ChatGPT日耗50万度 AI电荒倒逼美国迎大拐点

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最新回复:2025年5月25日 23点1分 PT
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每日经济新闻

每经记者:岳楚鹏 每经编辑:高涵

据央视新闻报道,当地时间5月23日,美国总统特朗普签署了一系列有关核能的行政命令,涉及对美国核管理委员会(NRC)进行全面改革、修改监管流程以加快核反应堆测试等。一名白宫高级官员表示,政府希望在2029年1月,特朗普第二任期结束前“测试和部署”新的核反应堆。当天,美股核能板块股价强劲上扬,其中,Lightbridge大涨近43%,NANO Nuclear Energy涨超30%,Oklo和Centrus Energy均涨逾20%。

市场普遍预期,若审批真正提速,叠加科技资本加持,美国核能产业或迎来50年来最大拐点。WedBush分析师Dan Ives在发给《每日经济新闻》记者(以下“每经记者”)的报告中称,他认为,核能最终将在第四次工业革命的基础上为数据中心提供动力方面发挥关键作用。

此次美国核能政策转向的背后,是人工智能(AI)急速发展加剧的“能源焦虑”。随着AI技术呈指数级发展,其巨大的计算和存储需求正给美国陈旧的电网带来难以承受的压力。此前,谷歌已发出警告,称美国电力产能不足以支撑AI基础设施的扩张。埃隆·马斯克更是认为,继芯片和变压器之后,电力短缺将成为AI发展的下一个瓶颈。

在AI加速推高电力消耗的背景下,核能被重新纳入能源结构核心,美国科技巨头纷纷抢滩。每经记者注意到,微软已宣布支持三哩岛1号机组于2028年前重启;谷歌、亚马逊也相继投资小型先进反应堆(SMR)项目,为自身AI基础设施寻找稳定电源。

尽管政治和资本的双重推动为美国核能发展带来了曙光,但其前路依然充满不确定性。美国核能发展饱受项目延期和预算超支的困扰,佐治亚州Vogtle核电站超350亿美元的建设成本便是典型案例。此外,清华大学核研院教授、副总工李富向每经记者指出,美国核能公司推崇的SMR技术尚未实现规模商用,技术路径仍需验证。

AI数据中心恐排队7年等电,美国押注核能解困AI“电荒”当地时间5月23日,美国总统特朗普签署了一系列行政令,旨在加速核电站建设,其中包括新一代小型先进反应堆(SMR)。行政令将重组美国核管理委员会(NRC),以确保更快地审查核项目,其中包括为NRC设定18个月的期限来处理行业申请。

在椭圆形办公室签署仪式上,美国总统特朗普在众多行业高管的簇拥下,称核能为“热门行业”,并补充道,“现在是发展核能的时候了,我们将大力发展核能。”

特朗普 图片来源:视觉中国

受此影响,5月23日,全球铀价ETF(URA)涨11.61%。美股核能板块多家公司股价也迎来大涨,其中,Lightbridge大涨近43%,NANO Nuclear Energy涨超30%,Oklo涨超23%,Centrus Energy涨超21%,Energy Fuels涨20%,Cameco涨超11%。

每经记者注意到,进一步拉长时间线来看,今年以来,核能相关股票普遍跑赢传统能源板块。年内,Constellation Energy上涨32.98%,Oklo上涨123.66%,Centrus Energy上涨52.99%。

此次美国核能政策转向的背后,是人工智能(AI)急速发展加剧的“能源焦虑”。

此前,谷歌已发出警告,称电力产能不足以支撑AI基础设施的扩张。埃隆·马斯克更是认为,继芯片和变压器之后,电力短缺将成为AI发展的下一个瓶颈。北美电力可靠性公司的报告也指出,数据中心等新兴负荷的快速增长已对电网的规划和稳定构成“前所未有的独特挑战”,并警告美国在极端天气下面临电力短缺的“高风险”。

此外,美国战略与国际研究中心指出,电力供应已成为限制美国AI计算能力扩展的最紧迫约束。在北弗吉尼亚等数据中心密集地区,新的数据中心可能需要等待多达7年才能接入电网。报告强调,“接入电力的速度”已成为数据中心选址的关键因素,甚至超过了电价和土地成本。

AI到底有多耗电?

