AI的背后是算力，算力的盡頭是電力。那么，生成式AI到底有多耗電？當(dāng)下訓(xùn)練AI大模型使用的主流算力芯片英偉達(dá)H100芯片，一張最大功耗為700瓦，這意味著運(yùn)行一小時(shí)就要耗電0.7度。以GPT-3為例，據(jù)估計(jì)其訓(xùn)練過程使用了大約1287兆瓦時(shí)（也就是128.7萬度）電力。

在數(shù)據(jù)中心領(lǐng)域，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心的耗能依舊是最大的，但隨著生成式人工智能引爆全球，大模型數(shù)量激增加上ChatGPT使用率飆升，AI電力消耗大幅增加，推動(dòng)了數(shù)據(jù)中心耗電量快速抬升。據(jù)《紐約客》雜志披露，OpenAI旗下聊天機(jī)器人ChatGPT日耗電量高達(dá)50萬千瓦時(shí)，以應(yīng)對(duì)每日約2億用戶請(qǐng)求。

在大模型生成內(nèi)容上，根據(jù)美國(guó)電力研究所的數(shù)據(jù)，基于ChatGPT的AI搜索的用電量幾乎是傳統(tǒng)谷歌搜索的10倍。人工智能公司Hugging Face的一篇論文指出，生成一張人工智能圖像所消耗的能量，基本與給一部智能手機(jī)充滿電一樣多。

作為支撐人工智能運(yùn)行的“大本營(yíng)”，數(shù)據(jù)中心是存儲(chǔ)、處理和運(yùn)輸海量數(shù)據(jù)的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施，龐大的服務(wù)器群晝夜不停地運(yùn)轉(zhuǎn)，消耗巨量的能源。一方面，分析、處理數(shù)據(jù)往往通過使用高性能的圖形處理器（GPU）或中央處理器（CPU）實(shí)現(xiàn)，所需芯片越來越先進(jìn)、越來越多，能耗也隨之水漲船高；另一方面，服務(wù)器全天候運(yùn)轉(zhuǎn)會(huì)產(chǎn)生大量熱，如不及時(shí)散熱，會(huì)影響運(yùn)行安全和穩(wěn)定，而配備冷卻系統(tǒng)意味著用電量增加。

人工智能的迅猛發(fā)展，為什么會(huì)進(jìn)一步加劇能耗問題？一方面，訓(xùn)練模型需要大量數(shù)據(jù)，僅在深度學(xué)習(xí)階段學(xué)習(xí)識(shí)別就需要頻繁訪問內(nèi)存、移動(dòng)數(shù)據(jù)，屬于“能源密集型”；另一方面，模型在實(shí)際運(yùn)用的推理過程中，需要實(shí)時(shí)處理海量數(shù)據(jù)，離開電力寸步難行。

OpenAI CEO山姆·奧特曼曾表示，AI將消耗比人們預(yù)期更多的電力，未來的發(fā)展需要能源突破。大模型廠商紛紛開始巨資布局，紛紛加碼押注核電領(lǐng)域。

· 9月20日，微軟與美國(guó)星座能源公司（Constellation Energy）簽署史上最大的購(gòu)電協(xié)議，前者將在未來20年，購(gòu)買三里島（Three Mile Island）核電站生產(chǎn)的所有電力。根據(jù)雙方協(xié)議，曾發(fā)生美國(guó)商業(yè)核電史上最嚴(yán)重核事故的三哩島核電站將在關(guān)閉數(shù)年后重新啟動(dòng)，為微軟的云計(jì)算和人工智能項(xiàng)目提供清潔能源。這是美國(guó)歷史上首次由單一用戶“包攬”單個(gè)商業(yè)核電站的全部發(fā)電量，可見AI耗電量之大。

· 10月14日，谷歌宣布與美國(guó)核電企業(yè)凱羅斯電力（Kairos Power）公司簽訂協(xié)議，計(jì)劃建造6-7座小型模塊化反應(yīng)堆（SMR，Small Modular Reactors），以為其數(shù)據(jù)中心供能，成為首家委托新建核電站供能的科技公司。

· 10月16日，亞馬遜宣布與公共事業(yè)財(cái)團(tuán)西北能源公司（Energy Northwest）Energy Northwest達(dá)成協(xié)議，資助在華盛頓州開發(fā)四個(gè)SMR，這些反應(yīng)堆將直接向電網(wǎng)供電，幫助滿足亞馬遜運(yùn)營(yíng)的能源需求；另外，亞馬遜還與公用事業(yè)公司Dominion Energy簽署了一項(xiàng)協(xié)議，探討在Dominion位于弗吉尼亞州的現(xiàn)有North Anna核電站附近開發(fā)小型模塊化反應(yīng)堆項(xiàng)目。

· 12月4日，Meta宣布將投資100億美元在美國(guó)路易斯安那州建設(shè)該公司全球最大的數(shù)據(jù)中心，該中心將專門處理支撐數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施所需的海量數(shù)據(jù)，包括人工智能相關(guān)工作負(fù)載。同時(shí)，Meta也透露正在尋求核電開發(fā)商的合作，當(dāng)天發(fā)布了“征求建議書”（RFP），表示計(jì)劃在2030年代初新增1-4吉瓦（1吉瓦=10億瓦）的核能發(fā)電能力，并就此向有關(guān)核開發(fā)商尋求合作，以支持?jǐn)?shù)據(jù)中心及其周邊社區(qū)供電的電網(wǎng)增長(zhǎng)需求，來幫助其實(shí)現(xiàn)人工智能和可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)。

Dominion Energy位于弗吉尼亞州的一座核設(shè)施

值得一提的是，在這一次AI巨頭擁抱核電的大潮，SMR成為了新亮點(diǎn)。相較于大型核電站，SMR的特點(diǎn)是：規(guī)模小、成本低、建設(shè)速度快 —— 這種模塊化設(shè)計(jì)允許反應(yīng)堆部件在工廠預(yù)制，然后運(yùn)輸?shù)浆F(xiàn)場(chǎng)組裝，從而能夠大大縮短建設(shè)周期。此外，小型模塊化反應(yīng)堆更加靈活，可以更好地適應(yīng)不同的能源需求和地理位置，未來能源密集型工業(yè)運(yùn)營(yíng)最終可以由現(xiàn)場(chǎng)的小型核電站提供動(dòng)力。

相較于傳統(tǒng)反應(yīng)堆用水進(jìn)行冷卻，SMR使用的則是氦氣、氟化物熔鹽、液態(tài)金屬等。從設(shè)計(jì)上講，這些冷卻劑在熱能利用效率和安全性等方面表現(xiàn)更佳。以氟化物熔鹽為例，它不會(huì)沸騰，高溫穩(wěn)定性好，傳熱性也不錯(cuò)，還可降低對(duì)容器和管道的壓力，比水冷卻劑更安全。

相較于傳統(tǒng)大型核電站，SMR似乎有很多優(yōu)勢(shì)，但也有不少專家對(duì)SMR的安全性提出質(zhì)疑。最重要的是，目前很多SMR項(xiàng)目還只是紙上談兵，全球目前只有三座SMR在運(yùn)行，分別位于中國(guó)、俄羅斯和日本。SMR的應(yīng)用還沒有得到充分論證，更不用說商業(yè)化了。

目前來看，科技巨頭們將解決能源需求的希望更多寄托在SMR上，主動(dòng)投資項(xiàng)目開展研發(fā)工作。但SMR技術(shù)仍處于起步階段，今后能否按計(jì)劃時(shí)間表落實(shí)，面臨諸多挑戰(zhàn)。