<p>美國的人工智能繁榮正在造成前所未有的能源短缺，這可能會重塑國家的能源供應方式。大型科技公司的解決方案涉及在兩種截然不同的能源來源之間做出高風險選擇。</p>
<p>美國商業歷史上最昂貴的錯誤正在發生，且是在光天化日之下，幾乎沒有人意識到這一點。</p>
<p>企業家們對最新的人工智能模型充滿夢想。風險投資家們追逐獨角獸估值。但一個更為根本的危機正在悄然拆解美國的技術霸權。這不是外部競爭或監管捕獲，而是人工智能需要大量電力的平凡現實，而提供這種電力的基礎設施根本不存在。</p>
<p>這些數字既驚人又在加速增長。訓練一個像 GPT-4 這樣的單一人工智能模型需要 30 兆瓦的持續電力，足以供給 20,000 個家庭。預計到 2030 年，數據中心的需求將翻倍，從 2024 年的 35 吉瓦激增至 2030 年的 78 吉瓦。這足以讓加利福尼亞的電力供應翻倍。</p>
<h2>電網瓶頸</h2>
<p>人工智能擴展面臨的最大限制與技術或資本無關。新的數據中心的電網連接延遲現在已延長至五年。美國公司面臨着等待五年才能連接下一代人工智能系統的前景。</p>
<p>在某些地區，互聯請求增加了 700%，造成了威脅美國人工智能領導地位的瓶頸。由於電網限制，全球計劃中的數據中心項目中多達 20% 面臨潛在延遲。</p>
<p>弗吉尼亞州北部的 “數據中心走廊” 展示了問題的規模。該地區的電力需求可能從今天的約 4 吉瓦激增至 2030 年的 15 吉瓦，可能佔到弗吉尼亞州總電力負荷的一半。</p>
<h2>天然氣：即時解決方案</h2>
<p>面對巨大的延遲，美國的科技巨頭們正在轉向天然氣作為即時的救命稻草。天然氣在 18 到 24 個月內提供可靠的離網電力，而電網連接的時間表則需要五年。</p>
<p>市場對此做出了果斷反應。主要天然氣生產商的股票飆升，Expand Energy 上漲超過 24%，EQT 和 Range Resources 分別上漲超過 40% 和 13%。</p>
<p>主要公用事業公司正在為人工智能應用建設新的天然氣基礎設施。WEC Energy Group 的 We Energies 已制定了一項 20 億美元的新天然氣發電計劃，監管機構認為這對微軟的人工智能運營至關重要。微軟表示願意部署帶有碳捕集技術的天然氣，稱其為人工智能實施的 “非常直接的解決方案”。</p>
<h2>核能：長期賭注</h2>
<p>核能代表了行業的長期願景。所做的承諾在規模上是前所未有的。</p>
<p>亞馬遜已投資於小型模塊化反應堆開發商 X-energy，並計劃部署 5 吉瓦的核能。谷歌已宣佈計劃與 Kairos Power 合作建設多達七個小型模塊化反應堆，預計第一個單元將在 2030 年上線。</p>
<p>甲骨文宣佈計劃建設一個由三個小型模塊化反應堆供電的千兆瓦級數據中心，代表了迄今為止最雄心勃勃的承諾。</p>
<h2>經濟與環境考量</h2>
<p>核電廠的容量因子超過 92.5%，遠超風能的 35%、太陽能的 25% 和天然氣的 56%。對於需要 24/7 運營的數據中心，核能的正常運行時間可靠性為 91.8%，與替代能源相比表現良好。</p>
<p>天然氣提供了不同的優勢，主要是速度和成本。一個天然氣聯合循環電廠的成本約為 10 億美元，而核電廠的成本為 50 億美元。小型模塊化反應堆的平準化電力成本約為 36 美元/兆瓦時，而大型核電參考廠的成本為 92 美元/兆瓦時。</p>
<p>天然氣發電的温室氣體排放比煤炭低 57%，但與核能替代方案相比仍然產生顯著的二氧化碳。</p>
<p>埃克森美孚正在德克薩斯州東南部建設一座天然氣發電廠，採用碳捕集技術，預計將消除超過 90% 的二氧化碳排放。核能每千瓦時產生的二氧化碳當量在 5.1-6.4 克之間，基本上與風能相當。</p>
<p>特朗普政府推動各州通過税收激勵等有利條件共同擴展數據中心和能源。最近的公告包括利用緊急權力加快數據中心電廠的建設。</p>
<p>賓夕法尼亞州獲得超過 900 億美元的投資，來自科技、能源和金融公司，成為一個由州和聯邦經濟激勵支持的人工智能中心。</p>
<h2>前進的道路</h2>
<p>最可能的情景是利用天然氣作為橋樑，進行有序過渡，同時開發核能基礎設施。結合立即部署天然氣與計劃中的核能整合的多年方法，可能提供最佳的經濟和環境結果。</p>
<p>美國的人工智能雄心正在造成一場能源危機，這將重塑國家未來幾十年的能源供應方式。帶有碳捕集的天然氣提供了速度，但伴隨環境權衡。核能提供了可持續性，但需要耐心和大量資本。</p>
<p>這場競賽已經超越了構建最佳人工智能技術，轉向如何可持續和高效地為其提供動力。那些在這一能源轉型中最有效地導航的公司和投資者，可能不僅會決定誰在人工智能領域領先，還會決定這種領導地位是如何實現的。</p>
<p><strong><em>Benzinga 免責聲明：本文來自未付費的外部貢獻者。它不代表 Benzinga 的報道，並且未經過內容或準確性的編輯。</em></strong></p>

