未来的能源

2021年6月，四川省关闭了一大批矿场，原因之一是节能减排。

这些矿场挖的不是煤炭或者某种贵金属，而是比特币。挖矿的工具也不是锹镐，而是计算机。它们日夜不停地进行着计算，试图用这个方法解决复杂的数学问题，以此来获得比特币奖励。

比特币本质上就是一串代码，只存在于虚拟世界中，没有任何对应的实物。但挖矿却是需要耗电的，四川省因为有廉价的水电，一度拥有全世界将近50%的算力资源。但水电再廉价也是需要拿真金白银来换的，虚拟的比特币产业增加了真实世界的碳排放，最终没能逃过被取缔的命运。

这是个标志性的事件，它说明人类的能源消费已经彻底摆脱了物质的束缚，进入了精神的世界。

能源与幸福

人活着就要追求幸福，而幸福感离不开物质的帮助。我们需要既美味又有营养的食物，既好看又保暖的衣服，既宽敞又舒适的房子，以及一次次说走就走的旅行。话虽如此，一个人再怎么爱美，家里的衣橱也是有限的；再怎么好吃，一天三顿饭也足够了；希望房子更大，但房价往往也会跟着涨；离家越远，人就越需要回家休息。

换句话说，对于大多数普通人而言，无论是美食美酒还是物品材料，对于幸福感的提升作用都是有限的。事实上，随着文明程度的提升，一个人的幸福感甚至有可能和他的物质需求成反比。比如在那些普遍营养过剩的发达国家，一个人的胖瘦已经和他的富裕程度关系不大了，而是只和他的教育水平有关。受教育程度越高的人，吃东西的时候反而会更节俭。

但能源就不同了。一个人的幸福程度，几乎总是和他的能源消耗量成正比。一个在发达国家的现代人的营养摄入量并不比人类祖先们高多少，但他的平均能耗却是狩猎采集者的50倍以上。充足的能源供应让这个现代人能够在几乎恒温的房子里，随时和相隔千里的亲朋好友通话，一高兴就可以用比古时候快100倍的速度去和朋友会面。

所有这些能够提升幸福感的“神迹”古人一定都想到过，但他们没有足够多的能源去实现这些梦想。比如，古人的最大梦想一定是永远不会饿肚子，现代人依靠比一个世纪前高10倍的粮食单产实现了这一目标。但实现这一目标的一个重要前提就是现代农业的单位土地面积能耗是一个世纪前的90倍，一个现代农民可以驾驶着烧柴油的农机具播种和翻耕，用电动水泵抽取地下水实施灌溉，并通过消耗化石能源生产出足够多的化肥。

与此同时，一个现代人绝不会仅仅满足于吃饱肚子。他的梦想也许是重建地球生态，或许是和亲朋好友一起环球旅行，甚至是乘坐宇宙飞船探访火星。所有这些想象都需要大量优质能源的支撑才能实现，而且想象力越丰富，所需要的能源往往也就越多。人类的想象力是没有尽头的，对能源的需求同样也是没有尽头的。

元宇宙的能源消耗

一些人对于能源的未来没有信心，便创造了一个全新的概念，叫作元宇宙。按照他们的设想，未来的人类根本不用把想象变为现实，只需把大脑接入元宇宙的世界就可以满足了。但是大家别忘了，思考和想象同样也是需要能量的。很多人之所以没有意识到这一点，是因为我们的大脑是个效率超高的思考机器，仅靠一碗米饭就能胸怀天下。但即便如此，仅占体重2%的大脑依然消耗了人体20%的能量，由此可见思考的耗能之大。

思考的本质就是计算，当人类学会了用计算机代替脑细胞进行计算的时候，这才终于意识到计算有多么地耗能。比特币行业完全建立在暴力计算的基础之上，其2021年的总耗电量达到了2000亿千瓦时（1千瓦时即1度电），差不多相当于两个三峡大坝的年发电量。如果把整个比特币行业当成一个国家的话，其耗电量在全球第25名左右，而且这个排名还会持续上升，因为根据比特币的定义，挖矿的成本将会随着比特币矿藏量的减少越来越高。已知比特币的总数为2100万个，目前已经挖出了1850万个，剩下的那250万个比特币的挖掘成本将会呈指数级增长。

即使你不是矿工，只是比特币的普通玩家，你同样会消耗大量的能源，因为比特币每交易一次都会消耗大约2300千瓦时的电力，足够一个在中国小城市的三口之家用一年了。要知道，比特币只是加密货币的一种，还有好多新出现的加密货币没有计算在内呢！

也许有人会说，加密货币及其背后的区块链技术存在争议，并不是所有人都看好它的未来。但整个数码行业的用电量惊人，这已是不争的事实，只是普通老百姓没有意识到而已。比如芯片制造行业的领军公司“台积电”（台湾积体电路制造股份有限公司），每年的耗电量超过了140亿千瓦时，大致相当于深圳市常住居民一年的用电量。而目前全球各大互联网数据中心的耗电量已经达到了全球总用电量的2%，随着奈飞和抖音等流媒体应用的飞速发展，到2030年时这个数字很有可能上升到8%。

被公认为是未来经济支柱的人工智能（AI）更是潜在的电老虎，因为现阶段的人工智能仍然离不开暴力计算。当年战胜李世石的谷歌围棋程序AlphaGo是一个总功率高达100万瓦的庞然大物，而人脑的功耗仅为20瓦左右。缩小两者之间差距所需要的关键技术距离现实还很遥远，导致任何一个基于人工智能的软件系统都耗电惊人。据一项来自美国马萨诸塞大学阿默斯特分校的研究显示，训练一个错误率小于5%的图像识别模型所需费用高达1000亿美元，产生的碳排放与纽约市一个月的碳排放相当。如果要想将错误率减半，理论上至少需要再增加500倍以上的计算资源，其成本将是天价，碳排放更是让人难以承受。

当然了，网络的普及肯定会在某些方面减少碳排放，比如视频会议节省了与会者的交通费。但能源领域有个著名的“杰文斯悖论”（Jevons Paradox），这是19世纪英国经济学家威廉·斯坦利·杰文斯（William Stanley Jevons）首先提出来的。他发现煤炭的使用效率越高，对煤炭的需求量就会越大，而不是正相反。对应于当今世界的话，这就好比一个人买了一辆电动汽车，每公里能耗比油车低了很多，但他很可能会因为这个原因而更喜欢开车去买菜，而不是骑自行车，结果他每个月的交通费很可能比开油车时更多了。

总之，能源的未来和农业或者材料领域都不相同。后两者都是有上限的，可以通过节约或者提高使用效率来实现可持续发展，但能源不行，因为能源是一切进步的基础，而人类对于进步的追求是没有尽头的。