【人工智能】AI 走向核能

  大型科技司正在利用旧反应堆（并计划建造新反应堆）为AI系统所需的高能耗数据中心供电。核能的弊端（包括核武器扩散的可能性）已被最小化或完全忽略。

  微软在威斯康星州芒特普莱森特购买了 407 英亩的南瓜农场，目的并非种植万圣节南瓜灯。微软正在建设数据中心——用于存储、检索和处理信息的联网计算机服务器。而这些数据中心对电力的需求越来越大。

  微软斥资 7600 万美元收购了这座南瓜农场，该农场的估价约为 60 万美元。该公司此后 又购买了附近的其他地产，将其占地面积扩大到两平方英里。该公司表示，将斥资 33 亿美元 在威斯康星州建造占地 200 万平方英尺的 数据中心 ，并为其配备用于人工智能 (AI) 的专用计算机处理器。

  微软和 ChatGPT 机器人制造商 OpenAI 曾讨论过建立一个由五个数据中心组成的互联网络，包括威斯康星州的数据中心以及位于加利福尼亚州、德克萨斯州、弗吉尼亚州和巴西的另外四个数据中心。它们将共同组成一台名为 Stargate 的巨型超级计算机，最终成本可能超过 1000 亿美元，需要 5 千兆瓦的电力，相当于五个中等规模核电站的发电量。

  砸南瓜。2024年初，微软购买了 Creuziger 家族广受欢迎的“巨人之地”南瓜地（顶部，2021 年 9 月拍摄），为其位于威斯康星州芒特普莱森特的近两平方英里的数据中心园区增加了 407 英亩的土地。底部是该设施第一阶段建设的建筑效果图，该建筑已经在约两英里以南的地方开始施工。谷歌街景；Burns & McDonnell

  微软、亚马逊、苹果、谷歌、Meta 和其他大型科技公司都在大力投资数据中心，尤其是“超大规模”数据中心，这些数据中心不仅规模庞大，而且处理数据密集型任务（例如生成 AI 响应）的能力也很强。单个超大规模数据中心的耗电量相当于数万或数十万户家庭的用电量，美国已经有数百个这样的中心，还有数千个小型数据中心。

  仅在过去一年，美国电力公司就将未来五年所需电力的预估提高了 近一倍。 电动汽车 、 加密货币 和美国制造业的复苏正在消耗大量电力，但人工智能的发展速度更快，并推动着数据中心的快速扩张。全球投资银行高盛 最近的一份报告 预测，到 2030 年，数据中心将消耗美国全部电力的约 8%，高于目前的约 3%。

  比尔·盖茨、杰夫·贝佐斯、埃隆·马斯克、马克·扎克伯格、拉里·埃里森等所谓的“ 科技大佬 ”也恰好是世界上 最富有的人， 他们思考过能源行业如何才能（或者在他们看来必须）跟上人工智能的快速发展，同时又能让科技巨头履行其 气候承诺 。他们都得出了相同的结论：无论成本如何，核能都是唯一可行的解决方案。

  最近，大型科技公司纷纷宣布，它们要么重启现有核电站，要么开发下一代核反应堆，或者两者兼而有之。资金也涌向核聚变项目——尽管许多物理学家认为，即使能建成，商用核聚变发电厂至少也需要几十年的时间。联邦政府不仅支持这一核能愿景，还以“清洁能源”的名义为其提供补贴。然而，政府和科技行业都在很大程度上忽视了核能已知的重大缺点——包括成本高、建设时间长、事故多、核武器扩散风险以及铀矿开采和放射性废物处理造成的环境污染。

  宾夕法尼亚州三哩岛核反应堆 1 号机组是两座可能重新投入供电的核反应堆之一（另一座位于密歇根州帕利塞兹核电站），这在美国尚属首次。左侧的两座冷却塔来自 2 号机组，该机组在 1979 年的事故中遭到永久损坏。Constellation Energy

  在宾夕法尼亚州，微软计划重启三哩岛核电站。对于那些年纪足够大、能记住这个名字的人来说，三哩岛核电站就是美国核电消亡的代名词。45 年前，位于宾夕法尼亚州哈里斯堡以南 10 英里的三哩岛核电站发生部分反应堆熔毁，震惊全国，近 200 万人受到辐射。这是美国商业核电行业历史上最严重的事故。

