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。
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(1021)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
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。
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，美國一家人工智能公司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，美國另一家人工智能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。這家公司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，還有一家美國人工智能公司與某核能初創企業達成協議，將從其 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，只有一款電功率為 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。
一家核能初創公司提出的利用液態金屬反應堆技術制造核電站的方案，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。
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。
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