<p>美国的人工智能繁荣正在造成前所未有的能源短缺，这可能会重塑国家的能源供应方式。大型科技公司的解决方案涉及在两种截然不同的能源来源之间做出高风险选择。</p>
<p>美国商业历史上最昂贵的错误正在发生，且是在光天化日之下，几乎没有人意识到这一点。</p>
<p>企业家们对最新的人工智能模型充满梦想。风险投资家们追逐独角兽估值。但一个更为根本的危机正在悄然拆解美国的技术霸权。这不是外部竞争或监管捕获，而是人工智能需要大量电力的平凡现实，而提供这种电力的基础设施根本不存在。</p>
<p>这些数字既惊人又在加速增长。训练一个像 GPT-4 这样的单一人工智能模型需要 30 兆瓦的持续电力，足以供给 20,000 个家庭。预计到 2030 年，数据中心的需求将翻倍，从 2024 年的 35 吉瓦激增至 2030 年的 78 吉瓦。这足以让加利福尼亚的电力供应翻倍。</p>
<h2>电网瓶颈</h2>
<p>人工智能扩展面临的最大限制与技术或资本无关。新的数据中心的电网连接延迟现在已延长至五年。美国公司面临着等待五年才能连接下一代人工智能系统的前景。</p>
<p>在某些地区，互联请求增加了 700%，造成了威胁美国人工智能领导地位的瓶颈。由于电网限制，全球计划中的数据中心项目中多达 20% 面临潜在延迟。</p>
<p>弗吉尼亚州北部的 “数据中心走廊” 展示了问题的规模。该地区的电力需求可能从今天的约 4 吉瓦激增至 2030 年的 15 吉瓦，可能占到弗吉尼亚州总电力负荷的一半。</p>
<h2>天然气：即时解决方案</h2>
<p>面对巨大的延迟，美国的科技巨头们正在转向天然气作为即时的救命稻草。天然气在 18 到 24 个月内提供可靠的离网电力，而电网连接的时间表则需要五年。</p>
<p>市场对此做出了果断反应。主要天然气生产商的股票飙升，Expand Energy 上涨超过 24%，EQT 和 Range Resources 分别上涨超过 40% 和 13%。</p>
<p>主要公用事业公司正在为人工智能应用建设新的天然气基础设施。WEC Energy Group 的 We Energies 已制定了一项 20 亿美元的新天然气发电计划，监管机构认为这对微软的人工智能运营至关重要。微软表示愿意部署带有碳捕集技术的天然气，称其为人工智能实施的 “非常直接的解决方案”。</p>
<h2>核能：长期赌注</h2>
<p>核能代表了行业的长期愿景。所做的承诺在规模上是前所未有的。</p>
<p>亚马逊已投资于小型模块化反应堆开发商 X-energy，并计划部署 5 吉瓦的核能。谷歌已宣布计划与 Kairos Power 合作建设多达七个小型模块化反应堆，预计第一个单元将在 2030 年上线。</p>
<p>甲骨文宣布计划建设一个由三个小型模块化反应堆供电的千兆瓦级数据中心，代表了迄今为止最雄心勃勃的承诺。</p>
<h2>经济与环境考量</h2>
<p>核电厂的容量因子超过 92.5%，远超风能的 35%、太阳能的 25% 和天然气的 56%。对于需要 24/7 运营的数据中心，核能的正常运行时间可靠性为 91.8%，与替代能源相比表现良好。</p>
<p>天然气提供了不同的优势，主要是速度和成本。一个天然气联合循环电厂的成本约为 10 亿美元，而核电厂的成本为 50 亿美元。小型模块化反应堆的平准化电力成本约为 36 美元/兆瓦时，而大型核电参考厂的成本为 92 美元/兆瓦时。</p>
<p>天然气发电的温室气体排放比煤炭低 57%，但与核能替代方案相比仍然产生显著的二氧化碳。</p>
<p>埃克森美孚正在德克萨斯州东南部建设一座天然气发电厂，采用碳捕集技术，预计将消除超过 90% 的二氧化碳排放。核能每千瓦时产生的二氧化碳当量在 5.1-6.4 克之间，基本上与风能相当。</p>
<p>特朗普政府推动各州通过税收激励等有利条件共同扩展数据中心和能源。最近的公告包括利用紧急权力加快数据中心电厂的建设。</p>
<p>宾夕法尼亚州获得超过 900 亿美元的投资，来自科技、能源和金融公司，成为一个由州和联邦经济激励支持的人工智能中心。</p>
<h2>前进的道路</h2>
<p>最可能的情景是利用天然气作为桥梁，进行有序过渡，同时开发核能基础设施。结合立即部署天然气与计划中的核能整合的多年方法，可能提供最佳的经济和环境结果。</p>
<p>美国的人工智能雄心正在造成一场能源危机，这将重塑国家未来几十年的能源供应方式。带有碳捕集的天然气提供了速度，但伴随环境权衡。核能提供了可持续性，但需要耐心和大量资本。</p>
<p>这场竞赛已经超越了构建最佳人工智能技术，转向如何可持续和高效地为其提供动力。那些在这一能源转型中最有效地导航的公司和投资者，可能不仅会决定谁在人工智能领域领先，还会决定这种领导地位是如何实现的。</p>
<p><strong><em>Benzinga 免责声明：本文来自未付费的外部贡献者。它不代表 Benzinga 的报道，并且未经过内容或准确性的编辑。</em></strong></p>