  发生故障的反应堆再也没有运行过，但在萨斯奎哈纳河上同一岛屿上建造的类似反应堆在事故发生六年后重新启动，后来获得了许可证延期至 2034 年。该反应堆于 2019 年关闭，因为其所有者 Constellation Energy 无法从宾夕法尼亚州获得补贴，并认为该反应堆是财务负担。然而现在，Constellation 计划重启该反应堆，并将其产生的 100% 电力（足以为 80 万户家庭供电）出售 给微软 。

  亚马逊最近在距三哩岛上游约 80 英里的萨斯奎哈纳核电站旁购买了一座新数据中心。亚马逊希望增加从核电站直接输送到数据中心的电量，但美国联邦能源管理委员会 反对这一改变 ，一位委员警告称，这“可能会对电网可靠性和消费者成本产生巨大影响”。

  据最近的报道 ，拥有 Facebook 和 Instagram 的 Meta 公司打算在另一座现有核电站旁边建造一个专门用于人工智能的新数据中心。但在该地点发现一种稀有的蜜蜂物种，打乱了该计划。据报道，Meta 首席执行官马克·扎克伯格在最近的一次全体会议上告诉员工，如果 Meta 成功了，它将成为第一家部署核动力人工智能的大型科技公司。

  扎克伯格没有透露 Meta 想在哪里建造数据中心。至少有一位昆虫学家 推测 ，锈斑大黄蜂（第一个被列为联邦濒危物种的大黄蜂物种）已在加利福尼亚州迪亚布罗峡谷发电厂附近被发现，该发电厂原定于今年开始退役，但 已获得延长使用寿命 至至少 2030 年。

  在密歇根州，已经关闭的帕利塞兹核电站最早可能在明年 恢复运行 。帕利塞兹和三哩岛核电站的反应堆将是退役后首批恢复运行的反应堆。

  亚马逊最近收购的位于宾夕法尼亚州塞勒姆镇的数据中心（前景）距离萨斯奎哈纳核电站只有几步之遥。11 月，联邦能源管理委员会阻止了该公司直接从该工厂获取更多电力的请求，绕过了“电表后”电网。Talen Energy

  人们对核能的突然兴趣很大程度上是由于人工智能正在迅速改变科技行业。电力公司预测，未来五年，美国将需要相当于 34 座新的全尺寸核电站，以满足电力需求，而电力需求在经历了几十年的下降或持平之后，正在急剧上升。

  微软、亚马逊和其他科技巨头不仅对恢复现有核电站感兴趣，他们还在资助下一代核反应堆的开发。10 月 14 日，谷歌宣布了一项协议，将购买由 Kairos Power 开发的小型模块化反应堆 (SMR) 的核能。谷歌宣布这一消息两天后，亚马逊表示已签署协议，将投资四座 SMR，这些 SMR 将由华盛顿州的公用事业联盟 Energy Northwest 建造、拥有和运营。亚马逊希望新反应堆能够为俄勒冈州东部的一组耗能数据中心供电。甲骨文正在设计一个由三个 SMR 供电的人工智能数据中心，甲骨文董事长拉里·埃里森 (Larry Ellison)称这一声明看似“奇怪”，但对于满足人工智能“疯狂”的能源需求却是必要的。

  预计第一座下一代反应堆将于 2030 年代初投入运营，但迄今为止仅建造了三座 SMR，而且没有一座位于美国。

  一名员工正在诊断位于俄勒冈州达尔斯的谷歌数据中心的 CPU 过热问题。服务器的冷却系统是数据中心电力需求中最大的部分。 谷歌

  全球范围内，电力需求也在飙升，预计2035 年的电力需求将比国际能源署一年前的预测高出 6%。据该机构最近的分析，数据中心的用电量到 2027 年可能达到 100 多万千兆瓦时，而全球目前有 1.1 万个数据中心，相当于日本目前每年的总用电量。

  亚历克斯·德弗里斯 (Alex de Vries) 就职于荷兰中央银行，业余时间会写博客讨论数字技术对环境造成的意外影响。去年，他发表了一篇同行评议分析报告，研究了人工智能日益增长的能源消耗。德弗里斯估计，如果谷歌的每一次搜索都由人工智能驱动，那么仅谷歌的人工智能就可能需要耗费相当于整个爱尔兰的电力。然而，从现实角度来看，谷歌的能源消耗可能会受到该公司可以购买多少“计算”的限制。

