AI技術不斷進步，其對於電網的渴望正轉向SMR，核能需求的大爆發
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最新一代的大型語言模型比以前的AI模型需要更多的運算能力和能源。因此，科技領導者
正在團結起來加速能源轉型，包括投資核能等替代能源。
近年來，大型科技公司致力於推動淨零目標。Meta和谷歌的目標是到2030年在所有業務中
實現淨零排放。同樣，微軟的目標是到 2030 年實現「排碳負、水資源正效益、零浪費」
。
Meta於2024年12月初宣布，正在尋找核能合作夥伴，以實現其AI目標。Meta正在尋找能夠
許可證、設計、工程、融資、建造和營運發電廠以創造長期核資源的合作夥伴。
Meta認為能源是成為AI進步的第一大瓶頸，因為Meta建構了開源大型語言模型Llama，消
耗大量能源和水，來為其AI模型提供動力。為了長期競爭，大型科技廠商必須往核能佈局
。
說起來容易做起來難。美國幾十年來建造的第一座全新核反應爐於2023年開始運作。這一
時程比預期晚了7年，預算超支170億美元。因此，開發人員現在正在設計稱為小型模組化
反應爐（SMR）的下一代技術，該技術有望使專案的建造和選址變得更加容易，表面上可
以降低成本。這些先進的反應爐預計要到2030年代才能投入商業應用。
經過數十年老化的反應爐關閉後，隨著公司尋找發電方式而不產生導致氣候變遷的碳排放
，核子格局開始改變。核電廠越來越被視為一種無碳污染的電力來源。
專家表示，政府支持是推動國家核子議程是關鍵。因為對AI的需求不斷成長，特別是在推
理AI，將極大地改變美國的電力消耗方式。
由於川普已經宣布，將解決兩個關鍵的監管瓶頸，分別是更快的核能許可和接入電網連接
，讓這些大型科技公司可以無後顧之憂，發展AI，成就美國在AI領域的領導地位，這攸關
於美國國家安全。
科技公司尋求新的能源解決方案，因為他們的AI模型消耗大量能源。ChatGPT 由OpenAI的
GPT-4提供支持，每天回答數億個查詢所需的電力是美國普通家庭17,000倍以上。麥肯錫
的一份報告稱，到2030年，支援這些AI模型的訓練和部署的數據中心將占美國電力需求的
11%至12%，高於目前的3%至4%。
有些科技公司為了短期競爭力緣故，先轉向化石燃料發電。例如：谷歌在2024年永續發展
報告中表示，2019年至2023年間，谷歌的溫室氣體排放量激增了 48%，主要是由於數據中
心能源消耗和供應鏈排放量的增加。因此，加速採用核能將是科技公司發展AI的優先事項
，又可能減碳符合國際標準。畢竟，目前來看，核能似乎是唯一消化AI數據中心的關鍵技
術啊！
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