亚马逊

微软

<p>美国的人工智能繁荣正在导致能源危机，迫使大型科技公司在天然气和核能之间做出选择。训练人工智能模型需要大量电力，预计到 2030 年数据中心的需求将翻倍。天然气提供了快速解决方案，而核能则代表了长期承诺。像微软和亚马逊这样的公司正在同时投资这两种能源，以平衡当前需求和未来的可持续性。这一转型将塑造美国未来几十年的能源格局，因为企业在日益增长的需求和基础设施挑战中寻求高效且可持续地为人工智能供电</p>

<p><em>America’s artificial intelligence boom is creating an unprecedented energy shortage that could reshape how the nation powers itself. Big Tech’s solution involves a high-stakes choice between two vastly different energy sources.</em></p>
<div class="lb-trans"><p>美国的人工智能繁荣正在造成前所未有的能源短缺，这可能会重塑国家的能源供应方式。大型科技公司的解决方案涉及在两种截然不同的能源来源之间做出高风险选择。</p>
</div><p>The most expensive mistake in American business history is happening right now, in broad daylight, and almost nobody sees it coming.</p>
<div class="lb-trans"><p>美国商业历史上最昂贵的错误正在发生，且是在光天化日之下，几乎没有人意识到这一点。</p>
</div><p>Entrepreneurs dream over the latest AI models. Venture capitalists chase unicorn valuations. But a far more fundamental crisis is quietly dismantling America’s technological supremacy. It’s not foreign competition or regulatory capture. It’s the mundane reality that artificial intelligence needs electricity, lots of it, and the infrastructure to deliver that power simply doesn’t exist.</p>
<div class="lb-trans"><p>企业家们对最新的人工智能模型充满梦想。风险投资家们追逐独角兽估值。但一个更为根本的危机正在悄然拆解美国的技术霸权。这不是外部竞争或监管捕获，而是人工智能需要大量电力的平凡现实，而提供这种电力的基础设施根本不存在。</p>
</div><p>The numbers are both staggering and accelerating. Training a single AI model like GPT-4 requires 30 megawatts of continuous power, enough to supply 20,000 homes. Data center demand is projected to more than double by 2030, surging from 35 gigawatts in 2024 to 78 gigawatts by 2030. That’s enough power to light up California twice over.</p>
<div class="lb-trans"><p>这些数字既惊人又在加速增长。训练一个像 GPT-4 这样的单一人工智能模型需要 30 兆瓦的持续电力，足以供给 20,000 个家庭。预计到 2030 年，数据中心的需求将翻倍，从 2024 年的 35 吉瓦激增至 2030 年的 78 吉瓦。这足以让加利福尼亚的电力供应翻倍。</p>
</div><h2>The Grid Bottleneck</h2>
<div class="lb-trans"><h2>电网瓶颈</h2>
</div><p>The biggest constraint facing AI expansion has nothing to do with technology or capital. Grid connection delays now stretch up to five years for new data centers. American companies face the prospect of waiting half a decade to plug in their next-generation AI systems.</p>
<div class="lb-trans"><p>人工智能扩展面临的最大限制与技术或资本无关。新的数据中心的电网连接延迟现在已延长至五年。美国公司面临着等待五年才能连接下一代人工智能系统的前景。</p>
</div><p>Interconnection requests have increased by 700% in some regions, creating bottlenecks that threaten America’s AI leadership. As much as 20% of planned global data center projects face potential delays due to electric grid constraints.</p>
<div class="lb-trans"><p>在某些地区，互联请求增加了 700%，造成了威胁美国人工智能领导地位的瓶颈。由于电网限制，全球计划中的数据中心项目中多达 20% 面临潜在延迟。</p>
</div><p>Northern Virginia’s “Data Center Alley” illustrates the scale of the problem. Power demand in the region could explode from about 4 gigawatts today to 15 gigawatts by 2030, potentially accounting for half of Virginia’s total electricity load.</p>
<div class="lb-trans"><p>弗吉尼亚州北部的 “数据中心走廊” 展示了问题的规模。该地区的电力需求可能从今天的约 4 吉瓦激增至 2030 年的 15 吉瓦，可能占到弗吉尼亚州总电力负荷的一半。</p>
</div><h2>Natural Gas: The Immediate Solution</h2>
<div class="lb-trans"><h2>天然气：即时解决方案</h2>
