今天10月9号，大家心心念念的1200万新韭菜，今天就要进场了，可是，他们进场买什么呢？
连续6个疯狂交易日，所有股票，涨幅都在60%以上，翻倍的也是数不胜数，全球为之震惊。
在场内的要换股，都涨高了，换什么股呢？
今天新进来的1200万新股民，都涨高了，买什么呢？
股民的情绪正在兴头上，行情不会戛然而止，那他们还敢进吗？昨天的行情转向以算力为核心的华为科技，芯片，半导体，超级算力，都是20cm。下一个热点是什么？昨天市场交易率先调整的是谁？已经暗示了答案。
我们都知道，算力的尽头是电力。随着算力需求的不断增加，尤其是人工智能和大数据处理的需求，电力成为了制约算力发展的关键因素。
训练大型AI模型、运行数据中心等高算力任务需要消耗巨大的电力资源，没有充足且稳定的电力供应，算力的发展将受到极大限制。
具体来说，训练一个千亿参数的大模型，使用1PB数据进行训练，大约需要1.083亿美元的GPU成本，并且需要大量的电力，来支持这些计算设备运行。
例如，使用英伟达A100 GPU，每个GPU的最大功耗为700瓦，运行一小时就要耗电0.7度。如果有一万张这样的GPU同时运行，一小时的电力消耗将非常可观。
此外，全球数据中心的电力消耗，也在快速增长，预计到2026年将会超过1050太瓦时以上，这对全球电力供应提出了严峻的挑战。
为了应对这一挑战，科技巨头们正在考虑采用模块化核反应堆等能源解决方案，并推动电力系统和数据中心之间的协作。
由此可见，未来？不！眼下实现共享能源经济的新型电力系统，将是解决算力可持续问题的关键。
算力的尽头是电力,下一个尽头是建立“共享能源经济”。
附录：电力为王的基本逻辑
一、算力与电力的关系
1、算力需求增加导致电力消耗上升
2、大型AI模型训练需要大量电力
3、数据中心运行依赖稳定电力供应
二、电力对算力的限制
1、电力供应不足会限制算力发展
2、高算力任务需要巨大电力资源
三、应对电力挑战的技术
1、模块化核反应堆作为能源解决方案
2、推动电力系统与数据中心协作
四、未来算力发展的必然趋势
1、共享能源经济的新型电力系统
2、全球数据中心电力消耗快速增长
#强势机会#
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