  与标准 Google 搜索相比，各种 AI 驱动系统每次请求的估计能耗。 图表由 Thomas Gaulkin / Datawrapper 制作，摘自 Alex de Vries 的《人工智能不断增长的能源足迹》，《焦耳》，第 7 卷，第 10 期，2023 年 10 月。

  在人工智能社区，“计算”是一切，甚至是名词和形容词。“计算”是计算能力或计算资源的技术术语：使人工智能成为可能的高性能处理单元。

  OpenAI 首席执行官 Sam Altman今年早些时候在播客中表示：“我认为计算将成为未来的货币。”人工智能开发人员渴望计算，而计算又渴望电力。

  科技公司谈论“人工智能驱动”的产品时，好像人工智能本身不是由其他东西驱动的，但人工智能以多种方式消耗电力。首先，需要进行训练才能创建 ChatGPT 等人工智能模型。训练从“抓取”互联网上的大量文本、图像、视频和其他数据开始——本质上是对数百万个网站上的在线书籍、新闻文章、百科全书、专利、照片和其他信息进行大规模快照。而且由于抓取只能捕捉一个时刻，因此必须重复进行。你正在阅读的文章很可能就是由人工智能抓取的。

  开发人员将大量原始资料输入到 AI 模型中，然后通过分析数据中的模式（例如，哪个单词倾向于跟在一系列其他单词后面）来消化这些数据，并利用这种分析来形成对提示的“智能”响应。这些模型会根据它们模仿人类创造的内容的程度进行评分（无论其准确性如何），然后反复测试以微调答案。

  训练是一个耗能过程。用于训练的数据集在过去几年中急剧增长，目前最大的人工智能模型使用数千亿个单词进行训练，这些单词可能需要数万个专用计算机芯片日夜不停地处理数月。

  OpenAI 在 2018 年进行的一项分析发现，训练最大的 AI 模型所需的“计算”量每三到四个月就会翻一番。对较新模型的分析报告显示，在过去四年中，训练需求每年增加四到五倍。

  从 2010 年到 2024 年，用于训练最新 AI 模型的资源或“计算”每年增长多达五倍。计算是运行超级计算机和 AI 系统所需处理能力的衡量标准，通常以每秒万亿次浮点运算或每秒万亿次浮点运算来表示。当 OpenAI 于 2018 年推出 GPT-1 时，它的训练速度为 18,000 每秒万亿次浮点运算；当 GPT-4 五年后推出时，它使用了 21,000,000,000 每秒万亿次浮点运算。 图表：Thomas Gaulkin / Datawrapper；来源：Epoch AI，CC-BY

  处理 AI 查询也需要电力。例如，电力研究所称，由 ChatGPT 驱动的 Google 查询所消耗的能量几乎是传统 Google 搜索的 10 倍。仅 ChatGPT每天就能响应大约 2 亿个请求。

  人工智能公司 Hugging Face 的研究员 Sasha Luccioni 和两位合著者在最近发表的一篇论文中估计，生成一张人工智能图像所消耗的能量几乎与给智能手机充满电一样多。

  量化特定 AI 模型使用的“计算”比估算制造数据中心硬件、软件和基础设施（以及保持其冷却）所用的能量要容易得多。估算一项技术对能源的更广泛影响则更加困难，因为该技术已经重塑了现代社会的劳动力和消费者行为（例如，使用数字设备执行以前手动完成的任务）。

  仅根据目前的趋势，预计从现在到 2030 年，美国数据中心的电力消耗每年将增长约 10%。据估计，到 2050 年，人工智能的迅猛增长可能会消耗掉世界上几乎所有的能源产量。

  美国企业、主机托管和超大规模数据中心消耗的千兆瓦电力总量估计。 图表：Thomas Gaulkin/Datawrapper；资料来源：麦肯锡公司

  提高计算效率的方法有很多，一项由多个国家实验室参与的计划致力于让半导体行业“重回每两年能源效率翻一番的轨道”。然而，人工智能领域目前更注重性能，这需要更大的模型、训练数据集和处理能力，而不是效率。

  与此同时，数据中心的建设速度快于能源容量的扩张速度。该行业的快速增长尚未充分纳入气候模型，也很少被提及为人工智能的安全隐患。在 2023 年 3 月的“暂停”信中，科技专家呼吁人工智能实验室至少停止训练最强大的AI系统六个月，他们表达了对失业——甚至是对文明控制权——的担忧，但并不担心气候影响。

