问答：水力发电等具有百年历史的技术能够满足人工智能日益增长的能源需求吗？
对人工智能数据和处理能力的需求激增，给美国电网带来了隐藏的压力。像 ChatGPT 这样的生成式 AI 系统一天所消耗的电量相当于 18 万个美国普通家庭的用电量。训练这些大型语言 AI 模型所需的能源更是惊人：训练 GPT-4 需要超过 50 千兆瓦时的能源，约占加州年发电量的 0.02%，是 GPT-3 所用能源的 50 倍。
随着人工智能的应用不断增长，加州最大的公用事业公司 PG&E 预测到 2040 年需求可能会翻一番。
南加州大学马歇尔商学院副教授兼能源转型商业计划主任 Shon Hiatt 认为水电是一个有前途的解决方案。Hiatt 表示，这种拥有数百年历史的清洁可再生能源在美国尚未得到充分利用，但它可以在推动人工智能革命方面发挥关键作用，并有助于缓解国家电网的压力。
绿色周期间，南加州大学新闻采访了海亚特，探讨水电如何帮助满足人工智能不断增长的能源需求并支持更可持续的未来。
人工智能革命在能源消耗方面带来哪些挑战？
预计未来五年美国电力需求将激增，增长率将比去年的预测翻一番。这一突然增长主要由三个因素推动：人工智能数据中心的兴起、联邦政府补贴的制造工厂和电动汽车的广泛采用。
由于数据中心需要稳定可靠的电力，风能和太阳能等可再生能源如果没有大量备用电池就无法提供电力。因此，公用事业公司将需要更多地依赖天然气、煤炭和核电站来满足日益增长的需求。
展望未来，到 2030 年，数据中心的电力需求预计每年将增长 13%-15%。目前计划的发电量不足以满足预计的人工智能数据中心增长。
这促使大型科技公司进入能源领域，例如亚马逊最近以6.5 亿美元收购了宾夕法尼亚州的一个数据中心，该数据中心由现场一座 2.5 千兆瓦核电站供电。随着电力需求不断增长，能源格局显然正在发生重大转变。
水电如何帮助应对这些挑战？
一个相对较快的解决方案是重新改造现有的水电站并在现有水库上安装涡轮机。
水力发电可以提供基载能源，而风能和太阳能则由于云层、天气等原因而具有间歇性。
我们不会在这个国家建造任何新的水库（水坝）。但这并不意味着我们不能增加现有水库的水力发电量。美国能源部估计，通过升级现有发电设施可以产生高达 10 千兆瓦的能源。只要有资金，几个月内就可以完成这件事。
此外，美国有 9 万多个水库，只有不到 3% 的水库可以发电。在这些水库上安装涡轮机和发电机可以额外提供 12 千兆瓦的电力。在现有水库上安装涡轮机也可以及时完成——在某些州，只需几个月的时间。
与其他可再生能源相比，投资水电在满足人工智能日益增长的需求方面有哪些优势？
每种能源都有其优缺点。太阳能呈线性增长，因此是现有能源中占地面积最大的。风能会影响鸟类和海洋生物。核能和联合循环天然气的能源输出占地面积最小。
径流式水力发电不需要水库，因此对环境的影响比水库水力发电小得多。径流式水力发电将部分水从流域引流到下游的涡轮机，其余水则顺着山流而下。
美国能源部估计，美国有 65 千兆瓦未开发的水电能源，这些能源可来自生态友好的径流式水电设施。然而，由于政府许可和许可障碍，径流式水电设施的开发可能需要数年时间。
坦率地说，未来五年人工智能数据中心的电力需求很可能由新的联合循环天然气设施满足。这些设施安装速度快，占地面积小，而且美国目前拥有大量廉价天然气。小型模块化核反应堆是另一种潜在的解决方案。然而，它们最早也要到 2030 年才能投入使用。
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