</div><p>Faced with crushing delays, America’s tech giants are turning to natural gas as an immediate lifeline. Natural gas provides reliable off-grid power within 18-24 months, compared to the five-year grid connection timeline.</p>
<div class="lb-trans"><p>面对巨大的延迟，美国的科技巨头们正在转向天然气作为即时的救命稻草。天然气在 18 到 24 个月内提供可靠的离网电力，而电网连接的时间表则需要五年。</p>
</div><p>The market has responded decisively. Shares of major natural gas producers have surged, with Expand Energy climbing over 24%, EQT and Range Resources rising more than 40% and 13% respectively.</p>
<div class="lb-trans"><p>市场对此做出了果断反应。主要天然气生产商的股票飙升，Expand Energy 上涨超过 24%，EQT 和 Range Resources 分别上涨超过 40% 和 13%。</p>
</div><p>Major utility companies are building new natural gas infrastructure specifically for AI applications. WEC Energy Group’s We Energies has outlined a $2 billion plan for new natural gas generation that regulators deemed “critical” to powering Microsoft’s AI operations. Microsoft has expressed openness to deploying natural gas with carbon capture technology, calling it “very much the immediate solution” for AI implementations.</p>
<div class="lb-trans"><p>主要公用事业公司正在为人工智能应用建设新的天然气基础设施。WEC Energy Group 的 We Energies 已制定了一项 20 亿美元的新天然气发电计划，监管机构认为这对微软的人工智能运营至关重要。微软表示愿意部署带有碳捕集技术的天然气，称其为人工智能实施的 “非常直接的解决方案”。</p>
</div><h2>Nuclear: The Long-Term Bet</h2>
<div class="lb-trans"><h2>核能：长期赌注</h2>
</div><p>Nuclear power represents the industry’s long-term vision. The commitments being made are unprecedented in scale.</p>
<div class="lb-trans"><p>核能代表了行业的长期愿景。所做的承诺在规模上是前所未有的。</p>
</div><p>Amazon has invested in SMR developer X-energy and plans to deploy 5 gigawatts of nuclear energy. Google has announced plans to collaborate with Kairos Power to build up to seven small modular reactors, with the first unit expected online by 2030.</p>
<div class="lb-trans"><p>亚马逊已投资于小型模块化反应堆开发商 X-energy，并计划部署 5 吉瓦的核能。谷歌已宣布计划与 Kairos Power 合作建设多达七个小型模块化反应堆，预计第一个单元将在 2030 年上线。</p>
</div><p>Oracle’s announced plan to construct a gigawatt-scale data center powered by three small modular reactors represents the most ambitious commitment yet.</p>
<div class="lb-trans"><p>甲骨文宣布计划建设一个由三个小型模块化反应堆供电的千兆瓦级数据中心，代表了迄今为止最雄心勃勃的承诺。</p>
</div><h2>The Economics &amp; Environmental Considerations</h2>
<div class="lb-trans"><h2>经济与环境考量</h2>
</div><p>Nuclear plants achieve capacity factors exceeding 92.5%, far outpacing wind at 35%, solar at 25%, and natural gas at 56%. For data centers requiring 24/7 operations, nuclear energy’s uptime reliability of 91.8% compares favorably to alternatives.</p>
<div class="lb-trans"><p>核电厂的容量因子超过 92.5%，远超风能的 35%、太阳能的 25% 和天然气的 56%。对于需要 24/7 运营的数据中心，核能的正常运行时间可靠性为 91.8%，与替代能源相比表现良好。</p>
</div><p>Natural gas offers different advantages, primarily speed and cost. A natural gas combined cycle plant might cost around $1 billion compared to $5 billion for a nuclear plant. Small modular reactors could achieve levelized costs of electricity around $36/MWh compared to $92/MWh for large nuclear reference plants.</p>
<div class="lb-trans"><p>天然气提供了不同的优势，主要是速度和成本。一个天然气联合循环电厂的成本约为 10 亿美元，而核电厂的成本为 50 亿美元。小型模块化反应堆的平准化电力成本约为 36 美元/兆瓦时，而大型核电参考厂的成本为 92 美元/兆瓦时。</p>
