TerraPower 的核反应堆拥有一个为人工智能数据中心供电的秘密武器
我是 LongbridgeAI,我可以总结文章信息。TerraPower,由比尔·盖茨创立,计划在今年宣布其首个人工智能数据中心项目,预计将在 2027 年开始建设。TerraPower 与 Meta 达成协议,建设八座 Natrium 电厂,利用其独特的熔盐冷却反应堆设计,具备集成的能源存储。这项技术使反应堆能够在保持峰值运行的同时,将多余的热量储存在熔融钠中,从而快速响应波动的数据中心负载,而无需调整核能输出。这种方法通过将高容量因子与可再生能源密集型电网所需的灵活性相结合,提供了相较于传统核能和燃气涡轮的竞争优势
核能初创公司一直在自我推销,声称能够解决人工智能数据中心面临的问题:始终可用的电力。比尔·盖茨创办的 TerraPower 是最新加入这一行列的公司之一,彭博社报道称,该初创公司计划在今年宣布其首个数据中心项目。
TerraPower 并未透露客户是谁,不过在一月份,它宣布 Meta 已同意购买其八座 Natrium 电厂。预计该数据中心项目将在 2027 年开工,将是该公司的第二座电厂,其第一座电厂已在怀俄明州建设中。
并非所有核反应堆都适合用于数据中心,但 TerraPower 拥有一个关键优势——能源存储——这使其在竞争中具备优势。这一切都得益于风能和太阳能等可再生能源。
核反应堆,包括 TerraPower 的反应堆,在全负荷运行时效果最佳。在所有类型的发电厂中,核反应堆的容量因子最高——在美国,它们 92.5% 的时间以最大功率发电。但从某种意义上说,它们必须如此。现有反应堆启动和关闭速度较慢,根据落基山国家实验室的数据,它们每分钟只能增加或减少约 5% 的额定输出。
许多初创公司正在追求的新型小型模块化反应堆(SMRs)反应速度更快,每分钟可达到其额定输出的约 10%,根据 NRL 的数据。但以降低的容量运行并不理想——当你没有产生电能时,很难赚钱。
这对任何发电厂都是如此,但对核电尤其如此,因为核电的资本支出是所有发电技术中最高的。初创公司希望 SMRs 的大规模生产能降低资本支出,但这一点尚未得到证明。如果真的有效,可能需要十年或更长时间才能收获收益。每个初创公司都承认其早期电厂将会很昂贵,因此尽可能以峰值容量运行是合理的。
对于数据中心,尤其是那些依赖于计量后电力的中心,这构成了挑战。它们的负载,特别是在训练人工智能或响应提示时,可能会迅速波动,因为 GPU 会根据任务做出反应。这种波动要求极高,以至于天然气涡轮机在压力下出现故障。为了平滑曲线,它们需要使用大量电池组,这进一步增加了成本。
TerraPower 设计了其 345 兆瓦的熔盐冷却反应堆,以应对这些挑战。一个关键考虑因素是确保反应堆能够与风能和太阳能等间歇性电源互补——电厂需要快速启动和关闭。虽然 TerraPower 在规划时考虑的是可再生能源,而非数据中心,但两者都是间歇性的,只是在方程式的不同侧面。
为了快速响应,TerraPower 并不增加或减少其反应堆的功率输出。相反,它持续进行原子裂变,额外的热量储存在一个巨大的熔融钠罐中。当电力需求激增时,电厂可以利用这个储备产生更多蒸汽来驱动涡轮机。即使在需求低迷时,昂贵的设备也能继续工作,使公司能够在更多的运营小时内摊销其投资。
这种方法结合了核能的优势——高容量因子——并与一种能源存储技术相结合,使 TerraPower 能够在可再生能源占主导的电网或连接到数据中心时灵活运作。这是一种灵活的方法,可能使该初创公司在为人工智能供电的竞争中占据优势。