  人工智能的蓬勃发展在很大程度上依赖于高耗电的图形处理单元（GPU）——一种能够处理大量数据的专用计算机芯片。这些芯片供不应求，一家名为 Nvidia 的跨国公司占据了近 90% 的市场份额。Nvidia 总部位于特拉华州，但销售在台湾和墨西哥生产的芯片，最近超越苹果和微软，成为全球最有价值的公司。它的市值从一年前的 1 万亿美元上升至3.43 万亿美元。

  Nvidia 最先进的平台名为Blackwell，用于训练 AI 模型，由 8 个 GPU 组成，总共消耗 15 千瓦电力，约为美国普通家庭用电量的一半。未来 12 个月的供应量已全部售罄。该公司首席执行官黄仁勋在 10 月接受 CNBC 采访时表示，对它的需求“非常疯狂” 。

  金融服务公司摩根士丹利估计，仅今年第四季度，Nvidia 就将生产 45 万台 Blackwell，每台售价约为 2.2 万美元。这将带来近 100 亿美元的收入，而 Blackwell 只是 Nvidia 销售的 GPU 型号之一。科技作家约翰·勒弗勒 (John Loeffler)称 Blackwell “简直就是一台末日设备”，因为他担心，将没有足够的无碳能源来为正在生产的数百万台此类设备供电。

  而 Nvidia 很快也会面临竞争。这两家科技巨头正在努力打造自己的 AI 芯片。据《华尔街日报》报道，OpenAI首席执行官 Sam Altman 一年前前往中东，向包括阿联酋在内的投资者募集 5 万亿至 7 万亿美元的资金，用于成立一家名为 Tigris 的芯片制造企业，尽管该项目目前似乎陷入停滞。沙特阿拉伯最近推出了一只 1000 亿美元的基金来投资 AI，而中国正利用其 Qwen AI 系统挑战美国的主导地位。

  “明年，你会发现他们根本找不到足够的电力来运行所有芯片，”埃隆·马斯克 (Elon Musk) 在 2 月份的 2024 年博世互联世界大会上表示。马斯克在商界身兼数职，即将接管特朗普政府所谓的政府效率部，他是 OpenAI 的联合创始人，最近推出了一款“反觉醒”人工智能聊天机器人，与 OpenAI 的 ChatGPT 竞争。

  公平就是不公平，不公平就是公平。劳伦斯能源中心建于 1955 年，是堪萨斯州劳伦斯的一座煤电厂，现归 Evergy 公用事业公司所有。Evergy 最初计划于去年退役，但于 2023 年 6 月宣布将再运营五年，直到 2028 年 。Evergy

  无论是芯片制造还是机器人训练和聊天，人工智能活动的能量来自哪里？大型科技公司在向无碳经济迈进的努力中一直表现突出。但随着人工智能的兴起，与技术相关的排放量正在上升。

  苹果承诺到 2030 年实现碳中和。谷歌设定了一个“登月目标”，即到 2030 年其数据中心完全使用无碳能源运行。微软承诺到 2030 年实现碳负排放。亚马逊、谷歌、微软、Meta 和亚马逊共同购买了全球企业可再生能源市场的一半份额。

  但人工智能的蓬勃发展将气候目标抛在了一边。例如，微软的排放量自 2020 年以来增加了 30% 。谷歌的排放量在过去五年中增加了近 50% 。谷歌在其 2024 年环境报告中承认：“随着我们进一步将人工智能融入我们的产品中，减少排放可能会很困难，因为人工智能计算强度的提高会导致能源需求增加，而我们的技术基础设施投资预计会增加，因此会产生排放。”

  在9月26日举行的首届人工智能+能源峰会上，谷歌前首席执行官埃里克·施密特表示，科技行业“无论如何都无法实现气候目标”。施密特建议，与其限制人工智能，不如“押注人工智能”解决气候问题。

  “人工智能有一个肮脏的秘密。它很肮脏，”微软首席技术官的技术顾问莱斯利·麦莉 (Leslie Miley)在 3 月底的 QCon 大会上发表主题演讲时表示。“生成式人工智能的能源消耗量惊人，甚至比普通的云服务还要大。……谷歌、Meta 和微软都在尽最大努力购买绿色能源，购买碳信用额。但事实上，这些钱根本不够。”

