AI技术不断进步，其对于电网的渴望正转向SMR，核能需求的大爆发
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最新一代的大型语言模型比以前的AI模型需要更多的运算能力和能源。因此，科技领导者
正在团结起来加速能源转型，包括投资核能等替代能源。
近年来，大型科技公司致力于推动净零目标。Meta和谷歌的目标是到2030年在所有业务中
实现净零排放。同样，微软的目标是到 2030 年实现“排碳负、水资源正效益、零浪费”
。
Meta于2024年12月初宣布，正在寻找核能合作伙伴，以实现其AI目标。Meta正在寻找能够
许可证、设计、工程、融资、建造和营运发电厂以创造长期核资源的合作伙伴。
Meta认为能源是成为AI进步的第一大瓶颈，因为Meta建构了开源大型语言模型Llama，消
耗大量能源和水，来为其AI模型提供动力。为了长期竞争，大型科技厂商必须往核能布局
。
说起来容易做起来难。美国几十年来建造的第一座全新核反应炉于2023年开始运作。这一
时程比预期晚了7年，预算超支170亿美元。因此，开发人员现在正在设计称为小型模组化
反应炉（SMR）的下一代技术，该技术有望使专案的建造和选址变得更加容易，表面上可
以降低成本。这些先进的反应炉预计要到2030年代才能投入商业应用。
经过数十年老化的反应炉关闭后，随着公司寻找发电方式而不产生导致气候变迁的碳排放
，核子格局开始改变。核电厂越来越被视为一种无碳污染的电力来源。
专家表示，政府支持是推动国家核子议程是关键。因为对AI的需求不断成长，特别是在推
理AI，将极大地改变美国的电力消耗方式。
由于川普已经宣布，将解决两个关键的监管瓶颈，分别是更快的核能许可和接入电网连接
，让这些大型科技公司可以无后顾之忧，发展AI，成就美国在AI领域的领导地位，这攸关
于美国国家安全。
科技公司寻求新的能源解决方案，因为他们的AI模型消耗大量能源。ChatGPT 由OpenAI的
GPT-4提供支持，每天回答数亿个查询所需的电力是美国普通家庭17,000倍以上。麦肯锡
的一份报告称，到2030年，支援这些AI模型的训练和部署的数据中心将占美国电力需求的
11%至12%，高于目前的3%至4%。
有些科技公司为了短期竞争力缘故，先转向化石燃料发电。例如：谷歌在2024年永续发展
报告中表示，2019年至2023年间，谷歌的温室气体排放量激增了 48%，主要是由于数据中
心能源消耗和供应链排放量的增加。因此，加速采用核能将是科技公司发展AI的优先事项
，又可能减碳符合国际标准。毕竟，目前来看，核能似乎是唯一消化AI数据中心的关键技
术啊！