K. R. Sridhar 谈分布式电力、AI 需求与能源获取

Bloom Energy 创始人兼首席执行官 K. R. Sridhar 告诉 Harry Stebbings，避免失败是他的动力。他说，参与火星任务的经历教会他提前识别可能的故障点并准备替代方案，因为系统部署后可能无法修复。

他对遭遇挫折者的建议是吸取教训，而不是反复重温经历。Sridhar 说，重要的问题是如何恢复，并鼓励人们即使在困难经历改变计划后也向前看。

被问到 Bloom 最近的数据中心需求是否可以预见时，Sridhar 回忆了 2001 年的一份投资人演示文稿，其中展示了一台 Bloom Box 为数据中心供电，并利用余热进行冷却。他说自己相信机会最终会到来，尽管在此期间公司面临过严重威胁。

Sridhar 将自己描述为一名在创业过程中必须学习财务和制造的技术人员。他的团队能够制造早期的单台设备，但要实现可重复生产，就需要把工程意图转化为给技术人员的详细说明。

他回忆说，随后一批设备在实际使用中出现故障，危及公司声誉和成本高昂的早期设备。他停止生产并向董事会寻求制造帮助。前 Intel 首席执行官 Andy Grove 是前来审视问题的顾问之一。

Sridhar 说，Grove 没有从团队准备的大量文件开始，而是询问他是否走过工厂车间、直接与制造产品的人员交谈。Sridhar 意识到自己没有这样做，也理解了员工的问题可以暴露设计与制造之间的差距。

他将这一经验扩展到工厂之外：领导者需要对员工和客户抱有同理心，在解释产品为何优秀之前，应先询问人们实际面临什么问题。他还特别肯定那些在高管庆祝时仍在工作的技术人员。

Stebbings 询问 AI 基础设施是否存在泡沫。Sridhar 区分了股市波动与基础设施的长期发展，预测 AI 需求将持久存在，同时承认发展过程中可能出现中断和调整。这是他的预测，并非投资或估值安全的证明。

被问到如果智能变得充裕，什么仍有价值时，他回答是智慧、幸福和同理心。他认为，即使 AI 能力增强，人与人的关系仍有作用；这是他对技术和社会的看法。

Sridhar 认为，新观念所面临的阻力和基础设施监管是主要障碍。他承认，缓慢的流程有其设计原因，但认为当其他地区行动更快时，这些流程可能阻碍增长。

Stebbings 提出相反观点：许可程序可以减缓供应，从而防止过度建设。Sridhar 认为，在国际市场发展不均衡的情况下并非如此，同时表示相信美国创业精神有助于克服障碍。监管和投资各自的影响仍有争议，访谈没有解决这一问题。

展望五年后，他认为为落后群体提供负担得起的电力是一项重大挑战。他认为，可靠电力对参与数字生活越来越重要，而获取机会和负担能力仍不均衡。

Stebbings 担心 AI 财富正在向少数人集中。Sridhar 承认少数公司可能获得可观的财务回报，但认为技术进步也能扩大服务获取。这是他对社会的广泛判断，并非收益会自动惠及所有人的证据。

Sridhar 说，资源充裕可能让经济收益不再严格是零和的，但他强调需要让人们参与转型。他认为技术有可能促进平等，同时承认获取机会和结果仍然不平等。

被问到政府是否应持有大型 AI 公司股权时，他认为政府持股若与优先获取机会结合，可能对初创公司不利。这是他的政策偏好；访谈没有评估具体政府提案。

他预测 AI 最终不会减少总就业人数，但表示转型中的劳动者可能受苦，应该得到支持。长期就业预测和他提出的再分配建议，都是对未来政策和劳动结果不确定性的看法。

Stebbings 询问超大规模云服务商是否正在成为能源公司。Sridhar 将电力和数据描述为 AI 生产的核心投入，并预测大公司需求可能加速更加分布式的电力系统。他简化的框架并非对数据中心成本的完整核算。

他希望最初服务于大型用户的投资能够让更多地方获得高效、可靠的电力，包括收入较低的地区。他预测 AI 需求最终可能支持普遍的电力充裕，这是一种愿望，而非已确定的分配结果。

被问及 Bloom 能多快实现超大规模电力部署时，Sridhar 说其固态技术所依靠的制造供应链更接近电子产品，而非传统电力设备。他认为这能够支持快速扩张，同时承认大规模执行很困难。

他认为数据中心建设、许可和天然气供应是制约因素。Sridhar 说，Bloom 的目标是在大型数据中心建成前更快地提供电力，目前不认为产品交付是瓶颈；这些是公司判断，并非经过独立核实的保证。

被问到 AI 技术栈的哪个环节会获得价值时，他认为，可持续的生态系统需要客户、服务商、芯片公司和能源供应商都受益。他对 AI 广泛采用和多个赢家的预期属于预测。

他预计计算将通过边缘数据中心更靠近用户，并认为电力也应在更靠近需求的地方生产。Bloom 的业务建立在分布式电力之上；他关于这种方式将占主导地位的说法是预测，也反映了公司的利益。

Sridhar 说，数字经济需要可靠电力，而远距离输电线路可能受到天气或实体破坏影响。他将分布式发电视为提高韧性的一种方式，并非证明任何设施都能免受停电或网络风险影响。

