摘要：在人工智能蓬勃发展的今天，AI数据中心的耗电量正呈爆炸式增长。据国际能源署（IEA）估计，到2030年，全球数据中心电力消耗将翻倍，每年约达1000太瓦时。传统电网在这巨大的需求面前，正逐渐不堪重负。然而，一种新型的能源解决方案——小型模块化反应堆（SMR），

在人工智能蓬勃发展的今天，AI数据中心的耗电量正呈爆炸式增长。据国际能源署（IEA）估计，到2030年，全球数据中心电力消耗将翻倍，每年约达1000太瓦时。传统电网在这巨大的需求面前，正逐渐不堪重负。然而，一种新型的能源解决方案——小型模块化反应堆（SMR），正悄然崛起，有望为AI数据中心提供可靠的低碳基荷电力，同时助力全球气候目标的实现。

SMR是一种紧凑、工厂化建造的核反应堆，其功率通常在50-300兆瓦之间，与传统核电站的千兆瓦级功率形成鲜明对比。这一功率范围正好契合AI数据中心的需求，从单园区到区域级的负荷需求都能覆盖。例如，中国的玲龙一号功率为125兆瓦，加拿大的BWRX-300约为300兆瓦。

SMR具有诸多优势，使其成为AI数据中心的理想能源伙伴。首先是可扩展性与灵活性，SMRs可以成簇部署在数据中心附近，极大地减少了输电损耗。而且，它能够实现与科技公司的“电力即服务”协议，根据数据中心的实际需求灵活供电。其次，SMR具有显著的环境优势，其运行过程中几乎零排放，这与科技公司的可持续发展目标高度契合。要知道，训练一个大型语言模型所排放的二氧化碳，可能相当于五辆汽车在其整个生命周期内的排放量，而SMR有望抵消这一碳足迹。此外，在经济效益方面，SMR的工厂化生产模式可将成本削减30%-50%，部署时间最短可缩短至3-5年，相比传统的大型反应堆，具有明显的成本和时间优势。

然而，SMR的发展并非一帆风顺。核能的历史遗留问题，如成本超支、安全恐慌和核废料储存问题，仍然让公众和投资者心存担忧。例如，沃格特尔核电站的超支情况严重，成本高达300亿美元以上。同时，监管障碍也是一个不小的挑战，美国核能管理委员会（NRC）对新设计的审批缓慢且成本高昂，目前只有一种SMR模型获得认证。此外，尽管SMR的原型机已经存在，但完整的商业化机队最早也要到2020年代末才能投入运营，这可能无法满足AI数据中心的即时需求。

尽管面临诸多挑战，但SMR的发展前景依然广阔。在科技公司层面，微软已签署协议，计划在2028年前重启三里岛核电站1号机组，为其数据中心供电；谷歌则通过Kairos Power关注SMR，并宣布将从Kairos Power购买电力；亚马逊的AWS也在为其园区寻找模块化技术，还与energy Northwest签署协议，为四座先进SMR的开发、许可和建设提供资金。

在反应堆制造商方面，劳斯莱斯（英国）和NuScale（美国）等公司都推出了自己的SMR蓝图，通用电气日立和X-energy也加入了竞争，并获得了《通胀削减法案》提供的数十亿美元资金。自2022年以来，美国已提供超过50亿美元的核能激励资金，比尔·盖茨的TerraPower等私人公司也投入巨资，为钠冷反应堆设计筹集了7.5亿美元。

值得一提的是，中国在SMR部署方面处于领先地位。中核集团研发的“玲龙一号”ACP100处于工程示范建设阶段，预计2026年建成，它是全球首个陆上商用模块化小堆 。此外，清华大学开发的200MWe高温气冷堆已于2023年底投入商运，中科院开发的2MWt钍基熔盐实验堆于2024年实现满功率 。中国目前主要有中核、中广核、国家电投、中科院、清华大学和中船重工等6个集团和单位进行小堆开发，已研发形成了不同用途、不同功率档次、不同堆型的12种小型堆技术 。

SMR的发展对于AI和能源转型都具有重要意义。对AI而言，SMR可以解锁超大规模计算，避免电网停电，为AI的发展提供强大的能源支持。但同时，也需要警惕过度依赖核能可能带来的问题，如在更便宜的可再生能源规模化发展时，造成对核能的锁定依赖。对能源转型而言，SMR的推广可能会挤占太阳能、风能在基荷电力中的作用，虽然能加速脱碳进程，但也会引发关于核废料和公平性等问题的辩论。

SMR并非是解决AI数据中心能源需求的万能药，但它无疑是在原子能领域进行的一场及时押注。随着技术的不断进步和相关问题的逐步解决，SMR有望在未来成为AI数据中心的主要能源供应者，为AI时代的可持续发展提供强大的动力支持。让我们拭目以待SMR在能源领域的精彩表现，以及它将如何重塑AI数据中心的能源格局。

来源：智能学院