這張文章的主圖，是請ChatGPT幫我畫的。每畫一張消耗的電差不多可以把我的手機電池完全充滿一次。當然，這些電不是在我家消耗的，而是在Open AI的資料中心。AI讓我們歎為觀止的應答，製圖和計算的能力，都建置在龐大的計算上。有一次我有機會跟矽谷一位資深的創業家討論 AI。他跟我說，其實ChatGPT運作的基本原理老在幾十年前他在學校大家都已經了解了。最近讓大家疑為自己處在科幻小說般的進步事實上不是理論上的突破，而是半導體年年進步，導致計算能力可以比以前強太多了。
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當然，晶片越變越強也意味著製造和使用這些晶片的用電越來越高。也怪不得Open AI創辦人山姆·阿爾特曼(Sam Altman)說為了人工智慧的未來，我們一定需要突破既有的能源限制。」也就是說，如果我們未來缺電，AI的發展就會因此被壓抑。電動車大亨馬斯克也說下一個大短缺就是電：「電動車和AI同時的成長正在形成龐大發電的需求。」
因為AI產生的額外電力需求已經是「現在式」了，微軟，谷歌和臉書都在到處找電，以確認自家的資料中心有乾淨，穩定的電可以用。對這些超高附加價值的新興用電戶，價格不是問題。他們在美國現在尋找的電力來源之一可能會讓你非常訝異。
對。是核能。核融合嗎？不是。這太遙遠了。是最近最夯的小型模組化反應爐(SMR)嗎？的確也有，但這不是我在想的。
原來，有很多科技業大公司已經決定為了以後長遠的AI資料中心用電安全，美國需要建蓋新的大型核電廠。
風險最低的低碳電力來源
這讓人覺得不可思議的原因是美國已經幾十年沒有常態性的興建核電廠了。2009年開始蓋的沃蓋特核電廠(Vogtle)的工程簡直是個災難。不只遲到至少七年之久，還超過預算一倍，苦了需要調高電費吸收的喬治亞州居民。甚至還有另一個南卡洛萊納州的計畫更慘：一整個蓋到一半成為爛尾核電廠，導致電力公司破產，CEO去吃牢飯。
在沒有人敢碰大型核電廠的狀況下，有些人開始了一個新思維。核電廠太大，太複雜了。我們應該蓋比較小的核電廠，讓它們的製造可以大致在工廠完畢，這樣核電廠可以跟其他科技一樣量產，自然會變得又簡單又便宜。但最近NuScale公司的Small Modular Reactor(SMR, 小型模組化反應爐)興建計畫卻因為還沒開始蓋就預算飆高，而受到電力客戶退約。
在這種情況下，竟然有些電力公司開始詢興建新的核電廠，還點名就是要AP1000，也就是跟沃蓋特一模一樣的型號！
