谷歌周一表示,其与核能初创公司Kairos Power签署了一项协议,计划从Kairos处购买6到7个小型模块化反应堆(SMR)的电力,以满足人工智能的电力需求。Kairos将为谷歌提供约500兆瓦的无碳电力,根据协议,首个小型模块化反应堆将在2030年之前上线,并在2035年之前进行更多部署。
AI应用快速发展带来全球数据中心耗电量大幅长,中国信通院数据显示,全球数据中心、加密货币、AI等相关电力需求将从2022年的460TWh上升至2026年的620-1050TWh,数据中心耗电量占比全球用电量有明显跳升。其中大模型训练的能耗尤为突出,参数规模和计算需求呈指数级增长,OpenAl首席执行官Sam Altman曾表示,GPT-3到GPT-4模型参数1750亿到万亿,计算需求加20倍,GPT-5模型参数增100倍,计算需求增加200-400倍。
面对能源挑战,国内各大央企已经加快了能源基础设施的升级步伐。国家电网公司、华能集团和国家能源集团等央企在新能源、储能和算力基础设施方面均有显著进展。华能集团的首个零碳数据中心已实现绿色转型。南方电网在粤港澳大湾区投运了新型储能电站,并在广东佛山构建了新型储能设施。
AI耗电但也能节电,AI也在成为优化电力系统、提高能源效率的关键工具。
2024年8月,国务院印发《关于加快经济社会发展全面绿色转型的意见》,其中提出,深化人工智能在电力系统等领域的应用,实现数字技术赋能绿色转型。在电力行业,AI应用已经渗透至发、输、变、配、用全环节。"电力行业的数据体量巨大,仅用户侧就涉及数亿用户的用电数据。以发电环节为例,一座标准火电厂日耗煤量就达5-10万吨,AI介入可以对众多环节进行优化。"某国家能源集团高管向数字开物表示。
绿色电力
在新能源领域,AI也有了广阔的应用空间。当前五大发电集团新能源装机占比均超50%,其中国电投更是突破70%,风电场和光伏电站多位于偏远地区,人工监测较为困难,依靠AI技术可以进行远程判断,例如相邻风机的发电量差异,或光伏板因灰尘堵塞导致的效率损失,都需要AI实时监测和诊断。
国家电投集团科学技术研究院总体技术部副主任张成刚日前在2024数字开物大会上表示,以后电网定额电量将通过竞价上网,这也为AI大模型提供了新的应用场景。竞价上网通过市场竞争确定上网电价,发电企业根据自身的成本和市场需求进行报价,电网企业则按照报价从低到高的顺序进行采购,从而实现电力资源的优化配置。
举例来说,当电价被限定在每度电0.21元时,企业的生产成本必须低于这一价格,才能保持盈利。为了实现这一目标,AI大模型需要精确计算生产条件,比如锅炉燃烧的煤粉喷射高度、火焰形态等,以优化能源消耗,降低成本。
不过,想要通过AI大模型解决类似复杂问题,仍有一段路要走。相比之下,在以财务为核心、合规性检查以及低容错率的业务场景中,应用较为广泛。
与此同时,能源企业也在积极探索AI大模型在电力领域的应用,其中南方电网走在了前列,其自研的南方电网"大瓦特"模型已在广东全面部署,基于3.5TB专业语料的训练,实现了从设备运维到电网调度的智能化升级。此外,三峡集团也在打造大禹大模型,目前已覆盖700余个燃煤机组和500余个燃气机组的智能化运营。
不过,张成刚也表示,AI在电力行业的深度应用仍面临三大挑战:“第一是数据的问题,第二是技术能力的问题,第三是专业知识的问题。特别是在容错率要求较低的产业,对专业知识的要求非常高,不仅包括技术专业知识,还包括产业专业知识、数据治理的专业知识。”
“现在的AI大模型在垂直行业应用难度难度较大。”他强调,“真正能解决工业领域的节能减排、双碳双控达标等问题的AI应用还很少”。
张成刚指出,想要AI大模型与降本增效的生产环节深度结合,中间需要一个桥梁角色,科研机构、技术公司需具备对各专业业务的深入理解才能为产业真正赋能。