近日，微軟創(chuàng)始人比爾·蓋茨透露，將繼續(xù)對美國懷俄明州“下一代”核電站投資數(shù)十億美元。這一決策背后的原因，很大程度是由于人工智能（AI）的崛起正悄然引發(fā)一場前所未有的“電力風暴”。
國際能源署數(shù)據(jù)顯示，使用ChatGPT進行一次查詢，就需要消耗2.9瓦時的電量，相比之下，普通引擎搜索僅需0.3瓦時。到2026年，AI和加密貨幣數(shù)據(jù)中心的年電力消耗量可能會翻一番，從2022年的460太瓦時（TWh）飆升到1000TWh以上。
AI是“能耗大王”
生成式AI模型的大部分能源消耗發(fā)生在使用之前，即訓練階段。這是深度學習模型開發(fā)的一個關(guān)鍵過程。
大多數(shù)數(shù)據(jù)中心使用圖形處理器（GPU）來訓練AI模型。GPU運行時需要大量能源，大約是傳統(tǒng)CPU（中央處理器）的5倍。訓練大語言模型需要數(shù)萬個GPU，它們需要晝夜不停地運行數(shù)周或數(shù)月。模型訓練完成后，需要托管和利用模型所依賴的數(shù)據(jù)。因此，數(shù)據(jù)中心的運轉(zhuǎn)“根本停不下來”。
AI的總消耗量是多少？訓練和輸入最常用的模型需要多少能源？根據(jù)美國斯坦福大學最近的一份報告，谷歌的Gemini Ultra模型訓練時需要500億PetaFLOPs（每秒千萬億次浮點運算）算力。如果要用商用計算機實現(xiàn)這種計算能力，需要大約1016臺計算機。與此相關(guān)的訓練成本為1.91億美元，主要歸因于能耗。
單個AI模型的耗電量可達數(shù)萬千瓦時。據(jù)技術(shù)咨詢公司IDC估計，ChatGPT等生成式AI模型的耗電量可能是其100倍。
除了系統(tǒng)本身，處理器還需要冷卻，常見的技術(shù)包括電動通風和水冷卻，這些也都需要能源。
用核能“為AI發(fā)電”
哪里才能找到足夠的電力來滿足AI“貪婪的胃口”？當前，世界正在向凈零碳排放邁進，數(shù)據(jù)中心需要可靠、穩(wěn)定的基本能源，而太陽能和風能遠遠無法滿足需求。因此，核能正在成為一個新選擇。
大型科技公司已經(jīng)邁出了走向“AI+核能”時代的第一步。
據(jù)美國《華爾街日報》報道，谷歌正在考慮與小型模塊化反應堆（SMR）開發(fā)商簽署電力購買協(xié)議。最近，谷歌還與微軟和紐柯鋼鐵公司簽署了一項協(xié)議，旨在加速先進清潔能源技術(shù)的發(fā)展，其中就包括“先進核能”。
微軟同樣在核能領(lǐng)域積極布局。去年5月，微軟與美國核聚變技術(shù)公司Helion Energy簽署了電力購買協(xié)議。Helion Energy承諾將從2028年開始向微軟提供核聚變能源。雖然這項技術(shù)目前仍處于理論階段，但微軟對其潛力充滿信心。此外，在微軟去年12月發(fā)布的《加速實現(xiàn)無碳未來》簡報中，明確將先進核能、聚變能源以及傳統(tǒng)反應堆列為公司綠色政策的核心支柱之一。
亞馬遜也押注核能。據(jù)西班牙《國家報》報道，亞馬遜云計算部門AWS最近在美國購買了一個位于美國第六大核電站附近的大型數(shù)據(jù)中心。該核電站將按固定價格為AWS提供所需的全部能源。
質(zhì)疑聲音仍存在
核能或是AI“救星”的想法，正在硅谷中流行起來。OpenAI聯(lián)合創(chuàng)始人薩姆·奧爾特曼向Helion Energy公司投資了3.75億美元。他還兼任初創(chuàng)公司Oklo董事長，該公司致力于設計和制造一種新型SMR。
比爾·蓋茨是另一位對SMR感興趣的科技大亨。他的公司TerraPower正在研究一種鈉核反應堆，這種實驗性反應堆若能成功商業(yè)化，其成本有望低至核裂變的1/25。
不久前，Meta首席生成式AI工程師謝爾蓋·埃杜諾夫預測，只需兩個大型核反應堆的發(fā)電量就足以滿足2024年全球AI領(lǐng)域的能源需求。
核路線有前途嗎？質(zhì)疑的聲音依然存在。
《國家報》報道稱，目前尚無任何SMR技術(shù)能夠立即投入實際部署，許多國家的SMR都處于原型階段。英國《新科學家》網(wǎng)站報道稱，先進核技術(shù)的建設前景更加不確定。盡管多家核技術(shù)初創(chuàng)企業(yè)獲得了科技富豪的青睞，但他們的商業(yè)運營時間表普遍指向2030年之后。到那時，全美國數(shù)據(jù)中心的電力需求預計將比2022年增加1倍甚至3倍。這些數(shù)據(jù)中心可能使用的電量相當于4000萬戶美國家庭的用電量。而Helion Energy最樂觀的估計是，到2029年，其產(chǎn)能僅能滿足美國4萬戶普通家庭的能源需求。（張佳欣）