Stebbings 询问，如果分布式系统能够提供帮助，为何电力仍然稀缺。Sridhar 回答说，规模仍是问题，并引用全球电力市场 5.5 万亿美元、Bloom 上一年收入约 20 亿美元的数字。这些是高管在访谈中给出的数字，此处没有独立审计。

他预测边缘发电将占主导地位，并认为附近的热量可以用于供暖或冷却，而不是被丢弃。实际效率和排放取决于燃料、设备、热量利用及当地条件；访谈没有确立适用于所有情况的比较。

从长期看，Sridhar 设想社区利用当地可获得的可再生能源，制氢储能，并在需要时将其重新转换为电力。他将其作为当地能源独立的愿景，而非证明每个社区已经能够经济地做到这一点。

从近期看，他主张将天然气和分布式发电作为过渡，同时承认天然气有碳足迹。他关于相对清洁程度和负担能力的说法属于个人观点；排放和成本取决于完整供应链，包括甲烷泄漏以及所比较的替代方案。

Sridhar 高度重视能源主权，并认为降低对进口能源的依赖可以提高安全性。被问及太空数据中心时，他根据参与火星任务的经验表示，在那里生产必需品很困难；他认为地球目前提供了更好的选择。

Sridhar 说，Bloom 在 AI 热潮前就已服务多个数据中心。他回忆了 2013 年 eBay 在犹他州的应用，并说后来一个与 Oracle 有关的项目因其他电力系统延迟而需要临时电力。这些是他对公司具体项目的叙述。

他说，Bloom 签约在 90 天内提供超过 50 兆瓦，并在 55 天内完成交付。他将该项目描述为更广泛客户关系的基础；时间和容量是公司报告的说法，并非经过独立核实的性能测试。

Sridhar 将大型涡轮机与 Bloom 的模块化设备作比较，表示可以在系统其余部分继续运行时维护或更换单个模块。他给出的可用率数字和冗余比较是示例性说法；实际可靠性取决于系统设计、燃料供应和维护。

他还声称固态系统能够快速响应负荷变化，并可随数据中心增长而扩展。他认为这可以减少一些配套设备，但访谈没有独立证明每个设施都不需要电池或其他备用设备。

被问到客户何时会将成本置于部署速度之上时，Sridhar 说，比较应考虑整个系统：能源、燃料、设备、安装和维护成本与产出价值的关系。他将 Bloom 的产品称为定制电力；他声称的效率优势需要针对具体项目比较。

Stebbings 引用 200 亿美元的积压订单和目前约 1 吉瓦的制造产能。Sridhar 说，Bloom 预计年底产能将超过 2 吉瓦，并计划逐步增加。积压订单和产能是讨论中的公司指标，并非已确认收入或已交付发电量。

被问及 2027 年的数字时，Sridhar 因公司尚未公开发布指引而拒绝提供。他说，Bloom 的目标是满足在建造数据中心前作出承诺的客户的电力需求；这是公司承诺，并非所有情况下均已交付的证据。

谈到客户集中度时，他说 Bloom 拥有多家超大规模云服务商和新型云服务商客户，也有包括商店和校园在内的商业及工业用户。他声称业务多元化，但访谈没有提供独立评估集中度所需的收入占比。

Sridhar 谈到投资人 Leo Aschenbrenner 对公司的关注，并说女儿最早向他展示了社交媒体上的讨论。他认同该投资人关于分布式电力的观点；访谈没有证明该投资观点或未来回报必然正确。

他设想，分布式电力可以让社区更好地获得服务，而不需要家庭搬到城市。他将此与更广泛的信念联系起来：让技术更靠近用户可以改变人们的居住地点和机会分配方式；这些都是社会预测。

Sridhar 说，随着公司成长，自己变得更加面向外部，花更多时间讨论电力获取和充裕。他对养育子女的建议很简单：做一个好人、保持快乐，并从事对自己重要的工作。

在快问快答中，他感谢投资人 John Doerr 鼓励他怀有远大梦想，并重申自己认为 AI 不会总体减少就业人数。这项就业说法是预测，并非已确定的结论。

他称赞水平钻井和天然气开采领域的工程师，认为他们是转型的一部分，并表示自己对美国电力及欧洲可能的监管变化仍然乐观。他对天然气环境作用和未来政策的看法属于观点，并非全面的排放评估。

他说，如果资金无限，Bloom 会向无法承担前期成本的社区提供设备，并在它们受益后再收取费用。对于国际扩张，他预计会与当地合作伙伴共同开展工作，同时强调获得机会的重要性。

他回忆金融危机后的困难时期：美国汽车供应商出现问题，迫使 Bloom 为多年建立的供应链寻找替代方案。对他来说，教训是可行的备用计划十分重要。

被问及善意时，Sridhar 回忆了自己在中国偏远地区遭遇事故，一位不知姓名的医生选择在当地为他治疗，而不是按他的要求安排直升机转运。他认为这次干预帮助自己活了下来。

展望未来十年，Sridhar 希望 AI 相关需求能加速提供符合环境目标、负担得起的电力，并改善经济机会。这是他对未来的愿景，并非当前燃料电池系统消除排放或全民能源获取已经实现的证据。访谈以双方致谢结束。