来源：Z Potentials

电力是人工智能的关键原材料，但新的处理技术已超出数据中心运营商管理其与电网关系的能力，迫使他们将电力使用削减多达 30 %。

"这些 AI 工厂浪费了太多电力，"NVIDIA 首席执行官黄仁勋在公司年度 GTC 客户大会的主题演讲中表示。公司在这场年度发布会上宣称："每一瓦未被利用的电力都是收入的损失。"

如今，初创公司 Niv-AI 携 1,200 万美元种子轮融资结束隐身模式，旨在通过新型传感器精确测量 GPU 功耗，并开发工具以更高效地管理电力使用来解决此问题。

这家总部位于特拉维夫的初创公司由首席执行官托默·蒂莫尔和首席技术官爱德华·基齐斯于去年创立，投资方包括 Glilot Capital、Grove Ventures、Arc VC、Encoded VC、Leap Forward 和 Aurora Capital Partners。

随着前沿实验室协同运行数千台 GPU 来训练和运行先进模型，处理器在计算任务和与其他 GPU 通信之间切换时，经常会出现毫秒级的电力需求激增。

这些激增使得数据中心难以管理从电网获取的电力。为了避免电力供应不足，数据中心需要支付临时能源存储费用来应对激增，或者限制 GPU 的使用。这两种情况都降低了昂贵芯片的投资回报。

“我们不能再按照现在的方式继续建设数据中心了，”格罗夫风险投资公司合伙人、Niv 董事会成员利奥尔·汉德尔曼表示。

Niv 路线图的第一步是了解现状；该公司目前正在部署机架级传感器，以毫秒级精度监测其自有 GPU 及设计合作伙伴 GPU 的功耗。目标是理解不同深度学习任务的具体功耗特征，并开发缓解技术，使数据中心能够释放更多现有算力。

自然，工程师们期望基于收集的数据构建一个 AI 模型，目标是训练它预测并同步数据中心内的电力负载——成为数据中心工程师的"副驾驶"。

Niv-AI 预计在未来六到八个月内，将在少数美国数据中心部署可运行的系统。对于面临土地使用难题和供应链瓶颈的超大规模服务商而言，这是个颇具吸引力的方案。创始人将他们的终极产品视为数据中心与电网之间缺失的"智能层"。

"电网实际上担心数据中心在特定时段消耗过多电力，"Timor 向 TechCrunch 透露，"我们研究的问题就像绳索的两端。一方面是帮助数据中心利用更多 GPU，更充分地使用已支付费用的电力；另一方面，能在数据中心与电网之间建立更负责任的电力调配方案。"

参考资料：

https://techcrunch.com/2026/03/17/niv-ai-exits-stealth-to-wring-more-power-performance-out-of-gpus/

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