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财联社 与互联网时代过往的爆品不同，与人工智能有关的软件服务具有一个鲜明的特点：此类服务在开发以及持续提供服务的过程中，将会产生无穷无尽的算力需求——同样也是电力需求。 ... 财联社
与互联网时代过往的爆品不同，与人工智能有关的软件服务具有一个鲜明的特点：此类服务在开发以及持续提供服务的过程中，将会产生无穷无尽的算力需求——同样也是电力需求。
根据周二的最新消息，作为全球AI产业的领跑者，微软正在把核能视作解决长期电力问题的解决方案，同时也在用AI解决核能审批方面的老大难问题。
核能审批流程长、花费多？交给AI来解决
在全球走向碳中和的过程中，核能正在受到热捧。与投资者熟悉的光伏、风能不同，核能的优势在于能够提供全天候的稳定能源。但这项能源也有一个极其显著的障碍：令人生畏、成本高昂的核能监管程序。
举例而言，眼下核能产业正在加速攻关“小型模组化反应炉”（SMR）的商用落地。
现在整个美国现在只有NuScale能源的SMR设计拿到监管批文。据悉，NuScale的整个审批过程花费超5亿美元，总共提交了1.2万页的申请表，支持这些文件的材料则超过200万页。
在这样的背景下，虽然核能看上去前景广阔，但地球上的情况却是核能发电量正在持续下降。上周发布的《世界核产业现状报告》中提及，去年核电占全球发电量的9.2%，处于近40年最低的位置。随着新能源项目的建设成本逐渐下降，传统化石燃料发电价格也在暴涨后回落，都使得核电变成“不那么经济”的选项。
但对于渴望获得24小时稳定、大量电力的AI巨头而言，核能依然是长期发展目标中难以割舍的项目。
据悉，从半年前开始，微软内部就部署了一个团队，专门使用美国核能监管方面的文件来训练AI，目标是训练出一个能够快速减少核电站建设审批时间和成本的专用大模型。
具体来说，微软正在与一家名为Terra Praxis的非营利组织合作，后者的目标是推进老旧煤电厂改建为小型核电站。微软方面提供代码，Terra Praxis提供核监管领域的专业知识。
Terra Praxis联席CEO Eric Ingersoll解释称，AI能够将获取新核电站批文所需的人类文字工作时间减少90%，同时对于其他新能源开发商而言，AI也有可能减少环评等流程所需的时间。为了使用监管文件训练AI，微软和Terra Praxis团队正在将这些文件分解成更小的部分。
Ingersoll表示，我们所做的事情是在非常具体、高度结构化的文件上训练（大语言模型），以生成与以前的文件几乎完全相同的另一个高度结构化文件。在这个过程中不会出现那些“AI幻觉”问题。
Terra Praxis的另一名联席CEO Kirsty Gogan进一步解释称，这个想法是自动化常规工作，从而让专业的监管机构和开发商来处理“需要人而不是机器解决的问题”。
微软的可持续政策高级主管Michelle Patron总结道，我们对人工智能在这个领域改变游戏规则的潜力感到非常兴奋。
微软领跑 其他“用电大户”也在观望
众所周知，微软创始人比尔·盖茨早在2008年就投资创办了小型核电站初创企业TerraPower，之后他一直都是核能的坚定拥趸。在他2021年出版的书《如何避免气候灾害》中，他曾提到“没有其他清洁能源比核能更可靠，也没有任何可靠能源比核能更干净”。
在今年5月的《盖茨笔记》中，他也提到TerraPower正在怀俄明州建设一家新型核电站，预计能够在2030年投入运营。前世界首富透露，新型核电站不仅使用液钠（代替水）进行散热，同时在设计过程中也大量使用超算模拟可能出现的事故，确保核电站在各种情况下依然能保持安全。
除了展望十年后的核电站外，微软的数据中心现在已经用上了核电。
在美国拥有最多核电站的联合能源公司今年6月与微软达成协议，将在风电和光伏供应不足的情况下，向微软弗吉尼亚州数据中心提供“精确到秒”的电力供应。联合能源的CEO Joseph Dominguez赞叹称，数据中心与核能就是“天作之合”。
联合能源同时预期，随着AI的爆发，数据中心的电力需求将是电动车充电需求的5至6倍。
作为微软的竞争对手，谷歌现在并没有开始采购核电，但已经对小型核电站表达了兴趣。
谷歌清洁能源和去碳化发展全球主管Maud Texier表示，核能、特别是先进核能，正在取得很大进展。Texier也将核能项目的成本与15年前风电和光伏相比，强调成本下降将会成为部署的动能。
顺便一提，由于核能开发目前的成本高企，恐怕也只有微软这样的“大金主”才能玩得起。前文提到的那家NuScale能源虽然拿到了政府批文，但公司的首个商业化项目却在上个月正式告吹。原本NuScale的犹他州项目有机会成为美国第一个SMR，但由于开发成本上升，多个村镇选择退出这个项目。
究其原因，是因为NuScale在今年1月预测这个核电站的目标价格为89美元/兆瓦时，较此前预计的53美元美元/兆瓦时提高了接近50%，当地的电力公司担忧没有足够多的客户会为此买单。
