AI热点风向标·06月23日早间版：AI能耗与算力扩张

最近AI圈有几个话题特别火，而且我发现一个有意思的现象——这些话题串在一起，能看到一条很清晰的线。

先说个轻松的，B站上有个视频叫「如何正确向AI提问的完全指南」，互动量快七万了。

七万互动，这数据挺炸的。说明什么？说明大部分人其实还不会用AI。

对，我觉得这事挺讽刺的。AI都发展到2026年了，大家还在学怎么跟它说话。

但你换个角度想，这恰恰说明AI的用户基数在爆炸式增长。以前会写prompt的都是技术圈的人，现在普通用户涌进来了，他们需要这种入门内容。

也是。不过我好奇的是，prompt engineering这个东西到底还有多长的生命周期？模型越来越聪明，理论上应该越来越不需要精心设计提示词才对。

这是个好问题。我的判断是——prompt engineering作为一门「技术」会消亡，但作为一种「沟通能力」会长期存在。

你想，就算人和人之间交流，会提问的人也比不会提问的人能获得更多信息。这个底层逻辑不会变。

有道理。那我们顺着这个话题往深了聊——AI现在不光是被动回答问题了，它开始自己跑循环了。

最近有个概念特别火，叫AI loop。就是一群AI agent在后台持续不断地自主运行，不需要人一直盯着。

对，这个我最近关注很多。Agentic AI大家已经聊了一两年了，但loop是往前又迈了一大步。

之前的agent是你给它一个任务，它拆解、执行、返回结果。Loop的意思是——一群agent组成swarm，永不停歇地在后台工作。

永不停歇这四个字听着就让人不安。这跟之前说的AI自主性问题是不是直接挂钩了？

当然挂钩。你想想，以前AI是工具，你用的时候它才动。现在它变成了一个持续运转的系统，像心脏一样不停跳。

这带来两个问题：第一，谁在监督这些loop？第二，这些loop消耗的算力和能源谁来买单？

你这第二个问题正好引出我想聊的下一个话题。微软跟雪佛龙签了一个20年的购电协议，要建天然气发电的数据中心，规模是美国最大级别的。

20年，锁定几十年的碳排放。这个消息出来之后争议非常大。

对，一边是科技公司天天喊碳中和，另一边签20年的化石能源合同。这不是打自己脸吗？

我得替微软说句公道话——不是它不想用清洁能源，是现在的可再生能源根本撑不住AI的算力需求。

数据中心需要的是稳定、持续、大规模的电力供应。风电太阳能有间歇性，核电审批周期太长。天然气是现阶段最现实的选择。

但这不就是饮鸩止渴吗？你用化石能源训练AI，AI又需要更多算力，然后需要更多能源，这本身就是个loop啊。

得了吧，你这个类比太绝了。AI的loop不光在软件层面，在能源层面也形成了正反馈循环。

而且你注意到没有，Nvidia最近也在回应这个问题。它发布了一个新的冷却系统，说能减少数据中心内部的用水量。

对，但这里面有个很关键的区别，很多人没注意到。它减少的是数据中心内部的水消耗，但AI最大的用水问题根本不在数据中心里面。

在哪？

在给数据中心供电的那些火力发电厂。发电厂冷却需要大量水，这部分用水量远超数据中心本身。

所以Nvidia这个动作，说好听点是技术进步，说难听点是在转移注意力。

这就很微妙了。上游的能源问题不解决，下游怎么优化都是隔靴搔痒。

那我们聊最后一个话题——Groq。这家公司最近确认融了6.5亿美元，而且是在被Nvidia那个200亿的not-acqui-hire之后。

这个故事太精彩了。先说背景，Nvidia之前搞了个类似收购但又不是收购的操作，把Groq的一些核心人才挖走了。

一般公司被这么搞一下基本就废了。但Groq转头就融了6.5亿，还在招新高管，转型做neocloud业务。

等等，neocloud是什么？

简单说就是专门为AI推理优化的云计算服务。不是通用云，是专门跑AI模型的基础设施。

所以Groq的策略是——芯片这条路被Nvidia卡脖子了，那我就往上走一层，做服务？

可以这么理解。而且Groq的LPU在推理速度上确实有独到之处，它不跟Nvidia在训练芯片上硬碰硬，专攻推理市场。

你想，刚才我们聊的那些AI loop、agent swarm，全都需要大量的推理算力。训练是一次性的，推理是持续的。

这个逻辑说得通。AI从训练时代进入推理时代，Groq赌的就是这个拐点。

但我有个疑问——被挖走核心团队之后，技术壁垒还在吗？

这是最大的不确定性。6.5亿够不够重建团队、够不够追赶竞争对手，现在谁也说不准。

但资本市场愿意投这个钱，说明至少有人相信AI芯片市场不应该是Nvidia一家独大。

好，那我们今天把这几个话题串一下。从普通用户学prompt，到AI自主循环运行，到背后的能源和算力焦虑，再到芯片层面的竞争格局——

本质上是同一个故事的不同章节。AI在加速膨胀，膨胀带来需求，需求催生机会也催生问题。

而且这些问题互相交织，没有一个能单独解决。

对，这就是2026年AI行业的真实状态——技术在狂奔，基础设施在追赶，规则还没跟上。

行，今天就先聊到这。各位听众消化一下，我们中午见。

中午见。