2026-09-15 · 来源：{'name': 'Nvidia Blog', 'url': 'https://blogs.nvidia.com/blog/from-megawatts-to-tokens-how-nvidia-maximizes-ai-factory-production/'}
NVIDIA刊文复盘:八月一个闷热的傍晚,Silicon Valley Power向一座硅谷AI工厂发出信号要求调节用电,Varun Sivaram的Emerald AI团队与约四十人通过Zoom远程围观了全程。
NVIDIA发布文章,复盘了一次电网协同事件:一家公用事业公司要求硅谷的一座AI工厂实时调整用电。这场被NVIDIA官方博客形容为“把兆瓦变成token”的生意,发生在八月一个闷热的傍晚——夕阳西沉,全区空调负荷飙升。
就在此时,Silicon Valley Power向这座AI工厂发出信号,指示其调整用电功率。Varun Sivaram正通过Zoom与约四十人一同远程观看;他执掌的Emerald AI团队守在旧金山的会议室里实时跟进,另有工程师也在一旁紧盯屏幕。
这一事件为NVIDIA的核心论点提供了注脚:AI数据中心应当按工厂方式运营,电力是原材料,token则是成品。用生产语言来定义算力,意味着电力管理——设施何时取电、用电功率能以多快的速度灵活伸缩——与吞吐量平起平坐。公用事业公司的信号在负荷高峰之夜抵达,而AI工厂随时准备接招,这正是这种协同在实践中的模样。这一请求落在一个空调用电需求持续攀升的夜晚——恰恰是公用事业公司最需要大用户灵活调节用电的时刻。
对AI算力的买方与运营方而言,意义在于公用事业公司与大型设施之间的接口正在拓宽。按NVIDIA的说法,在电网吃紧的地方,按指令调节兆瓦级用电的能力,已成为AI工厂实现产出最大化的一环。像Emerald AI团队这样实时盯守用电信号的场景表明,需求响应协同正从概念走向AI基础设施的操作规程。
萬安算交所 AIXX · 算力硬件实名会员制交易平台 · 进入货源大厅