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 WSJ: 全球AI竞赛 如今，你会雇佣一个22岁的大学毕业生来做什么工作呢？ 对于越来越多的老板来说，答案是：没有多少岗位，人工智能(AI)可以取而代之。 芝加哥的招聘公司Hirewell的首席增长官表示，该公司服务的营销机构客户已基本不再招聘入门级员工。对这些年轻毕业生的需求一度非常旺盛，但如今他们的工作内容对于AI来说已是“小菜一碟”。约会应用Grindr正在招聘更多经验丰富的工程师，不再录用一些刚出校门的初级程序员。Grindr的首席执行官George Arison表示，公司“对底层员工的需求将越来越少”。 位于哥伦布的咨询公司Futurety的首席执行官Bill Balderaz说，他今年决定不招暑期实习生，而是选择用ChatGPT来撰写社交媒体文案。 Balderaz敦促自己的孩子专注于那些需要人际交往能力且不易被自动化的工作。他的一个孩子将成为一名警官。 他说，过去大学毕业找一份不错的工作通常不是问题，“我认为这在今天已不再是绝对的真理了”。 长期以来，公司与应届毕业生之间存在着一种默认共识：年轻而渴望成功的入门级员工愿意以较低的薪酬努力工作。作为回报，雇主会提供培训和经验，让年轻的专业人士在就业市场站稳脚跟，为未来培养劳动力。 持续数年的白领招聘低迷和对经济衰退的担忧已经削弱了这份共识。现在，AI有可能彻底打破这种关系。 对于正在寻找起步工作的大学毕业生来说，这可不是个好兆头，而且也可能意味着劳动力结构的根本性重组。随着公司雇佣和培训的年轻人越来越少，它们也可能在缩小五年或十年后能够承担更多责任的后备人才库。一些公司表示，它们已在重新思考如何培养下一代人才。 AI正在加速本来就已经发生的趋势。 根据Burning Glass Institute对劳动力数据的分析，自2020年以来，每一届毕业生中，找到需要学士学位工作的比例都在不断缩小。这种情况遍及各个专业，从视觉艺术到工程和数学。而且，近期大学毕业生的失业率上升速度，已超过仅有高中或副学士学位的年轻人。 与此同时，在毕业生招聘放缓最严重的行业，比如信息、金融、保险和技术服务，情况还在恶化。Burning Glass的总裁Matt Sigelman表示，这表明雇主正变得更有效率，并且认为少雇佣一些缺乏经验的员工对于公司并无直接的负面影响。 “这是雇主招聘方式上一次更具结构性的转变，”Sigel...

 经济学人： 随着数据中心的能源需求越来越大，超大规模数据中心的创造力也越来越强 美国 科技 巨头是数字领域的大师。然而，当他们在人工智能（ AI ）上投入巨额资金时，他们的雄心壮志却在现实世界中遭遇制约。芯片和数据中心设备（例如变压器和开关设备）的短缺意味着价格飙升和漫长的等待。能源供应也同样紧迫，因为公用事业公司难以满足硅谷的需求。7月24日，唐纳德·特朗普总统发布了一项“ 人工智能 行动计划”，将美国停滞不前的能源产能描述为对美国“ 人工智能 主导地位”的威胁。大型科技公司如何应对日益严重的电力短缺？ 图表：《经济学人》 由于超大规模企业（Alphabet、亚马逊、微软和 Meta）制定了越来越雄心勃勃的 人工智能 计划，对人工智能的需求正在飙升。这些企业都依赖数据中心来运行其服务。7 月 23 日，谷歌母公司 Alphabet 宣布，将把 2025 年的资本支出增加 100 亿美元，达到 850 亿美元。由于这些企业正在斥巨资建设更大、更耗电的数据中心，预计今年这些超大规模企业的总支出将达到 3220 亿美元，高于四年前的 1250 亿美元（见图 1）。