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大模型廠商布局核電領域:AI發(fā)展需要能源突破

作者: 時間:2024-12-31 來源:電子產品世界 收藏

的背后是算力,算力的盡頭是電力。那么,生成式到底有多耗電?當下訓練使用的主流算力芯片英偉達H100芯片,一張最大功耗為700瓦,這意味著運行一小時就要耗電0.7度。以GPT-3為例,據估計其訓練過程使用了大約1287兆瓦時(也就是128.7萬度)電力。

本文引用地址:http://butianyuan.cn/article/202412/465937.htm

在數據中心領域,傳統(tǒng)數據中心的耗能依舊是最大的,但隨著生成式人工智能引爆全球,數量激增加上ChatGPT使用率飆升,AI電力消耗大幅增加,推動了數據中心耗電量快速抬升。據《紐約客》雜志披露,OpenAI旗下聊天機器人ChatGPT日耗電量高達50萬千瓦時,以應對每日約2億用戶請求。

生成內容上,根據美國電力研究所的數據,基于ChatGPT的AI搜索的用電量幾乎是傳統(tǒng)谷歌搜索的10倍。人工智能公司Hugging Face的一篇論文指出,生成一張人工智能圖像所消耗的能量,基本與給一部智能手機充滿電一樣多。

作為支撐人工智能運行的“大本營”,數據中心是存儲、處理和運輸海量數據的關鍵基礎設施,龐大的服務器群晝夜不停地運轉,消耗巨量的能源。一方面,分析、處理數據往往通過使用高性能的圖形處理器(GPU)或中央處理器(CPU)實現(xiàn),所需芯片越來越先進、越來越多,能耗也隨之水漲船高;另一方面,服務器全天候運轉會產生大量熱,如不及時散熱,會影響運行安全和穩(wěn)定,而配備冷卻系統(tǒng)意味著用電量增加。

人工智能的迅猛發(fā)展,為什么會進一步加劇能耗問題?一方面,訓練模型需要大量數據,僅在深度學習階段學習識別就需要頻繁訪問內存、移動數據,屬于“能源密集型”;另一方面,模型在實際運用的推理過程中,需要實時處理海量數據,離開電力寸步難行。

OpenAI CEO山姆·奧特曼曾表示,AI將消耗比人們預期更多的電力,未來的發(fā)展需要能源突破。大模型廠商紛紛開始巨資布局,紛紛加碼押注領域。

· 9月20日,微軟與美國星座能源公司(Constellation Energy)簽署史上最大的購電協(xié)議,前者將在未來20年,購買三里島(Three Mile Island)站生產的所有電力。根據雙方協(xié)議,曾發(fā)生美國商業(yè)史上最嚴重核事故的三哩島核電站將在關閉數年后重新啟動,為微軟的云計算和人工智能項目提供清潔能源。這是美國歷史上首次由單一用戶“包攬”單個商業(yè)核電站的全部發(fā)電量,可見AI耗電量之大。

· 10月14日,谷歌宣布與美國核電企業(yè)凱羅斯電力(Kairos Power)公司簽訂協(xié)議,計劃建造6-7座小型模塊化反應堆(SMR,Small Modular Reactors),以為其數據中心供能,成為首家委托新建核電站供能的科技公司。

· 10月16日,亞馬遜宣布與公共事業(yè)財團西北能源公司(Energy Northwest)Energy Northwest達成協(xié)議,資助在華盛頓州開發(fā)四個SMR,這些反應堆將直接向電網供電,幫助滿足亞馬遜運營的能源需求;另外,亞馬遜還與公用事業(yè)公司Dominion Energy簽署了一項協(xié)議,探討在Dominion位于弗吉尼亞州的現(xiàn)有North Anna核電站附近開發(fā)小型模塊化反應堆項目。

· 12月4日,Meta宣布將投資100億美元在美國路易斯安那州建設該公司全球最大的數據中心,該中心將專門處理支撐數字基礎設施所需的海量數據,包括人工智能相關工作負載。同時,Meta也透露正在尋求核電開發(fā)商的合作,當天發(fā)布了“征求建議書”(RFP),表示計劃在2030年代初新增1-4吉瓦(1吉瓦=10億瓦)的核能發(fā)電能力,并就此向有關核開發(fā)商尋求合作,以支持數據中心及其周邊社區(qū)供電的電網增長需求,來幫助其實現(xiàn)人工智能和可持續(xù)發(fā)展目標。

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Dominion Energy位于弗吉尼亞州的一座核設施

值得一提的是,在這一次AI巨頭擁抱核電的大潮,SMR成為了新亮點。相較于大型核電站,SMR的特點是:規(guī)模小、成本低、建設速度快 —— 這種模塊化設計允許反應堆部件在工廠預制,然后運輸到現(xiàn)場組裝,從而能夠大大縮短建設周期。此外,小型模塊化反應堆更加靈活,可以更好地適應不同的能源需求和地理位置,未來能源密集型工業(yè)運營最終可以由現(xiàn)場的小型核電站提供動力。

相較于傳統(tǒng)反應堆用水進行冷卻,SMR使用的則是氦氣、氟化物熔鹽、液態(tài)金屬等。從設計上講,這些冷卻劑在熱能利用效率和安全性等方面表現(xiàn)更佳。以氟化物熔鹽為例,它不會沸騰,高溫穩(wěn)定性好,傳熱性也不錯,還可降低對容器和管道的壓力,比水冷卻劑更安全。

相較于傳統(tǒng)大型核電站,SMR似乎有很多優(yōu)勢,但也有不少專家對SMR的安全性提出質疑。最重要的是,目前很多SMR項目還只是紙上談兵,全球目前只有三座SMR在運行,分別位于中國、俄羅斯和日本。SMR的應用還沒有得到充分論證,更不用說商業(yè)化了。

目前來看,科技巨頭們將解決能源需求的希望更多寄托在SMR上,主動投資項目開展研發(fā)工作。但SMR技術仍處于起步階段,今后能否按計劃時間表落實,面臨諸多挑戰(zhàn)。



關鍵詞: 大模型 核電 AI

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