人工智能的未來是核能？

2024年10月14日，谷歌（Google）宣布已與核能初創企業凱洛斯能源公司（Kairos Power）達成協議，將從凱洛斯的7座小型模塊化反應堆（SMRs）中購買500兆瓦的全天候無碳電力。據報道，兩家公司正考慮從第一座SMR開始在2030年進行首次交付，并在2035年前完成全面部署。

在我們傳統觀念中，一提到“用電大戶”“用能大戶”，往往會想到鋼鐵廠、煉油廠等。確實，一個年產千萬噸級的鋼鐵廠，其功耗可達數百乃至上千兆瓦。但隨著人工智能、大數據等新概念、新市場的出現，新的用電大戶出現在我們面前——數據存儲與計算設施。

PART1 超算中心、數據設施將成為新的用電大戶

人工智能大模型的訓練過程需要巨大的算力支持，這直接導致了大量的電力需求。例如，訓練OpenAI的GPT-3模型耗電量約為1.287吉瓦時（1吉瓦= 1,000 兆瓦），相當于120個美國家庭一年的用電量。

根據國際能源署預測，2026年全球數據中心、人工智能和加密貨幣行業的電力消耗可能會翻倍。各類數據中心的總用電量可能在2026年達到1000太瓦時（1太瓦=1,000,000 兆瓦）以上，這大致相當于日本的用電量。

在我國，數據中心的運行能耗也是十分驚人的。目前，我國主流的機柜功率以4-6kW為主，6kW及以上的機柜占比為32%。我國目前擁有超過3000個機架，總功率15兆瓦的大型數據中心超過300個。華為、阿里等通信和互聯網巨頭的超大型數據中心機架數甚至超過1萬個，運行能耗驚人。據《數據中心全生命周期綠色算力指數白皮書》預計，到2030年，我國數據中心能耗總量將超過4000億千瓦時。

美國能源部在其國家實驗室建成了世界最快的超算設施Frontier，以滿足其科學發現、能源開發過程中的計算需求。隨著Frontier功能的完善，其功耗水平也在急劇提升。在穩定運行狀態，Frontier功耗超過8兆瓦，在進行峰值運算時功耗將達到27兆瓦，足以為大約1萬個家庭供電。未來，美國能源部還將開發十萬億億次（10^21）級超算集群，預計功耗可能超過100兆瓦。

位于美國能源部橡樹嶺國家實驗室的Frontier超算（官網圖）

在我國，超算設施同樣成為耗電大戶。根據公開報道，天河二號的能耗約為18兆瓦，太湖之光的功率超過15兆瓦。數據中心的巨大能耗已不容忽略，提升能效、降低能耗已成為數據中心發展的重點關注之一。

PART2 核能，人工智能供電新方案

為降低數據中心和超算設施的能耗、提高能效，很多新技術被應用在這些設施的建設過程中。例如，位于芬蘭的LUMI超算設施隸屬于歐洲高性能計算聯合企業，應用于氣候建模、尋找新藥等諸多領域。它有成千上萬個獨立的處理器，每秒能夠執行高達429千萬億次的計算操作。它由水力發電提供動力，其廢熱被用來幫助當地居民取暖，實現了幾乎零碳排放。

我國積極推動數字經濟綠色化轉型，實施新基建綠電直供、老舊設施綠色化改造等。以國家綠色數據中心萬國數據浦江數據中心為例，該數據中心的分布式光伏系統年發電量可達23.8萬千瓦時，結合綠電直采及綠證交易等方式，自2022年起保持100%的可再生能源利用率。

萬國數據浦江數據中心（官網圖）

除了水電、風電和光電這類綠色能源外，還有一種能源成為了供能的新方案——核能。

今年9月，微軟宣布正在努力重啟三里島（Three Mile Island）的1號機組，以為其人工智能數據中心供電。同期，甲骨文公司宣布正在設計一個數據中心，將使用三座小型核反應堆為其提供一千兆瓦的電力。甲骨文目前在全球范圍內已運營及在建的云數據中心達 162 個，其中規模最大的數據中心功率高達 800 兆瓦，內含數英畝的英偉達 GPU 集群，能夠訓練全球最大規模的 AI 模型。

10月14日，谷歌與核能初創企業凱洛斯能源公司（Kairos Power）達成協議，將從凱洛斯的7座小型模塊化反應堆（SMRs）中購買500兆瓦的全天候無碳電力。

小型核反應堆是指什么？確切地說，應該稱其為小型先進模塊化多用途反應堆。從它的名字上我們就可以看出它的特點：

小型——體積僅為常規核動力堆的數十分之一。

模塊化——系統和組件可在工廠組裝，然后以機組形式運輸到安裝地點。

反應堆——利用核裂變產生熱量，從而生產能源。

小堆具在開發建設上有低成本、短周期的優勢，相比于常規的大型反應堆更加安全可靠，同時一些模塊化反應堆還具有較強的空間適應性，具有多用途、綜合性的優勢，可以進行工業供熱供汽，為城市供暖，還可用于海水淡化和海洋開發。從功率規模來看，小堆的功率通常低于300兆瓦，當前開發的很多種堆型的功率都在數十兆瓦左右，這與一個大型數據中心或超算集群的功耗相當。

按照功率大小劃分反應堆類型（A. Vargas/原子能機構）

不過，目前美國尚未有小型模塊化核反應堆投入使用，只有NuScale Power公司設計了一款電功率位45兆瓦的小堆——NuScale，于2021年獲得美國核能管理委員會標準設計批準。

由OpenAI首席執行官Sam Altman擔任董事長的核能初創公司Oklo公司利用液態金屬反應堆技術制造的核電站，被認為可能是“解決人工智能帶來的極端能源需求的潛在解決方案”，有望在2027年前推出其首座反應堆，功率范圍從15兆瓦到50兆瓦不等。Oklo的“Aurora 發電站”反應堆15兆瓦版本的成本約為7000萬美元，其電力成本約為80-130美元/兆瓦時，與燃氣發電廠和海上風電相似。

總結

隨著人工智能技術的不斷進步，其對能源的需求也在不斷增長。谷歌與凱洛斯能源的合作只是人工智能能源探索眾多例子中的一個。人工智能的未來會是核能嗎？小型模塊化反應堆的開發和應用，確實為數據中心和超算設施提供了一種高效、清潔的能源解決方案，也為核能的未來發展開辟了新的可能性。然而，核能的利用也伴隨著安全和監管的挑戰，需要我們在推動技術進步的同時，確保核能的安全和可持續發展。

來源: 星空計劃

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