去中心化、联邦式、反脆弱的人工智能基础设施、人工智能超级工厂还是超大规模人工智能数据中心更好？

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发布日期：2025年10月31日 / 更新日期：2025年10月31日 – 作者：Konrad Wolfenstein

去中心化、联邦式、反脆弱的人工智能基础设施、人工智能超级工厂还是超大规模人工智能数据中心更好？

去中心化、联邦式、反脆弱的人工智能基础设施，还是人工智能超级工厂或超大规模人工智能数据中心，哪个更好？——图片来源：Xpert.Digital

别再痴迷于庞大：为什么人工智能的未来不是庞大，而是智能和分布式。

隐藏的超级大国：德国的去中心化结构如何改变人工智能格局

美国依赖庞大且耗能巨大的人工智能数据中心，导致整个地区的电力供应接近极限；而德国的基础设施则常被诟病为过于分散和碎片化。然而，乍看之下似乎是全球人工智能竞赛中的战略劣势，最终却可能成为德国的决定性优势。美国的庞大体系暴露出一个根本性的弱点：单体系统不仅效率极低、运营成本高昂，而且极其脆弱。一次故障就可能导致整个系统的崩溃——在当今复杂时代，这无疑是一个代价惨重的设计缺陷。

这正是德国面临的战略机遇所在。德国无需重蹈巨型单体架构的覆辙，而是已经具备构建卓越且反脆弱的人工智能基础设施的基石。密集的中型数据中心网络、深厚的工程传统以及在联邦学习等概念上的开创性研究，为一种全新的发展路径奠定了理想的基础。这种路径依赖于去中心化、分布式鲁棒性和极致的能源效率。通过智能地利用现有基础设施，并将数据中心的废热融入能源转型，德国可以构建一个不仅更具可持续性和成本效益，而且更具韧性和可扩展性的系统。本文将阐述为何德国看似的弱点实际上是一种隐藏的优势，以及这种优势如何能够帮助德国在下一代人工智能领域占据领先地位。

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美国人工智能基础设施危机：当过高的期望遇到结构性现实

巨型化错觉——当复杂性变成设计缺陷

美国当前的人工智能发展揭示了一个经典的经济误区：人们普遍认为规模越大越好。计划建设的容量高达5吉瓦的美国人工智能数据中心，凸显了因混淆复杂性和性能而导致的根本性基础设施困境。单个这样的巨型数据中心耗电量将超过数百万户家庭的总和，并给整个地区的电网基础设施带来巨大压力。

这种现象揭示了一个悖论：系统规模过大而变得难以控制地复杂，反而会丧失鲁棒性和可靠性。从经济学的角度来看，当一个系统的行为不再具有线性可预测性时，它就被认为是复杂的，因为许多相互作用的组件彼此影响。组件之间的依赖性越强，整个系统就越脆弱。关键点的故障会危及整个结构。目前，单个人工智能训练过程已经需要消耗100到150兆瓦的电力——相当于8万到10万户家庭的用电量——这种策略的能源局限性已经显而易见。

美国的情况生动地展现了这个问题。弗吉尼亚州是全球最大的数据中心市场，其电网基础设施已经出现严重瓶颈。电网连接无法及时提供，七年的等待时间已成为常态。电网谐波失真、限电预警和险些发生的事故也日益频繁。据德勤预测，到2035年，人工智能数据中心的电力需求将从目前的4吉瓦增至123吉瓦，增幅超过30倍。这将从根本上重塑整个美国能源系统，其用电量将是纽约市总用电量的三倍。

一个关键问题随之而来：一个能够提供如此庞大且集中产出的系统，如何才能真正做到稳健？答案显而易见：它不可能做到。大型集中式系统在结构上十分脆弱，因为中心节点的系统故障可能导致整个系统崩溃。这与反脆弱性截然相反——反脆弱性是指系统如何能够从波动性和压力中获益，而不是遭受其损害。

去中心化鲁棒性的原则以及简单系统为何占主导地位

观察自然界或成功的技术系统，我们会发现一个一致的规律：由众多独立组件构成的分布式系统比集中式单体系统更具韧性。例如，太阳能发电厂之所以稳健，是因为即使百分之十的太阳能电池板发生故障，也只会使总发电量下降百分之十。单个电池板的故障不会对系统造成严重影响。相比之下，核电站是一个无法扩展的单体系统，其规划和退役周期漫长。即使是最轻微的故障也会导致整个系统停机。