  例如，在威斯康星州，微软宣布了一个 250 兆瓦的太阳能项目，为其在前南瓜田里建造的新 AI 数据中心供电。公告中未提及：为了满足数据中心巨大的全天候电力需求，该地区的公用事业公司已申请建造两座新的天然气发电厂，总容量为 1.3 千兆瓦。14 个环境和健康倡导组织在致微软的一封信中写道：“这是一项大规模的建设，将使我们州的气候目标无法实现，让我们再使用化石燃料 30 年，而我们都知道我们必须迅速过渡到清洁能源。 ”

  高盛在其 2024 年 4 月的分析报告中预测，到 2030 年，全球数据中心对电力的需求将增加一倍以上，估计这一增长水平将需要公用事业公司投资 500 亿美元建设新的发电能力。该公司报告称：“我们假设天然气和可再生能源的比例为 60/40。”

  杜克大学博士研究员泰勒·诺里斯 (Tyler Norris) 3 月在推特上写道：“我不记得上一次如此担心美国能源发展轨迹是什么时候了，因为主要公用事业公司在负荷增长的情况下大规模扩张天然气产能。”他写道，如果不进行路线调整，美国的排放目标“实际上已经失败”。

  人工智能已经有一些有益的气候应用，并可能有助于提高可再生能源和电网（以及数据中心本身）未来的效率。随着效率的提高，人工智能的电力需求可能会低于目前的预测。谷歌委托波士顿咨询集团于2023 年 11 月发布的一份报告声称，人工智能“有可能解锁洞察力，到 2030 年，全球温室气体排放量可能会减少 5% 至 10%”。

  但没有确凿证据表明人工智能可以快速解决气候危机。事实上，人工智能还帮助石油和天然气行业增加化石燃料的产量。例如，在圭亚那，埃克森美孚正在使用人工智能“确定深水钻井的理想参数”。至少就目前而言，人工智能巨大的环境足迹更像是一个气候问题，而不是解决方案。

  重新启用。密歇根湖畔的帕利塞兹核电站。该反应堆于 2022 年 5 月关闭退役。但在能源部的支持下，包括一笔 15.2 亿美元的贷款，Holtec International 现在计划重启该工厂的 800 兆瓦反应堆，并在现场安装两座小型模块化反应堆。Jim West / Alamy

  随着人工智能对能源的需求日益强烈，而风能和太阳能扩张无法跟上步伐的迹象愈发明显，科技领袖们已将目光投向了核能。

  近四分之一世纪以来，核能支持者一直在预测“核能复兴”。但核能的成本从未与其他能源竞争过，而且这种情况不太可能在短期内改变。美国能源信息署的《2023 年年度能源展望》预测，即使在预测核能成本大幅下降的情况下，可再生能源仍将继续胜过核能。

  拜登政府采取补贴措施，让现有核电站继续运行，并重启已关闭的核电站。例如，能源部提供的 15.2 亿美元贷款担保，让已关闭的帕利塞兹核电站的所有者得以宣布重启计划。能源部在 9 月底纽约气候周结束时发布的一份报告中表示赞同：“2022 年，公用事业公司关闭了核反应堆；2024 年，他们将反应堆运行时间延长至 80 年，计划提高容量，并重启之前关闭的反应堆。”

  白宫最近还为小型反应堆提供了9 亿美元的新资金。能源部在其人工智能倡议中含糊其辞地提出了“开发新的清洁能源、优化能源生产和提高电网弹性”的计划。

  美国能源部长詹妮弗·格兰霍姆 (Jennifer Granholm)在 6 月份举行的美国核学会年会开幕式上表示：“我们正在寻找机会，建设自 20 世纪 70 年代和 80 年代以来从未有过的规模的新核电站。”

  美国能源部看到了“商业起飞”的潜力，到2050年美国核电装机容量可能会增加两倍，并对人工智能在促进核能发展方面的作用给予了积极评价：“人工智能和数据中心负荷增长正在将新核电的基本面与全天候电力需求、脱碳价值和对新一代资产的投资相结合。”

  绿色能源。10月 16 日，美国能源部长詹妮弗·格兰霍姆在 亚马逊核能投资活动 上发表讲线 亿美元用于开发小型模块化反应堆，并表示：“科技公司知道，为了让这些数据中心获得社区的大力支持，自带电力是其中很重要的一部分。” 气候宣言/YouTube

  尽管有联邦政府的支持，核能复兴迄今为止仍缺乏实际在建新核电站的订单。正如白宫的“启动”报告所指出的，核能复兴确实有“一批愿意并能够支持投资新核能发电资产的客户”。也就是说，有能力支付高额电费的大型科技公司。