以GPT-3的训练为例,GPT-3有1750亿个参数,据估计,训练过程使用了大约1287兆瓦时(也就是128.7万度)的电力。该如何理解这个耗电量?这相当于美国约121个家庭一整年的用电量。

而以上的能耗还只限于训练阶段,完成训练后,AI将迎来新的耗电阶段——推理,即人们使用AI输出结果的过程。AI的训练是一次性事件,而使用却是长期过程,随着应用的普及、使用人数的增加,耗电量将不断叠加。

国际能源署(IEA)在今年1月的一份报告中曾表示,ChatGPT响应一个请求平均耗电2.9瓦时——相当于将一个60瓦的灯泡点亮略少于三分钟。此外据外媒报道,ChatGPT每天响应约2亿个需求,消耗超过50万度电力,相当于1.7万个美国家庭平均一天的用电量。

AI当然不只ChatGPT,但它的耗能数据可以作为一个切口。

微软、亚马逊抢滩小型反应堆,专家:技术路径仍需验证长期以来,美国核能产业始终被成本高企和监管冗长所困。自1996年以来,只有两座新反应堆成功并网,建设周期动辄十年以上,且普遍超出预算。最典型的是佐治亚州Vogtle核电站,其3号与4号机组合计建设成本超过350亿美元,比初始预算几乎翻倍,投入使用时间比原计划延后七年。

在此背景下,核能逐渐退出美国新增电力投资的主流舞台。核电只占美国电力供应的19%。但AI的爆发式增长正在倒逼这一能源选项重回讨论核心。国际能源署预测,到本世纪末,AI所需的能源量几乎与日本目前使用的能源量相当。

数据中心机房 图片来源:视觉中国

尽管过去十年美国太阳能和风能产量增长了两倍,但人们担心现有电力来源将无法满足巨大的能源需求,尤其是未来几年,因为AI系统将占据全球电力消耗的很大一部分。咨询公司ICF International本月发布的一份报告估计,到2030年,美国的电力需求将增长25%(与2023年相比),到2050年将增长78%,这主要是由于数据中心对支持AI技术的需求不断增长。

美国科技巨头正在以实际行动押注这一趋势。微软宣布将支持三哩岛1号反应堆于2028年前重启,这座反应堆曾因经济性问题于2019年退役。谷歌母公司Alphabet通过旗下GV风险投资部门参与多个小型先进反应堆(SMR)项目融资,亚马逊也在推进与核能技术企业的合作,计划为其AI数据中心构建模块化电力解决方案。部分项目正与美国能源部合作,寻求在联邦设施中部署早期示范项目。

投行WedBush证券分析师Dan Ives向每经记者表示,随着科技的进一步发展,创造、存储和计算所需的能源数量将呈指数级增长,数据中心在未来十年将为SMR领域带来巨大机遇。

与传统反应堆相比,小型模块化反应堆占地面积更小、建设速度更快,发电量约为传统核反应堆的三分之一。不过,小型模块化反应堆技术尚在起步阶段,尚未完全获得监管部门批准。

尽管科技企业的参与和政策推动确实缓解了核能发展的信心赤字,但产业转暖仍存在不小的不确定性。美国核能公司推崇的SMR技术尚未实现规模商用,技术路径仍需验证。

清华大学核研院教授、副总工李富曾向每经记者表示,SMR建成的还不多,很多新概念、新方案、新公司未实际建成,缺乏运行经验反馈,还未达到通常所期望的经过验证的成熟技术,其建造和运行成本能在什么批量规模下进一步降低到何种程度,也需要通过实际的建造和运行数据来验证。

