数据：
通用人工智能（AGI）将影响未来工作岗位和电力消费，预计到2030年数据中心电耗将占美国总电力的12%，相关技术发展需要巨额投资。
线索：
AGI的发展可能带来岗位消失与新职业的出现，巨额投资可能带来新兴市场与行业，但电力消耗与设备供应的瓶颈也需关注。可能的风险包括技术替代人力的速度影响就业市场，以及初始投资无法产生预期回报的可能性。
正文：
近期，DeepSeek推理模型的开源让人们对通用人工智能（AGI）充满期待。文章探讨了AGI未来可能的状态及其对经济和电力消耗的影响。AI CEO指出，十年内可能会有60%-80%的工作岗位消失，大多数岗位不会再有替代品。结合历史经验，诺亚·史密斯的比较优势论证明每个行业的技术转型已普遍存在，但此次的变化可能与以往不同。
OpenAI启动的星际之门项目预计在四年内投资5000亿美元用于AI基础设施建设，其中1000亿美元将迅速到位。为了应对未来的变化，预测变化的速度及可能的突破是非常重要的。然而，很多未知数仍需解决，包括进步速度和技术突破的程度。
以下是关于AI及资源使用的一些数据：
1. 到2030年，数据中心电耗或将占美国12%。
2. 预计2023至2026年，支持数据中心核心组件的电耗将增长至96千兆瓦，其中AI操作的电耗可能超过40%。
3. AI模型的训练能力预计将显著提升，但数据移动瓶颈会限制其扩展到更高的计算能力。
4. AI芯片的功耗在快速增加，2024年预计将达到1200瓦。
5. OpenAI的模型仍在亏损，推理成本预计每年下降10倍。
随着AGI的发展，假设智能体可能作为“员工”进行长期规划，对成本和资源需求进行一些推测。在当前环境下，运行一次查询的成本可能高达3000美元，且一名I工程师的成本相对较低，但实际能力尚待提高。
到2030年，假设美国年电力消耗为4000太瓦时，其中AI占40%，则每年将消耗192太瓦时。一块H100 GPU持续运行的年电力消耗为4.38兆瓦时。这将使得大约4400万块H100 GPU能够同时工作。
此外，强调了半导体和能源行业需重新布局以满足日益增长的需求。到2030年，美国将面临与AGI相关的就业变化，AI的工作时间与人力相比会大幅增长，可能推动生产力的成倍提升。
如果AGI未能完全替代人类，未来增长也可能与生产力工具类似，但实现新的就业领域仍可能。探索新的工作类型和例子，尤其是在数据收集和维持AI学习链方面，或许是未来的趋势。
在探讨AGI的能力时，指出虽然不可能完全自主完成所有任务，但在特定领域内可以表现出超常能力。最终，会出现一种经济服务的组合，决定AI如何与人类工作互补，并影响整体经济状况。
发布时间：
2025-02-26 07:06:24
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