看完DeepSeek的招聘公告 土木老哥又行了？

看完DeepSeek的招聘公告 土木老哥又行了？

来源：倍可亲(backchina.com)

 　　什么？土木老哥们有希望把自己的天赋带到梁圣麾下了？

　　前几天差评君在网上冲浪的时候发现，DeepSeek 开启了新一波大招聘计划，除了传统的工程师、AI 人才，名单里居然出现了土木老哥的身影。

　　难道说，老一辈土木人描述的黄金岁月，什么央企冲宿舍招人、五险一金包吃包住、入职还能拿到签字费、三总五项 （ 指员工入职三年升任总工、五年成为项目经理 ） 又要回来了？

　　emm，我们简单看了下，发现 DeepSeek 这次之所以要和土木老哥们上演一出 “ 双向奔赴 ”，倒也不是要重振什么土木荣光，说到底，还是要给 AI 基建添砖加瓦。

　　DeepSeek 打算造一个比大更大的数据中心。

　　这个 “ 大 ” 是什么概念呢？过去的数据中心，功耗基本都在兆瓦级别，但现在，他们要把功耗干到了十亿瓦 （ 1GW ） 的级别。

　　这是个什么概念呢？就这么说吧，今年上半年，杭州市的平均用电功率差不多是 12GW，相当于一个数据中心要用掉全杭州接近十分之一的电。

　　实际上，这也不是 DeepSeek 一家的选择，建超级数据中心，早已经成为当下大模型厂商们的军备竞赛。

　　隔壁 Meta 正计划在美国路易斯安那州手搓一个 5GW 的超级数据中心；马斯克更是财大气粗，抢先弄出了全球首个 GW 级的数据中心 Colossus 2；至于 OpenAI 和 Anthropic 这俩老冤家，规划中的超级数据中心数量，估计比咱们过年锅里煮的饺子还要多。

　　不过，设计图画起来很轻松，真要到了破土动工的阶段，厂商们没少吃瘪，选址、用电、用水、散热。。。一大堆麻烦就来了。

　　你可能会说，造个数据中心有这么难吗？

　　说实话，真挺难的，最本质的原因就是，如今的超级数据中心和传统的数据中心，压根就不是一种东西。

　　过去想要造个数据中心，设计思路其实没那么复杂，先大概选个合适的地方，然后在里面盖个机房，再堆积服务器等等设备。

　　但超级数据中心做不到，因为散热成了决定整个机房怎么造的 X 因素。

　　在大模型崛起前，数据中心其实是以 CPU 为主的，一个机柜的芯片加起来，功率满打满算可能也就 15kW 左右。

　　这点发热量，拿几排大风扇呼呼一吹也就带走了。

　　但现在不一样了，为了满足 AI 需求，数据中心塞进去了各种功耗贼高的显卡，几十千瓦的机柜满地走，之前老黄搞出的 GB 300 机柜，功率甚至直接干到了 140kW。

　　这种级别的功耗，早就把传统的 “ 风冷 ” 按在地上摩擦了。想让这些金贵的机柜在合适的温度里玩命干活，就得上液冷。

　　可一旦用上大规模液冷，你得提前规划好冷板装在哪？每个机柜分配多少流量？CDU （ 冷却剂分配装置 ） 怎么配？管路排多粗？用啥冷却液？是纯液冷，还是液冷里稍微掺点风冷。。。

