核电能否为人工智能危机提供解决方案？

各大科技公司纷纷加入疯狂的竞赛，开发人工智能技术并推出应用最广泛的技术。在这场专注于这些技术和语言模型及其各种功能的竞赛中，每个人都忘记了人工智能技术固有的最大挑战之一。

这个问题表现为人工智能服务器和托管它们的数据中心所需的能源消耗，由于人工智能操作的复杂性和它们使用的服务器的复杂性，以及需要非常快速和准确地执行这些操作，以便服务能够在这个激烈的领域竞争，这些中心需要大量的能源。

虽然能源消耗本身并不对这些公司构成挑战或障碍，但这种能源的来源却是，因为数据中心通常使用主要依赖燃料的电力网络来运行，这增加了这些公司留下的碳足迹。

社会角色和减少碳足迹的旅程

近年来，科技行业见证了许多公司转向减少碳足迹的机制，作为每个大公司所扮演的社会角色的一部分。在此背景下，苹果此前决定将充电头从包装盒中取出，然后决定缩小包装盒的尺寸以减少纸张消耗，同时减少手机包装盒所需的存储空间，从而充分利用集装箱并容纳更多数量的手机，以大大减少燃料消耗。

不能说苹果是第一个走这条路的，因为在此之前，微软自2012年或更早就开始了减少碳足迹的旅程，当时该公司的创始人兼长期首席执行官比尔盖茨采用了紧凑型光盘的想法，该光盘提供了相当于许多纸张的存储空间并受到保护树木被砍伐，这在之前流传的他的著名照片中显而易见。

亚马逊、福特和三星正试图以各自的方式大幅减少碳排放，首先是依靠风电场等环保能源从空气中发电，甚至转向电动汽车，无论是使用还是开发。

微软是绿色环保运动的主要支持者，但它也是OpenAI最大的投资者之一，拥有最大、最著名、应用最广泛的人工智能模型，同时也是最耗能源的，因此预计微软和其他人工智能领域的大投资者正在努力在不久的将来达到碳中和状态。

消耗率高

人工智能技术的部分能源问题是它们需要大量、连续的能源来高效、高质量地运行这些技术，根据加州大学的一项研究，ChatGPT每执行50个命令就需要500毫升水，从ChatGPT的用户规模来看，根据该公司的最新数据，我们发现他们每周的用户数量超过2亿。

根据研究，如果这一数量的用户至少只向模型发出一个命令，则需要消耗相当于200万升的水。值得注意的是，这一消耗是一个人每周使用一个人工智能模型处理一件事的消耗，这是对人工智能模型使用率的低估计。

在著名金融机构高盛网站发布的另一份报告中，使用ChatGPT执行一项任务所消耗的电量是使用Google Drive的10倍，因此该机构预计，到2030年，这种高消耗将使数据中心的能源需求增加160%。

目前，数据中心消耗的能源约占全球总能源的2%，所以如果这个消耗加倍，则仅数据中心就能达到总能源消耗的4%，这是没有考虑其余技术的情况，无论是挖掘数字货币还是通常使用计算机和技术。

高盛认为，出于多种原因，在不久的将来投资人工智能将是不可行的，并且将提供比其回报更多的成本，其中最重要的是该技术的高能耗及其成本，因此企业在寻求进一步发展人工智能技术之前必须解决这个障碍。

为什么选择核能而不是风能或太阳能？

最近的一些报道谈到，从事人工智能研究的大型科技公司转向核能来满足其服务器的总体能源需求，而这些公司中走在最前沿的是“谷歌”，它决定与核能公司凯洛斯能源公司（Kairos Power）合作。至于微软，它与美国最大的能源公司之一美国联合能源公司（Constellation Energy）签订了合同，为其服务器提供核能，而亚马逊则决定与道明尼能源（Dominion Energy）合作投资建造自己的微型核处理器。

这些报道证实，主要科技公司和人工智能公司正在专门转向核能，而不是其他绿色能源，无论是风电场及其产生的能源、太阳能，甚至是水产生的能源。

这一趋势背后的原因是，无论是建站的基本成本还是最终的运营成本，核能都能比其他可再生能源省力得多地完全满足数据中心的需求。

根据麻省理工学院“Climate Control”网站发布的一份报告，取代能够产生和储存900兆瓦能源的中型核电站将需要一个由800台中型风力涡轮机组成的风电场。

仅此一点就解释了为什么许多公司转向核能，例如微软，该公司拥有多个风电场，并且已经在其一些中心使用核能。所有可再生能源（无论是水、太阳能还是天然气）都会出现同样的情况。

当然，核反应堆也面临着自身的挑战，因为这些反应堆需要特殊的保护机制和特殊的管理，以减少周围地区发生爆炸和放射性泄漏的机会，但可以说，由于核反应堆所使用的技术和安全机制的发展，这些泄漏的发生率已经下降。