目前全球火爆的 AI大模型真的很热，世界各国争先恐后的在研发AI 模型。
其中以美国最强，中国紧跟其后，韩日德在后续尾随。
AI 大模型本身设计难度虽然高，但是无论多高明的设计，在其诞生之初都是如白纸一般的婴儿。
只有通过不断的数据训练才能变成一个智商超高的怪物。
而这就不得不提到 AI 的耗能问题了。
AI服务器和芯片是产生能耗最主要的地方。
通用型服务器只需要2颗800W服务器电源，而AI服务器则需要4颗1800W高功率电源。
据《纽约客》杂志引援国外研究机构报告，ChatGPT每天要响应大约2亿个请求，在此过程中消耗超过50万度电力，也就是说，ChatGPT每天用电量相当于1.7万个美国家庭的用电量。
而随着生成式AI的广泛应用，预计到2027年，整个人工智能行业每年将消耗85至134太瓦时（1太瓦时=10亿千瓦时）的电力。
取中间值 100 太瓦时约等于 1000 亿千瓦时。
如果能参与到竞争中，用电量至少要超过 20%。
也就是说至少要有 200 亿度电力供应AI 训练。
否则从基础建设这里就已经被踢出局了。
而欧洲发电最多的德国在 2023 年才 5733 亿度电，这个发电量已经让德国关闭了若干工厂，想挤出来 200 亿度电来做 AI 训练纯属于想象。
其他欧洲国家就更不可能有机会参与 AI 的竞争了。
随着美中在 AI 大模型方面的激烈竞争，截止2023年12月，中国已经发布了约238个大模型。
10 亿级参数规模以上基础大模型至少已发布 79 个，而美国这一数字为 100 个，中美两国大模型的数量占全球大模型数量的近 90%。
这一速度已经远远超过了年中大家对于 AI 模型发展的预估，因此未来AI 对于电力的消耗也将大大快于预估。
2023 年世界发电量前十排名 中国、美国、印度、俄罗斯、日本、巴西、加拿大、韩国、德国、法国。
印度的风格大家都知道，虽然吹牛排第一，但是高科技类的还从来没有深入研究过。
没准未来美国电不够了，会把服务器安到印度用印度电。
至于印度人民用电可以再节省一点。
反正以印度让 2 亿人处于饥饿状态，还能在世界粮食出口排名中占据前列的能力，再让人民省省电也不是什么问题。
俄罗斯已经陷进乌克兰了，虽然胜利不是什么大问题，但是整体发展必然会更向战争倾斜，AI 这种短时间看不出来战争潜力的，不会停止研究，但是不可能有足够的资源去投入，只能是在实验室里面待着，或者少量场景应用。
日本电力还凑合，但是国民性格导致对于 AI 的理解与世界大众有明显不同，70 年代就开始喊发展人工智能，最早发展的也还凑合。
但是一直就是那么样拉胯的发展，没什么变化。
直到 2023 年，日本的 AI 发展已经基本放弃在大模型方面的努力，转而发展在细分赛道应用方面。
巴西这种黑帮林立的国家就不指望在 AI 方面有什么前途了。
加拿大的 AI 发展也不错，政府投入，研发人员也不少，不过由于缺乏资金，导致基本上都能看到美资的影子，也就是说，加拿大的 AI 研究，特别是大模型方面基本上都是跟美国的资本，美国的研究体系相关，简直就无法单独拆开算。
韩国这些年是真的在 AI 上投入了，还进行了大模型发展规划。
虽然成绩一般，但确实在努力，只可惜韩国是门阀当道，AI 这种需要创意+资金的赛道。
对于门阀来说难度太高。
所以看下来未来在 AI 大模型领域真正能下场争雄的只有中美，俄罗斯如果能够顶住战争压力，还有可能与韩国争夺第三的位置。
剩下的就已经不足道了。