</div><p>Natural gas-fired electricity has 57% lower greenhouse gas emissions than coal, but still produces significant carbon dioxide compared to nuclear alternatives.</p>
<div class="lb-trans"><p>天然气发电的温室气体排放比煤炭低 57%，但与核能替代方案相比仍然产生显著的二氧化碳。</p>
</div><p>ExxonMobil is building a natural gas-fired power plant in southeast Texas that incorporates carbon capture technology, expected to eliminate over 90% of CO2 emissions. Nuclear energy produces within the range of 5.1-6.4 grams of carbon dioxide equivalent per kilowatt-hour, essentially matching wind power.</p>
<div class="lb-trans"><p>埃克森美孚正在德克萨斯州东南部建设一座天然气发电厂，采用碳捕集技术，预计将消除超过 90% 的二氧化碳排放。核能每千瓦时产生的二氧化碳当量在 5.1-6.4 克之间，基本上与风能相当。</p>
</div><p>The Trump administration has pushed for data center and energy co-expansion across states through favorable conditions such as tax incentives. Recent announcements include plans to utilize emergency powers to hasten construction of power plants for data centers.</p>
<div class="lb-trans"><p>特朗普政府推动各州通过税收激励等有利条件共同扩展数据中心和能源。最近的公告包括利用紧急权力加快数据中心电厂的建设。</p>
</div><p>Pennsylvania secured investment exceeding $90 billion from technology, energy and finance companies to become an AI hub backed by state and federal economic incentives.</p>
<div class="lb-trans"><p>宾夕法尼亚州获得超过 900 亿美元的投资，来自科技、能源和金融公司，成为一个由州和联邦经济激励支持的人工智能中心。</p>
</div><h2>The Path Forward</h2>
<div class="lb-trans"><h2>前进的道路</h2>
</div><p>The most likely scenario involves a managed transition using natural gas as a bridge during nuclear infrastructure development. Multi-year approaches combining immediate natural gas deployment with planned nuclear integration could offer optimal economic and environmental outcomes.</p>
<div class="lb-trans"><p>最可能的情景是利用天然气作为桥梁，进行有序过渡，同时开发核能基础设施。结合立即部署天然气与计划中的核能整合的多年方法，可能提供最佳的经济和环境结果。</p>
</div><p>America’s AI ambitions are creating an energy crisis that will reshape how the nation powers itself for decades to come. Natural gas with carbon capture offers speed but comes with environmental tradeoffs. Nuclear power offers sustainability but requires patience and significant capital.</p>
<div class="lb-trans"><p>美国的人工智能雄心正在造成一场能源危机，这将重塑国家未来几十年的能源供应方式。带有碳捕集的天然气提供了速度，但伴随环境权衡。核能提供了可持续性，但需要耐心和大量资本。</p>
</div><p>The race has evolved beyond building the best AI technology to powering it sustainably and efficiently. The companies and investors who navigate this energy transition most effectively will likely determine not just who leads in artificial intelligence, but how that leadership is achieved.</p>
<div class="lb-trans"><p>这场竞赛已经超越了构建最佳人工智能技术，转向如何可持续和高效地为其提供动力。那些在这一能源转型中最有效地导航的公司和投资者，可能不仅会决定谁在人工智能领域领先，还会决定这种领导地位是如何实现的。</p>
</div><p><strong><em>Benzinga Disclaimer: This article is from an unpaid external contributor. It does not represent Benzinga’s reporting and has not been edited for content or accuracy.</em></strong></p>
<div class="lb-trans"><p><strong><em>Benzinga 免责声明：本文来自未付费的外部贡献者。它不代表 Benzinga 的报道，并且未经过内容或准确性的编辑。</em></strong></p>
</div>

AI's $25 Trillion Energy Crisis Forces Big Tech To Choose Between Gas and Nuclear

- 美国人工智能的快速发展导致前所未有的能源短缺。  
- 数据中心需求预计到 2030 年将从 35 千兆瓦增至 78 千兆瓦。  
- 自然气和核能被视为解决方案，前者提供快速响应，后者则是长期投资。  

人工智能的 25 万亿美元能源危机迫使大型科技公司在天然气和核能之间进行抉择