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雷达卡
当你使用AI生成视频、查找资料，与数字人交流时，是否思考过支撑这一切的核心是什么？
人工智能的三大要素：数据、算法和算力。
由于数据的重要性，科技巨头不惜重金购买数据。例如，2024年，OpenAI以2.5亿美元购买了新闻集团五年的版权，用于训练其AI模型，涉及《华尔街日报》、《纽约时报》和《泰晤士报》等媒体的文章。
算法同样至关重要，因此顶级程序员的薪资飞涨。百万年薪已经不再是顶级待遇，甚至有程序员获得了超过2亿美元的总薪酬。
14亿啊14亿，一生一世花不完，我的手更加沉重了。
尽管数据和算法非常重要，但最终它们都需要以算力为基础，包括硬件（如GPU）和“软件”——电力。
美国对中国AI的封锁首先从GPU开始，目前中国仍难以购买到英伟达的旗舰芯片。至于电力，2025年中国数据中心的耗电量将占全国电耗的2.4%，2030年这一比例将翻倍至4.8%。而美国在2023年，数据中心的耗电量已经占全国的4.4%。
据预测，2030年全球数据中心的耗电量将达到945万亿度，相当于当前日本的年用电量。
科技公司对电力的需求非常迫切。
2024年，微软买下了三哩岛核电站未来20年的全部电力。该核电站在1979年曾发生严重的核泄漏事故，此后二号反应堆一直停用。
同年，亚马逊和谷歌也投入巨资购买电力或建设新的核电站。电力短缺问题十分严重。
目前，全球发电的主要方式仍然是燃烧化石燃料或核能来产生热水：
人类文明的进步只是改变了烧热水的方法。
无论是火电厂还是核电厂，新建或扩建都不是易事，从立项到并网至少需要五到八年的时间。科技行业向来注重效率，这种漫长的等待是无法接受的。
从能量传递的角度来看，烧热水发电的过程是将燃料的化学能或核能转化为热能，再转化为水的内能，然后转化为汽轮机的机械能，最终变为电能。
整个过程需要锅炉烧热水，汽轮机提取轴功，凝汽器冷凝蒸汽，以及冷却塔给冷凝水散热。
由于水的存在，燃料的能量得以充分利用。但这也使得整个系统变得庞大且复杂。
那么，不烧热水可行吗？
当然可以。
汽轮机有一个近亲，称为地面燃机。汽轮机依靠高温高压水蒸气驱动，而燃机则依靠高温高压空气。
化学能在燃机的燃烧室内转化为内能，再由燃烧室后的涡轮转化为机械能。与烧热水发电相比，燃机具有高度集成、灵活快速的特点。
虽然燃机效率不高，但通过热电联产，即利用排出的高温气体再次加热热水，可以显著提高效率。尽管如此，燃机仍然比汽轮机更加灵活快速，因此在调峰时发挥着重要作用。
缺电的数据中心也开始关注燃机发电的灵活性。2025年第一季度，全球燃机新订单同比增长36%，北美地区更是增长了187%。燃机制造商订单爆满，部分国际大厂的订单甚至排到了2028年，即使加班加点生产，依然供不应求。
新的燃机无法及时到位，显卡却急需电力，是否有其他解决方案？
确实有。
地面燃机还有一个亲戚，即涡轮风扇发动机，这是目前最主流的航空发动机。地面燃机和涡扇发动机同属燃气轮机，工作原理均为布雷顿循环。
缺电的数据中心又将目光投向了飞机发动机，带动了涡扇改燃气轮机业务的发展。
在AI浪潮中，原本以旁观者身份参与的航空业，意外地成为了受害者。
虽然涡扇和燃气轮机的工作原理相同，但两者之间存在许多差异：涡扇提供推力，而燃气轮机提供轴功；涡扇使用航空煤油，燃气轮机则可以使用煤油、柴油、天然气甚至煤粉。
因此，将涡扇改造成燃气轮机需要进行一系列改造，包括去掉尾喷管、风扇和外涵道，加装动力涡轮，调整燃烧室和喷嘴。
工作环境的差异也很大，涡扇无论在地面还是空中都保持清洁，而燃气轮机周围则常常尘土飞扬。
因此，涡扇改燃气轮机还需在进气口加装过滤器并定期更换。即便如此，细小的灰尘仍可能被吸入，粘附在压气机叶片上，破坏工程师精心设计的气动外形。
通常，过滤器更换和压气机冲洗周期都是根据经验确定的，但这难免会有误差。提前更换会浪费资源，延迟更换则会影响机器性能。
在人工智能时代，继续依赖人工经验显得有些过时。
作为国内领先的工业软件企业，天洑将人工智能技术应用于工业设备维护。他们开发的工业AI平台，利用机器学习算法，能够智能判断设备的工作状态和最佳维护时机，已在各地电厂广泛使用。
具体到过滤器，通过采集过滤器压损、压气机流量、进口温度、出口压力等参数，建立数据模型，从而替代人工经验，智能判断过滤器的健康状态。
通过数据驱动取代人工经验，优化过滤器更换周期，天洑已帮助国内某电厂节省综合成本900多万元。
在讨论压气机清洗时，通过利用压气机的进气压力、进气温度、流量及转速等参数进行机器学习，可以智能化地评估压气机的污垢状况，并科学地确定清洗的时间表。
工业AI平台能够与各种工业控制系统兼容，且操作简便，即使是没有IT背景的工作人员也能轻松创建出既实用又美观的监控界面。
随着人工智能技术的迅猛发展，全球面临着电力短缺的问题。虽然人工智能的发展依赖于电力，但同时也为电力行业带来了革新——天洑公司正运用其在工业人工智能领域的专长，致力于确保社会电力生产和供应的安全性。
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