AI电力需求激增 - AI训练和推理耗电量巨大，GPT-5单次训练耗电10万兆瓦时，相当于一个中型城市一周的用电量[1] - ChatGPT日常运营每日耗电超过50万千瓦时，是美国家庭日均用电的1.7万倍[2] - AI推理阶段需持续运行数年，其长期累积耗电量甚至超过训练阶段[2] - 普通服务器机架功率为14千瓦，而AI服务器机架功率高达40-60千瓦[1] 电力供应结构性矛盾 - 美国数据中心用电量占比将从2023年的2.5%激增至2027年的7.5%，2028年可能达到15%[3] - 2023-2027年全球数据中心耗电量预计在430-748太瓦时之间，占全球电力需求的2%-4%[3] - 生成式AI的电力需求年增长率高达105%[3] - 电力基础设施建设周期远长于AI迭代速度，数据中心建设需2年，发电站需3-5年，而长距离输电线路建设需8-10年[3] 可再生能源的局限性 - 风能和光伏发电利用率低，风电全年利用率仅36%，光伏利用率仅25%，无法满足AI 24小时不间断的电力需求[5] - 加州NEM 3.0政策将户用光伏回售电网电价削减75%，导致投资回收期从5-6年延长至9-10年[5] - 为数据中心配置大规模储能设施的成本极高，可能超过数据中心本身的建设成本[5] - 美国输电项目排队队列自2010年以来增长350%，许多新能源电站因无法接入电网而闲置[5] 核电成为核心解决方案 - 核电全年利用率高达92%，远超风光能源，能提供稳定可靠的基荷电力[11] - 核电站可建于数据中心附近，减少对长距离输电线路的依赖[13] - 核能发电几乎不产生二氧化碳排放，1公斤铀-235裂变释放的能量相当于2700吨标准煤[13] - 一座百万千瓦核电站每年仅需几十吨核燃料即可满足大型数据中心全年用电需求[13] 科技巨头布局核电 - 微软与星牌能源签订20年核电协议，专门为其AI数据中心供电[13] - 谷歌向Kairos Power订购6-7个小型模块化核反应堆，总容量达500兆瓦[14] - 亚马逊向核能企业X-Energ投资5亿美元，计划到2039年实现5千兆瓦核电产能[14] 核电与AI的协同效应 - AI技术可优化核电运营，通过实时监测提前30天预测故障，减少30%停机时间[16] - AI算法能优化核燃料配比，提升燃料利用率，GEV核反应堆应用AI后运维成本降低12%[16] - 小型模块化核反应堆使AI数据中心可部署于偏远地区，如非洲乡村和矿区，摆脱电网限制[17][18] - 预计到2030年，全球AI算力将是2020年的500倍，核电需求将增长3-5倍[20]