人工智能的广泛使用大大增加了能源需求，也激励着领先的技术公司将核能视为一种可行和可持续的能源。与此同时，核能的进步正在提供最大限度地提高人工智能能力所需的基础设施。
人工智能和核技术之间的关系可以说是共生的，每个领域都在增强对方的潜力。
本月早些时候，Meta宣布正在寻求核电开发商的建议，以帮助这家科技巨头实现其人工智能和环境目标。该公司希望从2030年代初开始增加1至4吉瓦（1GW=1百万千瓦）的新核能容量。
该公司在一份新闻稿中表示：“在Meta，我们相信核能将在向更清洁、更可靠和多样化的电网过渡中发挥关键作用。”
在电力需求激增的情况下，Meta并不是唯一一家对核电感兴趣的公司。亚马逊已同意以6.5亿美元的价格从Talen Energy购买一个核能数据中心。该园区由附近的Susquehanna核电站供电，将为亚马逊提供可靠的无碳能源。这笔交易支持亚马逊到2040年实现净零碳的目标。
谷歌还与Kairos Power达成协议，使用小型核反应堆为其人工智能数据中心提供所需的大量能源。该协议通过提供清洁、可靠的能源来支持人工智能驱动的进步。它还促进核能作为一种无碳解决方案，以满足全球电力需求并推动脱碳。
谷歌能源与气候高级总监Michael Terrell表示：“电网需要新的电力来源来支持人工智能技术。”“这项协议有助于加速一项新技术，以清洁可靠地满足能源需求，并为每个人释放人工智能的全部潜力。”
随着世界努力应对日益增长的能源需求和应对气候变化的迫切需要，清洁可靠的能源比以往任何时候都更加重要。在此背景下，核能越来越被视为解决方案的关键部分。
比尔·盖茨告诉媒体：“如果我们做得对，核能将帮助我们实现气候目标。”“也就是说，在不使电力系统变得更昂贵或更不可靠的情况下，消除温室气体排放。”
盖茨补充道：“核能有一些令人难以置信的优势。”“这不依赖于天气，你可以建造一座工厂，但一座非常小的工厂产生的能量是巨大的。”
转移到等式的另一边，现在让我们看看人工智能是如何促进核技术进步的。它帮助的关键方式之一是改进下一代反应堆的设计、效率和安全性。
德克萨斯州农工大学核工程教授Yang Liu正在使用人工智能（AI）和机器学习（ML）来增强核反应堆的模拟和运行。作为美国能源部奖项的一部分，Liu专注于熔盐反应堆，这种核反应堆与传统反应堆相比，它具有更高的效率和安全性。
该研究使用人工智能进行“物理信息建模”，利用实验数据训练机器学习模型。然后通过添加物理约束来完善这些模型，以确保它们与核反应堆的真实行为保持一致。该项目还探索了使用机器学习来模拟实验，减少了对昂贵和复杂的物理测试的需求。
Liu说：“我们正处于大数据时代，就像在互联网上一样，人们每天都在生成TB级的文本、图像和视频。”“在核工程界，我们也正在进入一个大数据时代，大数据来自高保真模拟和高分辨率实验。”
Liu强调：“还有很多工作要做。”“我们需要证明反应堆是安全的，如果我们建造一个商业规模的反应堆来发电，我们需要证明该反应堆是高效和有利可图的。”
人工智能通过优化反应堆设计、提高安全性和降低成本来推进核技术。此外，它改善了燃料管理，确保了最佳的燃料使用并最大限度地减少了浪费。
人工智能和核技术的融合有助于相互促进，持续发展。然而，这一过程中也存在障碍，包括技术挑战和监管问题。核操作通常高度敏感，可能需要更高的可靠性和精度。随着2025年的临近，我们将期待公司和政府计划如何解决这些障碍。
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