AI 能源危机：数据中心耗电与核电复兴

# 主流大模型训练能耗估算
model_training_energy = {
    "GPT-4 (2023)": {
        "parameters": "1.8T (MoE)",
        "gpus": 25000,  # A100
        "duration_days": 90,
        "power_mw": 50,  # 集群功率
        "energy_gwh": 108,  # 总能耗
        "equivalent_houses": 10000,  # 等效家庭年用电
    },
    "GPT-5 (2025)": {
        "parameters": "5T+ (MoE)",
        "gpus": 80000,  # H100
        "duration_days": 120,
        "power_mw": 180,
        "energy_gwh": 518,
        "equivalent_houses": 48000,
    },
    "GPT-6 级别 (2026 预估)": {
        "parameters": "15T+ (MoE)",
        "gpus": 350000,  # B200
        "duration_days": 150,
        "power_mw": 700,
        "energy_gwh": 2520,
        "equivalent_houses": 230000,
    },
}

print("大模型训练能耗对比:")
print(f"{'模型':<25} {'GPU数量':>10} {'功率(MW)':>10} {'能耗(GWh)':>12} {'等效家庭':>12}")
print("-" * 75)
for model, data in model_training_energy.items():
    print(f"{model:<25} {data['gpus']:>10,} {data['power_mw']:>10} {data['energy_gwh']:>12} {data['equivalent_houses']:>12,}")

全球 AI 能耗结构 (2026):
████████████████████████████████████████  推理 80%
████████████                             训练 20%

按公司分布:
NVIDIA GPU 推理   ████████████████████ 65%
自研芯片推理      ████████             20%
其他              ████                 15%

# SMR vs 传统核电对比
comparison = {
    "维度": ["装机容量", "建设周期", "资本门槛", "选址灵活性", "安全性", "成本(USD/MWh)"],
    "传统核电": ["1000-1600 MW", "7-10年", "$150-200亿", "低（需水源+低密度）", "被动安全", "$80-120"],
    "SMR": ["50-300 MW", "3-5年", "$5-20亿", "高（可靠近负荷）", "固有安全", "$60-90 (成熟期)"],
    "核聚变": ["100-500 MW", "5-10年(预估)", "$10-50亿", "极高", "本质安全", "$40-80 (预估)"],
}

# 打印对比表
print(f"{'维度':<16} {'传统核电':<20} {'SMR':<25} {'核聚变':<25}")
print("-" * 86)
for i, dim in enumerate(comparison["维度"]):
    print(f"{dim:<16} {comparison['传统核电'][i]:<20} {comparison['SMR'][i]:<25} {comparison['核聚变'][i]:<25}")

# 数据中心冷却技术能效对比
cooling_technologies = {
    "风冷 (传统)": {"PUE": 1.55, "功耗比": "45%冷却", "适用密度": "10-30 kW/机柜"},
    "冷板液冷": {"PUE": 1.30, "功耗比": "25%冷却", "适用密度": "30-60 kW/机柜"},
    "浸没式液冷": {"PUE": 1.15, "功耗比": "12%冷却", "适用密度": "60-100 kW/机柜"},
    "两相浸没": {"PUE": 1.08, "功耗比": "8%冷却", "适用密度": "100-200 kW/机柜"},
}

# AI 集群功耗密度变化趋势
ai_cluster_density = {
    2023: 25,   # kW/机柜 (H100 集群)
    2024: 40,   # kW/机柜 (H200 集群)
    2025: 70,   # kW/机柜 (B200 集群)
    2026: 120,  # kW/机柜 (GB300 集群)
    2027: 180,  # kW/机柜 (预估下一代)
}

print("AI 集群功率密度演进 (kW/机柜):")
for year, density in ai_cluster_density.items():
    bar = "█" * (density // 5)
    print(f"  {year}: {density:>4} kW {bar}")
    
print("\n冷却方式选择建议:")
for tech, spec in cooling_technologies.items():
    max_density = int(spec["适用密度"].split("-")[1].split(" ")[0])
    print(f"  {tech}: PUE {spec['PUE']}, 适用 ≤{max_density} kW/机柜")

AI 能源悖论:

能耗侧:
  AI 训练 + 推理 → 2030 年预计消耗全球 8% 电力

节能侧:
  AI 优化电网调度 → 可节省 5-10% 电力损耗
  AI 优化建筑能耗 → 可降低 15-20% 建筑能耗  
  AI 加速材料科学 → 更高效的太阳能板/电池
  AI 优化交通系统 → 可降低 10-15% 交通能耗

净效应: 尚无定论，但乐观估计 AI 在节能侧的贡献
       可在 2030-2035 年超过其自身能耗