  BestBrokers 的一个团队对金融经纪公司进行了评估，他们研究了 10 家最大的披露财务数据的科技公司在上一财年的用电量，并根据这些公司的平均日收入估算了每家公司需要多长时间才能收回这笔费用。根据这项评估，苹果公司在 2023 财年耗电量估计为 3,487 千兆瓦时（比一些国家的用电量还多），该公司可以用 2023 年收入中的大约 10 个半小时来支付全部电费。英伟达则需要大约 11 个小时。

  尽管科技巨头目前有充足的资金投资能源，但人工智能的成本曲线正在上升。聊天机器人的供电成本已经快速攀升，以至于各大公司都不愿向公众推出最新版本的聊天机器人。

  现有的核能无法满足人们对能源的需求，因为能源不仅更加丰富，而且更加便宜。“我们仍然没有意识到这种 [AI] 技术的能源需求，” OpenAI 首席执行官 Sam Altman 在 1 月份的达沃斯世界经济论坛上哀叹道。“没有突破，就无法实现这一目标。”Altman曾警告说，AI 的“计算成本令人瞠目结舌”，他呼吁增加对核聚变和核裂变的投资。

  最终开辟了新天地。比尔·盖茨（中）出席 TerraPower 的 Natrium 反应堆项目启动仪式，怀俄明州州长和TerraPower、能源部以及工程和公用事业公司的代表站在他身旁。反应堆的建设尚未开始，尚未获得核管理委员会的批准。TerraPower

  除了 OpenAI，Altman 还担任核电初创公司 Oklo 的董事长，该公司去年与 Altman 担任董事长的一家特殊目的收购公司合并后上市。Oklo 计划于 2027 年在爱达荷国家实验室建造其首座液态金属冷却钠快堆。然而，该公司的首次许可申请因缺乏信息于 2022 年 1 月被美国核管理委员会拒绝，至今尚未重新提交。

  2023 年 8 月，五角大楼宣布“有意授予”奥克洛一份合同，为阿拉斯加空军基地建造一座小型模块化反应堆。然而，一个月后，这笔交易被悄然撤销。

  尽管面临这些挫折，但 Altman 认为核能和人工智能的未来密不可分。去年，他告诉 CNBC：“我认为没有核能，我们就无法实现这一目标。”

  已退休的微软联合创始人比尔·盖茨并不像奥特曼那样担心人工智能的能源需求，但他也看好核能。他在核能初创公司的多项投资中，有一家名为 TerraPower 的公司，该公司已获得美国能源部和洛斯阿拉莫斯国家实验室的资助，用于开发类似于奥克洛的钠冷快堆。

  盖茨已投资超过 10 亿美元建设 TerraPower 核电站，该核电站于 6 月在怀俄明州凯默勒破土动工。TerraPower 表示，该反应堆将于 2030 年投入运营。但该核电站的 Natrium 反应堆尚未开工，也尚未获得美国核管理委员会 (NRC) 的批准，目前该委员会仍在进行安全和环境审查。

  盖茨发表了一份庆祝公告，称该反应堆背后的科学“超酷”。公告中没有提到这座 345 兆瓦反应堆的预计成本：40 亿美元，其中一半由联邦政府承担。即使该项目在预算之内（这将使它成为过去几十年美国核反应堆中的佼佼者），它也将比同类天然气或可再生能源项目更昂贵。

  微软和谷歌也在核能领域押注。今年早些时候，微软聘请了一位核技术总监和一位核能开发加速总监，领导该公司利用小型现场核反应堆推动人工智能发展的战略，以及从三哩岛等大型常规反应堆购买能源。微软已向 OpenAI 投资 130 亿美元，拥有其近一半的股权，计划利用人工智能加快核电站审批进程，并一直在针对监管和许可文件训练人工智能模型。

  不要作恶。这是谷歌与 Kairos 合作开发小型模块化反应堆的宣传视频片段，旨在“帮助谷歌和世界每天每小时都用无碳能源满足电力需求”。 谷歌/YouTube

  上个月，谷歌签署了一项协议，将从凯罗斯电力公司设计的六到七座 Hermes 小型模块化反应堆购买总计 500 兆瓦的发电能力，约为传统核反应堆发电量的一半。谷歌计划在 2030 年前将这些反应堆部署在谷歌数据中心旁边。今年夏天，凯罗斯电力公司在田纳西州橡树岭动工建造了一座经美国核管理委员会批准的示范反应堆。这是 50 多年来美国第一座获准建造的非水冷反应堆。