Meta 的老板马克·扎克伯格最近公布了“普罗米修斯”项目，该项目位于路易斯安那州，由多个类似的数据中心组成，占地面积几乎相当于曼哈顿。 图表：《经济学人》 新设施的耗电量比以往任何时候都要大。几年前， 一架装满 人工智能芯片的服务器所需的电量大约是非 人工智能 服务器的十倍。劳伦斯伯克利国家实验室的一项研究发现，2023年美国数据中心的用电量为176太瓦时（  TWh ）。预计到2028年，这一数字将增至325 至580 太 瓦 时（见图2），占美国总用电量的7%至12%，其中超大规模数据中心约占一半。 人工智能 不断变化的需求使情况更加复杂。   如今， 大部分计算能力都用于训练 人工智能 模型。随着这项技术的应用越来越广泛，更多的计算能力将用于“推理”，即 人工智能 系统响应查询。为了加快响应速度，许多业内人士认为，推理数据中心需要靠近人们使用软件的地方。但在城市附近，可用的土地和电力供应更加困难。 面对电力短缺，美国科技巨头们正将目光转向那些不太适合其他需求的地区。许多受青睐的地区，例如北弗吉尼亚州，拥有优惠的税收政策，并且靠近传输数据的高容量光纤电缆，已经挤满了数据中心。...

  直到 1700年，世界经济才真正实现了增长，只是停滞不前。此前的17个世纪里，全球产出平均每年增长0.1%，而产量翻一番则需要近一千年的时间。后来，珍妮纺纱机开始轰鸣，蒸汽机也开始喷吐蒸汽。1700年至1820年间，全球经济增速翻了五倍，达到每年0.5%。到19世纪末，全球经济增速已达到1.9%。20世纪，全球经济平均增长率达到2.8%，产量每25年翻一番。增长不仅成为常态，而且正在加速。 如果硅谷的福音传道者们可信的话，这场爆炸将会更加猛烈。他们坚信，人工智能（ AGI ）能够在大多数办公室工作中胜过大多数人，很快就会将 GDP 年增长率提升到20%到30%，甚至更高。这听起来可能很荒谬，但他们指出，在人类历史的大部分时间里，经济增长的想法都是如此。 人工智能 可能很快导致大量工人失业，这是众所周知的事实 。但鲜少有人讨论的是，人们希望 人工智能 能够让世界走上爆炸式增长的道路。这将产生深远的影响。不仅劳动力市场，商品、服务和金融资产市场也将被颠覆。经济学家们一直在思考通用 人工智能 将如何重塑世界。正在浮现的图景或许违反直觉，也确实令人难以置信。 问题在于想法，笨蛋！ 经济增长最初主要依靠人口积累。粮食产量增加可以养活更多人口，农民数量增加可以带来更高的收成。但这种增长方式并没有提高生活水平。更糟糕的是，饥荒一直威胁着人们。18 世纪的经济学家托马斯·马尔萨斯认为，人口增长必然会超过农业产量，从而导致贫困。事实上，情况恰恰相反：更多的人不仅吃得更多，而且拥有更多的想法。这些想法既带来了产量的提高，也最终降低了生育率，从而使人均产出不断攀升。该理论认为，平均国内生产 总值 (AGI) 可以在人口不增加的情况下实现失控的创新，从而加速 人均 GDP的增长。 大多数经济学家都认为， 人工智能 有潜力提高生产力，从而促进 GDP 增长。关键问题是，这种潜力究竟能有多大？一些人预测变化不大。例如，麻省理工学院的达隆·阿西莫格鲁估计，未来十年， 人工智能对全球 GDP的 总体贡献不会超过1-2%。但这一结论基于一个假设，即只有约5%的任务由 人工智能 完成的成本低于 人工。而这一假设又部分基于2023年进行的研究，当时 人工智能的 能力尚不成熟。 对人工智能 经济影响的更激进的预测认为，随着技术的进步和通用 人工智能 的实现，世界经济产出最终将有更多的部分实现自...