在我们传统观念中，一提到“用电大户”“用能大户”，往往会想到钢铁厂、炼油厂等。确实，一个年产千万吨级的钢铁厂，其功耗可达数百乃至上千兆瓦。但随着人工智能、大数据等新概念、新市场的出现，新的用电大户出现在我们面前数据存储与计算设施。
超算中心、数据设施
将成为新的用电大户
人工智能大模型的训练过程需要巨大的算力支持，这直接导致了大量的电力需求。例如，训练 OpenAI的GPT-3 模型耗电量约为 1.287 吉瓦时（1 吉瓦= 1,000 兆瓦），相当于 120 个美国家庭一年的用电量。
根据国际能源署预测，2026 年全球数据中心、人工智能和加密货币行业的电力消耗可能会翻倍。各类数据中心的总用电量可能在 2026 年达到 1000 太瓦时（1 太瓦=1,000,000 兆瓦）以上，这大致相当于日本的用电量。在我国，数据中心的运行能耗也是十分惊人的。目前，我国主流的机柜功率以 4-6kW 为主，6kW 及以上的机柜占比为 32%。我国目前拥有超过 3000 个机架，总功率 15 兆瓦的大型数据中心超过 300 个。华为、阿里等通信和互联网巨头的超大型数据中心机架数甚至超过 1 万个，运行能耗惊人。据《数据中心全生命周期绿色算力指数白皮书》预计，到 2030 年，我国数据中心能耗总量将超过 4000 亿千瓦时。美国能源部在其国家实验室建成了世界最快的超算设施 Frontier，以满足其科学发现、能源开发过程中的计算需求。随着 Frontier 功能的完善，其功耗水平也在急剧提升。在稳定运行状态，Frontier 功耗超过 8 兆瓦，在进行峰值运算时功耗将达到 27 兆瓦，足以为大约 1 万个家庭供电。未来，美国能源部还将开发十万亿亿次（1021）级超算集群，预计功耗可能超过 100 兆瓦。
位于美国能源部橡树岭国家实验室的 Frontier 超算
在我国，超算设施同样成为耗电大户。根据公开报道，天河二号的能耗约为18 兆瓦，太湖之光的功率超过 15 兆瓦。数据中心的巨大能耗已不容忽略，提升能效、降低能耗已成为数据中心发展的重点关注之一。核能，人工智能供电新方案
为降低数据中心和超算设施的能耗、提高能效，很多新技术被应用在这些设施的建设过程中。例如，位于芬兰的 LUMI 超算设施隶属于欧洲高性能计算联合企业，应用于气候建模、寻找新药等诸多领域。它有成千上万个独立的处理器，每秒能够执行高达 429 千万亿次的计算操作。它由水力发电提供动力，其废热被用来帮助当地居民取暖，实现了几乎零碳排放。我国积极推动数字经济绿色化转型，实施新基建绿电直供、老旧设施绿色化改造等。以国家绿色数据中心万国数据浦江数据中心为例，该数据中心的分布式光伏系统年发电量可达 23.8 万千瓦时，结合绿电直采及绿证交易等方式，自 2022 年起保持 100% 的可再生能源利用率。
万国数据浦江数据中心（官网图）除了水电、风电和光电这类绿色能源外，还有一种能源成为了供能的新方案核能。今年 9 月，美国一家人工智能公司宣布正在努力重启三里岛（Three Mile Island）的 1 号机组，以为其人工智能数据中心供电。同期，美国另一家人工智能公司宣布正在设计一个数据中心，将使用三座小型核反应堆为其提供一千兆瓦的电力。这家公司目前在全球范围内已运营及在建的云数据中心达 162 个，其中规模最大的数据中心功率高达 800 兆瓦，内含数英亩的英伟达 GPU 集群，能够训练全球最大规模的 AI 模型。10 月 14 日，还有一家美国人工智能公司与某核能初创企业达成协议，将从其7 座小型模块化反应堆（SMRs）中购买 500 兆瓦的全天候无碳电力。小型核反应堆是指什么？确切地说，应该称其为小型先进模块化多用途反应堆。从它的名字上我们就可以看出它的特点：
小型体积仅为常规核动力堆的数十分之一。
模块化系统和组件可在工厂组装，然后以机组形式运输到安装地点。
反应堆利用核裂变产生热量，从而生产能源。
小堆具在开发建设上有低成本、短周期的优势，相比于常规的大型反应堆更加安全可靠，同时一些模块化反应堆还具有较强的空间适应性，具有多用途、综合性的优势，可以进行工业供热供汽，为城市供暖，还可用于海水淡化和海洋开发。从功率规模来看，小堆的功率通常低于300兆瓦，当前开发的很多种堆型的功率都在数十兆瓦左右，这与一个大型数据中心或超算集群的功耗相当。
按照功率大小划分反应堆类型（A. Vargas/原子能机构）
不过，目前美国尚未有小型模块化核反应堆投入使用，只有一款电功率为 45 兆瓦的小堆NuScale，于 2021 年获得美国核能管理委员会标准设计批准。一家核能初创公司提出的利用液态金属反应堆技术制造核电站的方案，被认为可能是“解决人工智能带来的极端能源需求的潜在解决方案”，有望在 2027 年前推出其首座反应堆，功率范围从 15 兆瓦到 50 兆瓦不等。随着人工智能技术的不断进步，其对能源的需求也在不断增长。谷歌与凯洛斯能源的合作只是人工智能能源探索众多例子中的一个。人工智能的未来会是核能吗？小型模块化反应堆的开发和应用，确实为数据中心和超算设施提供了一种高效、清洁的能源解决方案，也为核能的未来发展开辟了新的可能性。然而，核能的利用也伴随着安全和监管的挑战，需要我们在推动技术进步的同时，确保核能的安全和可持续发展。
文章来自：人工智能实验室
