Today on SHIFT KEY: @JodyFreemanHLS joins us to to unpack Trump's moves to kill regulation of greenhouse gases from vehicles, power plants, and everything else. We unpack how the EPA is attacking the cornerstone finding that underpins all federal GHG regs under the Clean Air Act.

我預料到這一點：OpenAI 宣布他們開發了一種高性能的 GPT-4 迷你版本，可以在筆記本電腦或手機上本地運行。 這將使大量推理從數據中心轉移到我們的本地機器上。當模型無法在本地回答問題時，它可以說「請稍等片刻，我要與集體智慧商量一下……」或其他類似的話，然後去雲端進行推理。 對於我們這些在電力和數據中心領域的人來說，最大的问题是：這將如何影響數據中心的建設趨勢、對電力的需求以及它們能夠/願意建設的地點？ 我的假設是：這會減少對集中式數據中心推理的需求，同時增加推理數據中心能夠處理的延遲程度（因為低延遲經常需要的任務將會在本地完成）。

轉推 @robinsonmeyer: 非常好的個人檔案——捕捉了 @TheStalwart 和 @tracyalloway 的真誠好奇心、他們聽眾的廣度，以及他們的…

在我看來，@Google 的數據中心靈活性公告今天之所以如此重要，原因如下： (1) 這是已知的第一份超大規模雲端服務商與美國公用事業公司之間關於 AI 數據中心靈活性的合同； (2) 這是已知的第一個將美國數據中心靈活性納入公用事業規劃領域的案例，而不僅限於運營； (3) 這是 Google 第一次通過機器學習工作負載提供數據中心靈活性； (4) 這些合同是明確且長期的； (5) 公告指出，靈活性適用於“某些小時或年份的時間”，這表明這是一個時間有限的安排。

你無法用幻想來驅動一個國家。 核能：需要10到15年 煤炭：沒有新的建設計劃，無處可建 天然氣：延遲5到7年 禁止太陽能和風能的州正在選擇失敗者——並保證失敗。 當天然氣發現自己是唯一一個州允許的資源時，價格會飆升。

事實上，除了5個OECD國家外，其他國家都見證了煤電的快速下降……這主要是由於風能和太陽能發電的增加……

風能和太陽能為我們做了什麼？ 它們在發達國家將煤電減半🤷‍♂️

開發者對燃氣輪機、變壓器交貨時間及其他新產能限制的評論非常有趣 一致的主題是燃氣輪機幾乎被過度討論，而勞動力和燃料可能是巨大的限制。 - GE F級燃氣輪機（每台約450 MW）可於2028/29年提供 - 1x1配置的CCGT目前價格為$2200-2500/kW。2x1配置更具經濟性，但供應商不願意花時間在這上面 - 到你建造時，4-5年後的成本將每年提高5%（！！） - 對於太陽能和儲能項目，變壓器是交貨時間最長的（345kV需48個月，較低電壓約需30個月） - 燃料：雖然對輪機的關注很多，但處理天然氣的管道和儲存能力也很稀缺。例如，喬治亞州需求很大，但只有間歇性供氣，管道無法承諾穩定交付 - 勞動力短缺：找到一個EPC來建造一個工廠是未來十年新燃氣發電廠產能的嚴重限制，對短缺的技術工人依賴很重

勞動市場正在停滯。製造業每個月都受到重創。對於能源公司來說，人工智慧仍然是唯一的選擇。我為 @heatmap_news 撰寫了有關這份不祥的新就業報告的文章：

事實不在乎你的感受，左派。但啊，嗯，他們確實需要在乎總統的感受。實際上，他們越能改善總統的感受就越好。