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tschus
1 楼
重要的是电网。首先,美国有没有能容纳那么多新设电厂的电网输送负载,其次,美国有没有特高压技术绕过中国专利自己建设电网的能力,最后,美国有没有低廉基建的成本管控。如果都没有,那谈什么AI电力扩张,电厂发的电出不来,让每个AI公司在核电厂里工作么?基建是长期投入,缓慢见效。中国是江泽民时期计划,胡锦涛时期投入,习近平时期完善,30年的时间。美国有任何一个总统能够让30年后的人摘果子吃么?估计投入下去,马上就弹劾下台了。因此美国总统只能建电厂,几年就盖好了,下台前还来的及剪彩。电力就是矿的一种,美国现在的做法就是,准备开很多矿,全民争当矿场主,谁去修路?把矿运出去,全都当哑巴。
A
AceOp
2 楼
用电自由和中国比?还想制造业回流?
后稷
3 楼
不只是发电,现在美国没能力送电。也就只能做到1000公里左右。
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mrp
4 楼
老百姓的电要涨价咯
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djtg
5 楼
不是每个国家都需要特高压输电,中国的情况是发电地和用电地离得很远。比核电更实际的是天然气发电,美国的燃气管道很全面。2023年美国的发电量是中国的一半左右,算人均还是比中国高很多。
d
djtg
6 楼
美国的资本力量还是很强很有效率的,没看到spacex的卫星,才几年,近万颗卫星就发射了。只要有需求,有收益,专门建一个小型电站为数据中心供电完全是可能的,技术完全不是问题,那关键就是审批和环境了。
杜汉
7 楼
发电是一回事,输变电却是另外一回事,按现在美国的社会架构,这两回事能变成一回事吗?
赤脚走四方
8 楼
根本原因,所谓的GPU就是伪 AI 晶片, 从构架到器件都是错误的。每次看到黄拿着 PC 般的 ”AI“ 晶片,就觉得很滑稽。
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Washington001
9 楼
50万度一天,也就2万千瓦功率。这也值得吹捧?中国不知多少充电站就能提供这么多的充电功率。 中国16节车厢的高铁火车也差不多需要这个功率。过去太高看美国实力了
潜水员2013
10 楼
有种搞法美国目前很火,就是每个AI项目自带发电机,或租用发电机。10~30兆瓦的发电机已经卖疯了。
活在裆下
11 楼
看点新闻吧研究点数据吧,美国是全球最大的商业核能生产国,拥有世界上最大的核电装机容量,而且数据中心都是配合着电站一起盖起来的。亚马逊(AWS)与Susquehanna核电站,微软与三哩岛核电站,谷歌与Kairos Power,亚马逊与X-Energy、Energy Northwest
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wilburwang
12 楼
2023 美国4.4TWh,中国9.4 2024 美国4.3,中国10.1 尼玛AI耗了那么多点,反而发电量减少,制造业回流个Der [1评]
d
djtg
13 楼
你这数据不对啊, “1月20日,国家能源局发布2024年全社会用电量等数据。2024年,全社会用电量98521亿千瓦时,同比增长6.8%。” 这里是9852TWh。 美国2024年的是4401TWh.2023年是4273TWh https://www.gov.cn/lianbo/bumen/202501/content_7000158.htm https://ember-energy.org/latest-insights/us-electricity-2025-special-report/2024-in-review/
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Big_Mac
14 楼
数据中心和电站的确适合联合建造。 很多高耗能企业,譬如电解铝,也是建在电站附近。输电消耗是很大的,7%左右,特高压会好些。
t
tschus
15 楼
: 这个正常,20世纪工业时代,所有大型企业都会在附近设置电厂以保证供电稳定。首先,他要是大企业。然后,电不是需要多少就发多少的,你不可能刚刚好建立的电厂能提供自己所需,多余的电力需要电网调配,就像我是个开面包店的,家里有一片麦田,有时候产量够自给自足有时候不够,需要通过市场调节。通过好的市场机制,不需要每个面包店都要配麦田。而你说的这种做法,就是投资过剩,或者投资不足。电力没有得到合理的调配,而是各行其是。反应到成本端就是过度投资导致的成本提升。AI训练过程需要大量的电力和冷却水,在一个地方密集设立是不可能的,也是有风险的。一般都是分散布局,此时没有电网的调度用电会出现一个,全美各地都是核电厂的局面。他们的瞬时发电量甚至超过需求三倍以上。这都是成本。