Nuclear Power Artificial Intelligence: Is the "ultimate" solution for large technology companies a reality or a pipe dream?

AI 爆發的時代，科技行業正面臨着前所未有的能源挑戰。

為滿足 AI 巨大電力需求，各國紛紛將目光投向了核能，並押注數十億美元發展下一代核電技術，希望核能能夠幫助遏制與數據中心相關的碳排放。

然而，核能發電短期仍面臨着重大的財務和技術風險。美國過去幾十年的核能項目，幾乎無一例外地面臨成本超支和延期的困境。

核動力人工智能是否真的能成為解決能源問題的 “終極” 方案，還是隻是一場痴心妄想？

核能，AI 的 “救命稻草”？

近年來，ChatGPT 等大型語言模型的出現，使得數據中心的電力消耗急劇攀升，科技公司紛紛將目光投向了核能。

上週，谷歌宣佈了在美國支持小型模塊化核反應堆（SMR）商業化建設的首筆交易。SMR 是一種正在開發中的核能技術，旨在避免傳統核電站高昂的建設成本和長期的建設週期。

根據交易條款，谷歌承諾支持初創企業 Kairos Power，計劃在未來幾年內建造大約 7 個小型核反應堆，預計能提供 500 兆瓦的電力。

與此同時，亞馬遜也不甘落後。公司已與弗吉尼亞州和華盛頓州的公用事業公司簽署協議，支持 SMR 項目的開發，並計劃投資 SMR 技術開發商 X-energy。

亞馬遜雲計算部門首席執行官 Matt Garman 週一接受《華爾街日報》時表示：“一些小型模塊化反應堆在 2020 年代不會解決任何問題，但在 2030 年代及以後可能會成為極好的能源。”

未來能源之爭

儘管科技公司對核能寄予厚望，但短期內，行業仍面臨着重大的財務和技術風險。

美國過去幾十年的核能項目，幾乎無一例外地面臨成本超支和延期的困境。例如，佐治亞州 Vogtle 核電站的兩個新反應堆，其建設費用超過預算數十億美元，建設時間也大大延長。

此外，科技行業的可持續發展目標與其能源需求之間的矛盾愈發明顯。微軟和谷歌等公司原本設定了雄心勃勃的碳中和目標，但隨着 AI 技術的發展，這些承諾變得越來越難以兑現。

根據麥肯錫的報告，數據中心所需的電力供應已成為科技公司在 AI 競賽中面臨的最大挑戰之一。

天然氣作為過渡能源，在短期內發揮重要作用。傑富瑞表示，科技公司越來越願意建造由天然氣廠供電的數據中心。

弗吉尼亞州的最大的電力供應商 Dominion Energy 也計劃，通過開發天然氣來滿足增長的需求。

“沒有任何單一的能源、電網解決方案或能源效率計劃能夠可靠地滿足我們客户日益增長的需求” Dominion Energy Virginia 總裁 Ed Baine 表示。