AI技術不斷進步,其對於電網的渴望正轉向SMR,核能需求的大爆發
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最新一代的大型語言模型比以前的AI模型需要更多的運算能力和能源。因此,科技領導者
正在團結起來加速能源轉型,包括投資核能等替代能源。
近年來,大型科技公司致力於推動淨零目標。Meta和谷歌的目標是到2030年在所有業務中
實現淨零排放。同樣,微軟的目標是到 2030 年實現「排碳負、水資源正效益、零浪費」
。
Meta於2024年12月初宣布,正在尋找核能合作夥伴,以實現其AI目標。Meta正在尋找能夠
許可證、設計、工程、融資、建造和營運發電廠以創造長期核資源的合作夥伴。
Meta認為能源是成為AI進步的第一大瓶頸,因為Meta建構了開源大型語言模型Llama,消
耗大量能源和水,來為其AI模型提供動力。為了長期競爭,大型科技廠商必須往核能佈局
。
說起來容易做起來難。美國幾十年來建造的第一座全新核反應爐於2023年開始運作。這一
時程比預期晚了7年,預算超支170億美元。因此,開發人員現在正在設計稱為小型模組化
反應爐(SMR)的下一代技術,該技術有望使專案的建造和選址變得更加容易,表面上可
以降低成本。這些先進的反應爐預計要到2030年代才能投入商業應用。
經過數十年老化的反應爐關閉後,隨著公司尋找發電方式而不產生導致氣候變遷的碳排放
,核子格局開始改變。核電廠越來越被視為一種無碳污染的電力來源。
專家表示,政府支持是推動國家核子議程是關鍵。因為對AI的需求不斷成長,特別是在推
理AI,將極大地改變美國的電力消耗方式。
由於川普已經宣布,將解決兩個關鍵的監管瓶頸,分別是更快的核能許可和接入電網連接
,讓這些大型科技公司可以無後顧之憂,發展AI,成就美國在AI領域的領導地位,這攸關
於美國國家安全。
科技公司尋求新的能源解決方案,因為他們的AI模型消耗大量能源。ChatGPT 由OpenAI的
GPT-4提供支持,每天回答數億個查詢所需的電力是美國普通家庭17,000倍以上。麥肯錫
的一份報告稱,到2030年,支援這些AI模型的訓練和部署的數據中心將占美國電力需求的
11%至12%,高於目前的3%至4%。
有些科技公司為了短期競爭力緣故,先轉向化石燃料發電。例如:谷歌在2024年永續發展
報告中表示,2019年至2023年間,谷歌的溫室氣體排放量激增了 48%,主要是由於數據中
心能源消耗和供應鏈排放量的增加。因此,加速採用核能將是科技公司發展AI的優先事項
,又可能減碳符合國際標準。畢竟,目前來看,核能似乎是唯一消化AI數據中心的關鍵技
術啊!