　　更要命的是，相较于成熟的风冷方案，液冷机房还是个非标品，接头、冷却液、冗余设计和维护流程上，市面上还存在好几套不同的技术路线，没有完全统一。

　　所以超级数据中心，光是机房的建设周期，就会比以前多两三个月。

　　如果说为了解决散热，已经足够让人头大，但这对于超级中心来说，才刚刚开始。

　　紧接而来的就是用电的问题。

　　之前数据中心的用电量已经不小了，不过电网努努力还能想法消化，但现在单个数据中心冲上了 GW 水平，就有点欠债的反而是大爷的感觉了。

　　按照国际能源署的数据，建设一座数据中心本身，通常可能只需要几年。

　　但为了给这些数据中心供电，新建输电线路、变电站和其他电网基础设施，从规划、审批到真正建成，周期可能长得多。

　　这就出现了一个非常荒诞的场面：明明楼可能已经快盖好了，电却还没通。

　　在咱们这，大家常年用着低电费还没什么感觉，隔壁的老美可就真活在水深火热当中了。

　　因为他们电费是有涨有跌的，你家边上多了个耗电大王，电价自然而然就会涨上去。

　　有媒体此前针对美国部分地区电价进行过追踪，发现一些数据中心高度集中的区域，居民电价比 5 年前贵了 267%。

　　我只能说，AI 或许将会改变美国人的生活，但已经先改变美国人的电费账单了。

　　类似的，水也成了数据中心的麻烦事。

　　前面提到过，为了压住高功耗，机房里都换上了液冷。但是，把热量从芯片上导出来，只是散热的第一步。

　　这些热量最终还是要靠冷却塔里源源不断的水蒸发，排散到大气中。

　　这个过程就得耗费大量的水资源，加州大学河滨分校的李鹏飞团队在 23 年做过一个估算：大家每和 ChatGPT 聊 20 次天，可能就会有 500ml 的水被蒸发掉。

　　这些水虽然不会直接从地球上消失，但水一蒸发再想让它们落回当地，可就不咋现实了。

　　更变态的是，很多数据中心还偏偏要往水资源匮乏的地区挤。

　　因为这些不少缺水的地区，其实就是沙漠，而又因为是沙漠，所以风电光电发达，电费便宜，地价也划算。

　　而当地政府为了吸引数据中心落地 （ 也是增加当地工作岗位的一种方式 ），还会签协议优先保证水量供应。

　　比如美国亚利桑那州政府，因为供水给数据中心，被迫停了城市基建，还被美国联邦政府教训： “ 少用点河水 ” 。

　　而谷歌还因为数据中心抢水的事儿，被告上过法院。

　　之前谷歌打算在智利的圣地亚哥建个数据中心，一开始的降温方案非常 “ 简单粗暴 ”：直接抽当地的地下水来冷却。

　　好巧不巧，智利那个地方已经连着干旱了快十年，老百姓连种田、喝水的水库都快见底了。一听说谷歌要来和他们抢地下水，当地人直接炸锅。

　　最终，民众的怒火转化成了法律的铁拳。智利环境法院硬是顶住了跨国资本的压力，当庭撤销了该项目的部分环评许可。

　　谷歌最终只能把图纸撕了重新想辙。

　　好在，被全世界骂了几年之后，大厂们现在也开始想办法给数据中心 “ 戒水 ” 了。

　　目前一些新建的 AI 数据中心，开始采用更复杂的密闭式循环冷却方案。冷却液灌进管道后，就在芯片、换热器和冷水机之间疯狂打转，热量带到机房外后，不再像以前那样毫无节制地用水降温，也尝试用一些风扇和机械制冷等方案。

　　根据微软自己给出的数据，这种新设计能让蒸发耗水降到接近于零，单座数据中心一年最多能省下 1.25 亿升水。

　　所以，我们也能看出来，如今想要建造这些能跑大模型的超级数据中心，早就不是几台服务器拉根网线那么简单了。

　　这本质上是一场横跨土木、电气、暖通、能源、通信，甚至环境工程的超大型系统性工程。

　　所以，很多人都在说，现在的 AI 进化，正在一点点迈入重工业时代。

　　买不到芯片？那就花大价钱自己研制；

　　租来的算力掉链子？那就自己拿地盖数据中心；

　　电网负荷跟不上？那就去找电厂谈合作、修变电站、建储能设施。

　　。。。

　　这段时间，其实外界不少人对 AI 发展方向颇具微词，说什么本以为 AI 到来是帮大家干活的，结果却发现 AI 是来抢大伙饭碗的。

　　但如果顺着数据中心这个故事看，你会发现 AI 带来的，可能还不全是 “ 哪些工作会被替代 ”。

　　它也正在重新定义，到底什么工作算是 “ AI 行业 ”。

　　以前提到 AI，大家脑子里出现的，可能还是算法工程师、研究员、程序员们。

　　可当模型的规模继续往上膨胀之后，真正决定它还能不能跑得动的，已经开始变成芯片够不够、电从哪里来、热怎么排出去、水够不够用，以及这栋楼到底该怎么盖。

　　于是，常年在工地 “ 打灰 ” 的土木老哥、天天和高压电打交道的电气工程师、研究冷却系统的暖通工程师们，也被一点点卷进了 AI 的产业链里。

　　这么看的话，土木行业当年的黄金岁月会不会回来，咱们暂时不好说。

　　但至少，当 AI 开始从代码卷到水电煤、从实验室卷到工地之后，梁圣麾下的位置，确实已经不只留给程序员了。

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