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辉达在台北北士科建 Rubin级AI DC,真的是电力问题吗?(AI P-task)
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台湾全年用电量、发电量
台湾 近年的全年电力规模,大致如下(单位:亿度电 / TWh):
项目 2024年 2025年(部分估算)
全年发电量 約 2514 亿度(251.4 TWh) 約 2500~2600 亿度
全年用电量 約 2400~2500 亿度 略增或持平
尖峰负载 約 4000 万瓩级规划 AI数据中心推动上升
其中:
台湾电力公司(Taipower)官方资料 显示:
2024 年总发电量约 251.4 TWh
火力发电占约 79.7%
再生能源约 11.9%
核能约 4.7%
而 2025 年:
台湾已经正式进入“非核家园”阶段,核三厂停机后核电几乎归零。
天然气与再生能源成为主力补缺。
AI 伺服器、半导体(尤其 台积电)持续推高长期用电需求。部分年份台积电全球厂区用电已接近全台总用电 7%~8%。
简单理解:
台湾一年用电规模 ≈ 日本的约 1/4
人均用电量在亚洲算高,因半导体产业密集。
台湾目前最大问题不是“平均发电量”,而是:
夏季尖峰供电
天然气进口依赖
电网韧性
AI时代新增负载
2025 电力结构大概接近:
天然气:45%~50%
燃煤:30%+
再生能源:15%左右
核能:接近 0%
跑一个AI 20.1TWh 行吗?
如果你是问:
“一个超大规模 AI 体系,一年消耗 20.1 TWh(201亿度电),对台湾来说是什么概念?”
答案是:
很大,但台湾“理论上”还能撑。
因为:
台湾全年总发电量约 250 TWh
20.1 TWh ≈ 台湾全年总发电量的:
y=
251.4
20.1
×100
约 8% 左右。
这已经不是“一个普通数据中心”,而是:
接近“国家级新增负载”
接近数座大型工业园区
相当于数百万家庭用电
参考对比:
项目 年耗电量
台积电(近年) 約 30~40 TWh
新加坡全国 約 55 TWh
马来西亚全国 約 180 TWh+
20.1 TWh AI 接近台湾总电力 8%
所以如果是:
超级 AGI 集群
数百万 GPU
全球推理服务
AI 世界模型训练
那 20.1 TWh 并不离谱。
真正问题不是“平均发电量”,而是:
1. 尖峰负载(Peak Load)
AI 数据中心是:
24小时连续高负载
对电压稳定要求极高
瞬间波动巨大
所以:
20.1 TWh 的“平均耗电”背后,可能意味着数 GW 级持续负载。
粗算:
P=
365×24
20.1×10
12
大约:
2.3 GW 持续功率 |
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楼主 |
发表于 27-5-2026 10:11 PM
来自手机
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改进自己 Qwen prompts记录
- 请列表辉达H系列到Feynman 架构的耗电量、并列美国城市用量比较。方便手机阅读。
复制代码
- 你漏掉了 B300, Rubin 系列,同一个table请列出 近用电量的美国城市。
复制代码
- 第一个 GPU单卡工耗演进表,不要加入“工艺/内存” 和 “状态”。同一个表,要 “年用电量” 和 “接近年用量的城市”
复制代码
用另外一个AI纠错
- R200 的"单卡年用电"一栏单位写成了 TWh,应为 kWh。
- 对比其他行可以明显看出规律:
- H100 单卡:6,132 kWh
- B200 单卡:8,760 kWh
- B300 单卡:12,264 kWh
- R200 单卡:写成了 15.8~20.1 TWh ← ❌ 应为 kWh
- 而"百万张年用电"那一列的 15.8~20.1 TWh 是正确的(kWh × 100万 ÷ 10亿 = TWh)。
- 简单说,制图者把单卡年用电的单位 kWh 误写成了 TWh,数值本身没算错,只是单位出错了。连Feynman 也一样,修改后输出 “百万卡用电量全景图” 为jpg
复制代码
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楼主 |
发表于 27-5-2026 11:12 PM
来自手机
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如果卖中国 75万张R100,除了美国只有中国能跑得起
如果 **15.12 TWh 是一年用电量**,换算“持续功率”(平均功率):
[
P = \frac{15.12\ \text{TWh}}{8760\ \text{h}}
]
P = \frac{15.12,\text{TWh}}{8760,\text{h}}
结果:
* **≈ 1.73 GW(持续功率)**
一句话:
👉 **15.12 TWh/年 ≈ 1.7 GW 连续运行功率**
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