣、馬上就可以使用的。
好啦，這週廢話太多了，讓我們進入本週的 AI 五件大事吧！
本周焦點事件
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