这一原则同样适用于人工智能基础设施。主流互联网服务提供商早已意识到这一点：现代数据中心并非由一个庞大的集中式系统构成，而是由许多机架组成，每个机架包含数百个刀片服务器。其中一些组件会不断发生故障，但不会对整个系统造成显著影响。拥有 10 万台普通计算机的数据中心不仅比几个高性能单体服务器更经济，而且运维压力也小得多。

为什么这个原则如此成功？答案在于降低复杂性。一个包含众多相互依赖组件的大型单体系统会产生大量的依赖关系。如果组件 A 需要与组件 B 通信，而组件 B 又依赖于组件 C，就会出现级联错误。一个小错误会像多米诺骨牌一样迅速蔓延。相比之下，分散式系统即使发生局部故障也不会危及整个系统。这种结构能够实现真正的鲁棒性。

分布式系统还具有卓越的可扩展性。它们支持水平扩展——无需修改现有节点即可轻松添加新节点。而集中式系统通常需要垂直扩展，随着系统规模的增长，垂直扩展很快就会达到其物理和经济极限。

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德国的结构性弱点能否转化为潜在优势？

联邦学习：可能变革人工智能基础设施的充满活力的范式

当美国大力投资大型基础设施建设时，弗劳恩霍夫研究所正在展示一种可能从根本上改变人工智能发展的替代范式。联邦学习不仅仅是一种技术方法，更是一种将去中心化人工智能系统与显著节能相结合的理念。

其原理十分巧妙：数据并非全部传输到中央数据中心，而是保留在终端设备或较小的区域数据中心内。只有训练好的模型参数才会被集中聚合。这具有多重优势。首先，它大幅降低了数据传输所需的能耗。其次，它解决了数据保护方面的难题，因为敏感数据无需集中存储。第三，它将计算负载分散到多个小型系统中。

弗劳恩霍夫研究所的研究令人信服地量化了这一优势。尽管压缩和解压缩会产生额外的成本，但联邦学习中的数据压缩仍能节省 45% 的能源。在 50 轮通信中，10,000 名参与者参与的 ResNet18 模型实现了 37 千瓦时的节能。如果将这一结果外推至规模是其 15,000 倍的 GPT-3 模型，则可节省约 555 兆瓦时的能源。相比之下，训练 GPT-3 本身就消耗了 1,287 兆瓦时的能源。

这些数据不仅说明了分布式系统的能源效率，还表明了它们相对于集中式方法的根本优势。更新的研究成果甚至展现了更为显著的节能效果：与标准联邦学习模型相比，节能型量化联邦学习方法可将能耗降低高达 75%。

弗劳恩霍夫研究所的 SEC-Learn 项目目前正在开发用于微控制器的联邦学习技术。该项目的愿景雄心勃勃：微系统能够协同训练人工神经网络，每个设备仅接收部分训练数据。训练完成后，完整的模型将被分发到所有系统。这种方法可以分散能耗，通过并行化提高计算能力，同时确保数据隐私完全安全。

能源算术：为什么中央千兆计算中心在数学上会失败

当前人工智能开发的能源消耗是不可持续的。仅 ChatGPT 的运行（仅推理部分）每年就需要约 1.4 亿美元。一次 ChatGPT 查询消耗约 2.9 瓦时，是谷歌搜索（0.3 瓦时）的十倍。每天 10 亿次查询，意味着每天的电力成本约为 38.3 万美元。此外，还有训练成本：训练 GPT-4 需要 51,773 至 62,319 兆瓦时，是 GPT-3 的 40 至 48 倍。

这种指数级增长揭示了一个根本性的数学问题：人工智能模型并非线性扩展，而是指数级扩展。性能的每一次飞跃都伴随着不成比例的能源需求增长。国际能源署预测，到2030年，全球数据中心的电力消耗将翻一番以上，从目前的约460太瓦时增至超过945太瓦时——超过日本的电力消耗量。仅在德国，到2037年，数据中心行业的电力需求就可能达到78至116太瓦时——占该国总电力消耗量的10%。

但关键在于：这些预测都基于现有技术保持不变的假设。它们并未考虑联邦学习等替代架构的突破性进展。如果能够系统性地实施节能45%至75%的去中心化系统，整个能源格局将发生根本性改变。

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废热变废为宝：数据中心作为新型热源——为什么一千个小型数据中心比一个巨型数据中心更强大

