虽然训练AI模型需要大量能源，但黄仁勋认为，可以通过智能电网更有效地分配电力，提高计算过程的效率，“完成同样的工作可以节省 100 倍、1000 倍的能源”。他对外界的AI大幅用电预测持怀疑态度，认为“很可能存在重复计算”。

黄仁勋称核能是一种出色的可再生能源但不会成为唯一选择；数据中心行业需要各种类型的能源，并在这些能源的可用性、成本以及随时间推移的可持续性之间取得平衡。

随着全球科技巨头在 AI 基础设施领域投资数千亿美元，数量不断增多、规模不断膨胀的数据中心正对所在地的供电能力提出前所未有的高要求，激化了当地的电力供需矛盾。

建设者在此背景下不得不在 AI 数据中心的选址与运营上多加权衡：某些地区无法额外新建数据中心、部分数据中心设在远离传统人口中心的位置、一些算力基础设施无法满负荷运行。

随着AI应用井喷，高能耗问题日益凸显。目前全球大型公司为他们视为计算未来的新基础设施投入数千亿美元，能耗问题显得越发严峻。在一些地区，发电量已经不足以支持建立新的数据中心。因为电力限制，一些数据中心无法满负荷运行，还有一些选择建在远离人口中心的地方。

今年年初的达沃斯会议上，OpenAI CEO Sam Altman表示，AI技术消耗的电力将远远超出人们预期。国际能源署（IEA）今年1月发布的报告估计，2026年全球数据中心、AI和加密货币行业的电力消耗可能会翻倍，大大高于未来三年全球电力需求年均增长3.4%的增速，2026年，数据中心的总用电量可能超过1000太瓦时（1太瓦时=10亿千瓦时）。

就在近日，Altman考虑了使用日本核电站的电、探索了利用海上风力发电机的可行性。综合而言，作为可再生能源的核能是较好的选择。今年春天，OpenAI与日本官员在东京举行了会议。会议中提出了一项计划，旨在利用2011年福岛灾难后退役的核电站发电，用以支持建造数据中心。

因为需要大量的清洁能源满足其AI数据中心的电力需求，微软上周五与Constellation Energy签订了一份为期20年的电力购买协议——三里岛（Three Mile）协议，这可能会激励核能供应链的优化和扩展，包括铀矿开采、核燃料加工、核反应堆建设和维护等环节。

这份协议令市场看到了清洁能源需求的巨大潜力，即随着数据中心和其他大型能源消费者对电力需求的增加，核能作为一种稳定和低碳的能源选择，其需求可能会持续增长。

黄仁勋本周五也提到了微软的三里岛协议，称它“非常棒”。他还提到，英伟达的新一代芯片比前代更耗电，但效率更高，可以更快完成训练和运行 AI 软件的工作，并取代多个旧组件。

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