  谷歌能源和气候高级总监迈克尔·特雷尔 (Michael Terrell)表示，与 Kairos 达成的协议可以帮助该公司支持人工智能技术并“每天每小时都以无碳能源可靠地满足电力需求”。

  富有的科技公司和个人正在投资核聚变和核裂变。PayPal 联合创始人、Facebook 首位外部投资者彼得·蒂尔 (Peter Thiel) 与阿尔特曼一起投资了一家名为 Helion 的核聚变初创公司，该公司声称将于 2028 年开始从其第一座商业反应堆生产电力并将其出售给微软。

  比尔盖茨创办的风险投资公司 Breakthrough Energy Ventures 已投资 Helion 和另外三家核聚变初创公司。其中一家麻省理工学院的衍生公司 Commonwealth Fusion Systems也得到了亚马逊首席执行官杰夫贝佐斯的支持，并获得了 18 亿美元的第二轮风险投资。Commonwealth本周早些时候宣布，它已在弗吉尼亚州租赁土地建造一座商业规模的核聚变发电厂，但该公司尚未获得任何许可或客户。

  普林斯顿等离子体物理实验室前首席研究物理学家丹尼尔·贾斯比 (Daniel Jassby) 等批评人士认为，围绕这些核聚变项目的兴奋“过于夸张和没有道理”。

  在本月早些时候发表的《公报》采访中，物理学家鲍勃·罗斯纳（Bob Rosner，美国物理学会前主席、国家实验室前主任）强调了依靠核聚变推动人工智能革命的最大问题：“气候变化是一个严重的问题，需要尽早通过‘脱碳’我们的能源生产系统来解决——最迟在 2050 年。但我们不会在那样的时间内拥有实用的核聚变能源。不可能。”

  小心行事。爱达荷国家实验室实验增殖反应堆 I 现场的一扇大门。1951 年 12 月 10 日，它成为第一座利用原子能发电的发电厂。它于 1964 年退役。Dave Meyers / Unsplash

  尽管企业、亿万富翁和政府投入了巨额资金，核能仍不是稳操胜券。全球范围内，大型反应堆一再超出预算，进度落后，尽管小型反应堆需要的初始资本投资较低，但从发电成本来看，小型反应堆的经济性可能甚至低于现有的大型反应堆。

  十年前担任美国核管理委员会主席、现任不列颠哥伦比亚大学公共政策与全球事务学院院长的艾利森·麦克法兰在去年发表于IAI News的一篇文章中写道：“拟议中的 SMR 中只有极少数得到了验证，而且都没有实现商业化，更不用说获得核监管机构的许可了。”

  唯一获得 NRC 认证的 SMR 反应堆设计是 NuScale Power 反应堆，该反应堆获得了超过 2 亿美元的联邦政府支持，原计划在爱达荷国家实验室建造。但预计建造该反应堆的成本在 2020 年至 2023 年间激增；其唯一承诺的公用事业客户退出，该项目于一年前被取消。

  过去 30 年来，美国唯一新建的核反应堆是佐治亚州的沃格特尔 3 号和 4 号机组。这两座西屋 AP1000 压水反应堆是美国首批“先进”反应堆，但最终耗资 350 亿美元（比原计划高出两倍多），竣工时间比原计划晚了七年。

  新反应堆的设计有 50 多种，而投资核能的科技巨头似乎并没有致力于标准化设计——许多核能专家建议，标准化设计是快速且经济地获得核电厂批准和建设的最佳方式。

  反应堆扩散。奥克洛的奥罗拉发电站效果图，该发电站将建在爱达荷国家实验室场地上，计划于 2027 年投入使用。像这样的反应堆概念会产生裂变材料，坏人可以利用这些材料制造核武器 。Gensler

  如果核能要解决人工智能能源问题，成本和时间并不是必须克服的唯一障碍。由于核电站关闭且没有得到替代，建造大量核电站所需的劳动力已经减少。此外，所有拟议的新项目都没有提出任何新想法来处理反应堆和铀矿开采产生的放射性废物。美国仍然没有永久的长期放射性废物处置库。