棕地而非绿地：德国基础设施的隐形优势

这揭示了德国所处的战略悖论。尽管美国分析人士将德国分散的数据中心结构描述为基础设施的弱点——因为该国缺乏容量达1至2吉瓦的大型数据中心——但他们忽略了一个根本优势：德国拥有众多中小型数据中心，每个数据中心的连接负载在5至20兆瓦之间。

这种去中心化结构在节能型人工智能领域成为一项优势。这些区域数据中心可以作为联邦学习系统中的节点。利用现有工业用地及其基础设施的“棕地改造”模式比新建数据中心具有显著优势。现有数据中心的现代化改造通常比新建大型设施的成本更低。场地可用性通常已经得到保障，网络连接也往往已经到位。这降低了投资成本并缩短了调试时间。

德国拥有约3000个大型数据中心，其中法兰克福已成为欧洲数据中心热点地区。凭借全球最大的互联网交换中心DE-CIX，法兰克福能够以低成本提供高带宽，并拥有优越的地理位置。该地区已制定了适宜和不适宜数据中心建设区域的规划方案，旨在将新建数据中心选址于能够有效利用废热的地点。根据这一原则，目前已规划建设21个数据中心。

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热转换作为效率模块

分散式数据中心的另一个优势在于余热的利用。大型集中式数据中心通常无法经济有效地利用余热，而规模较小的分散式数据中心则可以将余热输送到现有的区域供热管网中。

德国拥有约1400个区域供热网络——这是一项关键基础设施，非常适合分布式数据中心利用。一个典型的100兆瓦数据中心会产生大量难以利用的热量。而一个位于已接入区域供热网络的城市中的20兆瓦数据中心，可以有效利用其70%至90%的废热。

据数字协会Bitkom估计，数据中心产生的废热每年可为约35万户家庭供暖。亥姆霍兹倡议组织（Helmholtz Initiative）的研究表明，仅在法兰克福，如果能够高效利用服务器机房的废热，理论上到2030年即可以气候中和的方式为所有住宅和办公空间供暖。

实际项目已经展现了这些可能性。在哈特斯海姆，数据中心的废热通过大型热泵为600多户家庭供暖。法兰克福的韦斯特维尔项目至少60%的供暖来自数据中心的废热，并结合区域供热以平衡高峰负荷。奥迪园区内的一个数据中心，容纳了约800万台服务器，通过一条9100米长的双向开放低辐射热网利用其废热。

德国《能源效率法》（EnEfG）将这些原则写入法律。自2026年7月起投入运营的新数据中心必须证明其至少10%的废热得到利用。这一比例还将持续提高。该法规为分散式能源分配提供了经济激励。

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反脆弱系统的架构及其竞争优势

反脆弱性概念解释了为什么去中心化系统不仅更稳健，而且从长远来看也更具竞争力。脆弱的系统会因波动而遭受损失——大型数据中心的故障意味着系统彻底崩溃——而反脆弱的系统则能从中受益。

众多分散式数据中心中某个发生故障只会导致部分性能下降，系统仍能继续运行。软件开发中的微服务架构正是遵循这一原则。它们由自主运行的小型独立服务组成。这些独立组件的故障不会危及整个系统。

基于联邦学习并分布在多个区域节点上的去中心化人工智能基础设施系统，恰恰具备这些特点。区域性故障只会略微降低整体性能。无需更改现有系统即可添加新节点。相比之下，5吉瓦的大型数据中心结构脆弱——其故障不仅会影响自身，还会破坏整个区域的电力供应。

德国的战略道路：从被认为的弱点到真正的实力

德国的人工智能战略认识到计算能力至关重要。然而，目前的战略却沿袭了美国的模式：试图建设大型数据中心与超大规模数据中心竞争。这种战略从根本上来说是错误的。无论从经济、物流还是能源角度来看，德国都无法在巨型数据中心的竞赛中击败中国和美国。

但德国可以选择一条不同的道路。与其追求庞大的规模，德国不如利用去中心化、联邦式、反脆弱的基础设施作为战略优势。这意味着：首先，要专门投资联邦学习——不是将其作为研究项目，而是作为一项战略性基础设施计划。其次，将去中心化的数据中心联网，构建联邦学习节点，而不是规划新的巨型设施。这需要标准化和应用程序接口（API）的开发。第三，要专门投资余热回收，这不仅是一项气候保护措施，更是一种经济模式。第四，要使监管框架与去中心化的基础设施相匹配——例如，通过有利于去中心化结构的能源定价模型。

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