AI耗电的“终极解决方案”:小型核反应堆

微软又打新算盘:靠小型核反应堆来解决AI训练、推理耗电的问题,但这项技术目前面临着原材料短缺的困难。

AGI的愿景离实现还早,但现有AI大模型的能耗已经足够让人心惊肉跳:根据国际能源署估计,数据中心的用电量占全球电力消耗的1.5%至2%,大约与整个英国的耗电量相当。预计到2030年,这一比例将上升到4%。

不过,微软近期发布的一份招聘启示,透露了行业先驱对能耗问题的解决方案。微软招募的职位名称是“核技术首席项目经理”,这一职位的任务是负责领导公司对集成小型模块化核反应堆(SMR)和微反应器的技术评估。

成本更低、更安全的核电

SMR每个单元的发电能力高达300兆瓦,功率是传统核反应堆的三倍。与传统核反应堆相比,SMR的建造速度更快、成本更低,前者平均电力成本为每兆瓦时97美元,而后者的平均电力成本为每兆瓦时60美元。由于体积较小,所以SMR可以安装在不适合放置大型反应堆的地方。

并且,SMR具有很强的安全系数,这意味着向环境不安全释放放射性的可能性大大降低。一旦发生故障,这些系统可以自动关闭,无需人工协助。

目前,全世界正在开发80多种商业SMR设计,尽管许多公司对投资SMR仍心存疑虑,因为其使用的经济竞争力还有待验证。

微软是首批对SMR表现出兴趣的公司之一。AI训练和推理的高能耗使得微软需要更多能源支撑其业务。

在SMR上的尝试不是微软第一次对核能表现出兴趣。今年5月,微软与核聚变初创公司Helion签署了一份购电协议,将从2028年开始向其采购电力。此外,微软的联合创始人比尔·盖茨是SMR技术开发商Terra Power的董事会主席,不过两家公司目前尚无业务合作。

同时,环保压力也迫使这些企业转向低碳化运营。一些政府开始征收碳税,另一些政府则通过财政激励措施鼓励使用清洁能源。风能和太阳能等可再生能源的开发需要数年时间,而获得稳定的清洁能源也意味着对电池技术的投资。SMR技术容易部署和碳足迹更少的特性有望吸引那些急于实现环保转型的公司。

原材料难题

目前核能发电约占世界电力的10%,但前期巨大的投入和漫长的工期,给传统的大型核反应堆应用带来了阻力。

SMR的开发能解决所有问题吗?

也不见得。而且更关键的是,虽然SMR相比传统核反应堆有许多好处,但由于开发核反应堆所需的铀资源紧缺,因此其商用落地仍然遥遥无期。

目前,制造主流的SMR需要使用浓缩度15%至19.75%的高纯度低浓缩铀(HALEU),这是一种只能从俄罗斯获得的资源。去年,俄乌冲突爆发后,许多政府和企业都已经彻底切断了与俄罗斯的贸易,也给SMR的商用带来了巨大的挑战。尽管欧美都在制定生产高纯度低浓缩铀计划,但目前取得的成果寥寥。

Terra Power公司首席执行官Chris Levesque对媒体表示:

“很明显,美国和盟国的高浓缩铀制造方案将无法及时满足商用产能。”

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