  放射性废物不仅仅是一个处置问题。“比尔·盖茨应该担心再加工和扩散问题，”普林斯顿大学核安全专家、 《公报》科学与安全委员会成员亚历克斯·格拉泽 (Alex Glaser) 说。

  像奥克罗快堆这样的概念将产生裂变材料，坏人可以利用这些材料制造核武器。奥克罗和其他核能初创公司提议对核废料进行再处理，以降低成本。但这种再处理会产生钚，而钚可能会被转用于制造核武器。美国在 20 世纪 70 年代拒绝了再处理，因为其核扩散潜力使其不适合商业使用。

  在对人工智能和核能的炒作中，很少有人提及核武器扩散到更多国家，或裂变材料可能被获取（或提供给）的风险。也没有人关注人工智能和核能发展所需的大量原材料和水，或芯片制造和数据中心产生的电子垃圾。

  与人工智能聊天机器人进行几十个问题的对话可能需要半升水。大型数据中心每天消耗超过一百万加仑的水，而一些数据中心正建在水资源稀缺的地方。

  开发商不愿透露他们使用了多少水，但在与俄勒冈州一家报纸进行法律斗争后，谷歌最终同意透露其在达尔斯的数据中心消耗了该镇 29% 的水资源。谷歌计划在那里再建两个数据中心。

  谷歌在俄勒冈州达尔斯市的设施的用水量在 2018 年启用第三个数据中心后急剧增加。到 2022 年，该公司的运营占整个城市用水量的 29%。 图表：Thomas Gaulkin / Datawrapper。来源：俄勒冈人报/达尔斯市

  人工智能被比作电力——一种人们很快就离不开的公用事业。但目前还没有监管这种新公用事业的框架，而且在有关人工智能安全风险的众多讨论中，人工智能的能源需求一直被忽视。

  即使是那些呼吁成立新的国际机构来监管或监督人工智能研究的研究人员，也许可以效仿国际原子能机构或政府间气候变化专门委员会，也未能注意到人工智能、能源和气候变化之间的联系。

  拜登政府表示希望人工智能“负责任”。现行的国家人工智能研发战略计划中有一段指出人工智能计算需求急剧增加，以及使人工智能“可持续”的必要性，但没有提出任何防止人工智能发展加剧气候危机的建议。

  经济合作与发展组织（OECD）同样提出了“可持续性担忧”。但经合组织关于人工智能环境足迹的报告中提出的建议仅提供了衡量人工智能影响和支持人工智能应用应对气候变化的想法。

  生成性治理。拜登总统在 2023 年 10 月 30 日签署关于“安全、可靠和值得信赖地开发和使用人工智能”的行政命令前发表讲话。 白宫照片由亚当·舒尔茨拍摄

  美国参议院和众议院的人已提出立法，评估人工智能目前对环境的影响，并采用报告未来影响的系统。该法案的发起人、马萨诸塞州参议员爱德华·马基表示：“下一代人工智能工具的开发不能以牺牲地球健康为代价。”

  但即使在上个月的选举之前，该法案的势头也并不强劲。至少在美国，放松管制似乎比对人工智能或其气候影响的任何管制都更有可能。核工业也可能从下一届政府的放松管制中受益；对核能的支持是两党罕见达成一致的领域。唐纳德·特朗普曾誓言要取消联邦政府对气候缓解的支持，但偶尔也会对核能发表积极言论。

  即将上任的副总统 JD Vance 和目前深受候任总统青睐的 Elon Musk 都强烈支持核能。“黑手党” Musk 和 Peter Thiel 在最近的总统竞选中发挥了重要作用。据报道，Thiel 曾推动将曾为他效力的 JD Vance 推选为特朗普的副总统候选人。

  上个月，蒂尔与记者兼播客巴里·韦斯进行了交谈，告诉她，马斯克为特朗普大力竞选，并为其他硅谷亿万富翁和商界领袖支持特朗普提供了“大量掩护”。

  如今，科技兄弟们已经有了一条清晰的人工智能不受约束发展的路径，并已开始敦促特朗普审查联邦人工智能政策，并取消“可能不必要地阻碍人工智能应用”的法律法规。

  硅谷的人工智能淘金热与海湖庄园的愿景几乎完美契合，在海湖庄园，人工智能被视为与中国的必赢之战。但第二场竞赛也即将到来，其中美国飞速增长的电力需求可能超过供应量，到 2029 年，可能导致停电和公用事业费率上涨高达 70%。

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