破解AI耗电困局 科技巨头押注核能

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来源: 中国科技网 2024-06-24 09:56:58

  近日,微软创始人比尔·盖茨透露,将继续对美国怀俄明州“下一代”核电站投资数十亿美元。这一决策背后的原因,很大程度是由于人工智能(AI)的崛起正悄然引发一场前所未有的“电力风暴”。

  国际能源署数据显示,使用ChatGPT进行一次查询,就需要消耗2.9瓦时的电量,相比之下,普通引擎搜索仅需0.3瓦时。到2026年,AI和加密货币数据中心的年电力消耗量可能会翻一番,从2022年的460太瓦时(TWh)飙升到1000TWh以上。

  去年10月,微软与美国核聚变技术公司Helion能源签署了电力购买协议。图为该公司的核聚变装置特伦塔(Trenta),在其上进行的实验为商业聚变发展提供了关键数据。

  图片来源:Helion能源公司官网

  AI是“能耗大王”

  生成式AI模型的大部分能源消耗发生在使用之前,即训练阶段。这是深度学习模型开发的一个关键过程。

  大多数数据中心使用图形处理器(GPU)来训练AI模型。GPU运行时需要大量能源,大约是传统CPU(中央处理器)的5倍。训练大语言模型需要数万个GPU,它们需要昼夜不停地运行数周或数月。模型训练完成后,需要托管和利用模型所依赖的数据。因此,数据中心的运转“根本停不下来”。

  AI的总消耗量是多少?训练和输入最常用的模型需要多少能源?根据美国斯坦福大学最近的一份报告,谷歌的Gemini Ultra模型训练时需要500亿PetaFLOPs(每秒千万亿次浮点运算)算力。如果要用商用计算机实现这种计算能力,需要大约1016台计算机。与此相关的训练成本为1.91亿美元,主要归因于能耗。

  单个AI模型的耗电量可达数万千瓦时。据技术咨询公司IDC估计,ChatGPT等生成式AI模型的耗电量可能是其100倍。

  除了系统本身,处理器还需要冷却,常见的技术包括电动通风和水冷却,这些也都需要能源。

  用核能“为AI发电”

  哪里才能找到足够的电力来满足AI“贪婪的胃口”?当前,世界正在向净零碳排放迈进,数据中心需要可靠、稳定的基本能源,而太阳能(4.710-0.07-1.46%)和风能远远无法满足需求。因此,核能正在成为一个新选择。

  大型科技公司已经迈出了走向“AI+核能”时代的第一步。

  据美国《华尔街日报》报道,谷歌正在考虑与小型模块化反应堆(SMR)开发商签署电力购买协议。最近,谷歌还与微软和纽柯钢铁公司签署了一项协议,旨在加速先进清洁能源技术的发展,其中就包括“先进核能”。

  微软同样在核能领域积极布局。去年5月,微软与美国核聚变技术公司Helion Energy签署了电力购买协议。Helion Energy承诺将从2028年开始向微软提供核聚变能源。虽然这项技术目前仍处于理论阶段,但微软对其潜力充满信心。此外,在微软去年12月发布的《加速实现无碳未来》简报中,明确将先进核能、聚变能源以及传统反应堆列为公司绿色政策的核心支柱之一。

  亚马逊也押注核能。据西班牙《国家报》报道,亚马逊云计算部门AWS最近在美国购买了一个位于美国第六大核电站附近的大型数据中心。该核电站将按固定价格为AWS提供所需的全部能源。

  质疑声音仍存在

  核能或是AI“救星”的想法,正在硅谷中流行起来。OpenAI联合创始人萨姆·奥尔特曼向Helion Energy公司投资了3.75亿美元。他还兼任初创公司Oklo董事长,该公司致力于设计和制造一种新型SMR。

  比尔·盖茨是另一位对SMR感兴趣的科技大亨。他的公司TerraPower正在研究一种钠核反应堆,这种实验性反应堆若能成功商业化,其成本有望低至核裂变的1/25。

  不久前,Meta首席生成式AI工程师谢尔盖·埃杜诺夫预测,只需两个大型核反应堆的发电量就足以满足2024年全球AI领域的能源需求。

  核路线有前途吗?质疑的声音依然存在。

  《国家报》报道称,目前尚无任何SMR技术能够立即投入实际部署,许多国家的SMR都处于原型阶段。英国《新科学家》网站报道称,先进核技术的建设前景更加不确定。尽管多家核技术初创企业获得了科技富豪的青睐,但他们的商业运营时间表普遍指向2030年之后。到那时,全美国数据中心的电力需求预计将比2022年增加1倍甚至3倍。这些数据中心可能使用的电量相当于4000万户美国家庭的用电量。而Helion Energy最乐观的估计是,到2029年,其产能仅能满足美国4万户普通家庭的能源需求。

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