亞馬遜

微軟

<p>美國的人工智能繁榮正在導致能源危機，迫使大型科技公司在天然氣和核能之間做出選擇。訓練人工智能模型需要大量電力，預計到 2030 年數據中心的需求將翻倍。天然氣提供了快速解決方案，而核能則代表了長期承諾。像微軟和亞馬遜這樣的公司正在同時投資這兩種能源，以平衡當前需求和未來的可持續性。這一轉型將塑造美國未來幾十年的能源格局，因為企業在日益增長的需求和基礎設施挑戰中尋求高效且可持續地為人工智能供電</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>美國的人工智能繁榮正在造成前所未有的能源短缺，這可能會重塑國家的能源供應方式。大型科技公司的解決方案涉及在兩種截然不同的能源來源之間做出高風險選擇。</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>美國商業歷史上最昂貴的錯誤正在發生，且是在光天化日之下，幾乎沒有人意識到這一點。</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>企業家們對最新的人工智能模型充滿夢想。風險投資家們追逐獨角獸估值。但一個更為根本的危機正在悄然拆解美國的技術霸權。這不是外部競爭或監管捕獲，而是人工智能需要大量電力的平凡現實，而提供這種電力的基礎設施根本不存在。</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>這些數字既驚人又在加速增長。訓練一個像 GPT-4 這樣的單一人工智能模型需要 30 兆瓦的持續電力，足以供給 20,000 個家庭。預計到 2030 年，數據中心的需求將翻倍，從 2024 年的 35 吉瓦激增至 2030 年的 78 吉瓦。這足以讓加利福尼亞的電力供應翻倍。</p>
</div><h2>The Grid Bottleneck</h2>
<div class="lb-trans"><h2>電網瓶頸</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>人工智能擴展面臨的最大限制與技術或資本無關。新的數據中心的電網連接延遲現在已延長至五年。美國公司面臨着等待五年才能連接下一代人工智能系統的前景。</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>在某些地區，互聯請求增加了 700%，造成了威脅美國人工智能領導地位的瓶頸。由於電網限制，全球計劃中的數據中心項目中多達 20% 面臨潛在延遲。</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>弗吉尼亞州北部的 “數據中心走廊” 展示了問題的規模。該地區的電力需求可能從今天的約 4 吉瓦激增至 2030 年的 15 吉瓦，可能佔到弗吉尼亞州總電力負荷的一半。</p>
</div><h2>Natural Gas: The Immediate Solution</h2>
<div class="lb-trans"><h2>天然氣：即時解決方案</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>面對巨大的延遲，美國的科技巨頭們正在轉向天然氣作為即時的救命稻草。天然氣在 18 到 24 個月內提供可靠的離網電力，而電網連接的時間表則需要五年。</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>市場對此做出了果斷反應。主要天然氣生產商的股票飆升，Expand Energy 上漲超過 24%，EQT 和 Range Resources 分別上漲超過 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>主要公用事業公司正在為人工智能應用建設新的天然氣基礎設施。WEC Energy Group 的 We Energies 已制定了一項 20 億美元的新天然氣發電計劃，監管機構認為這對微軟的人工智能運營至關重要。微軟表示願意部署帶有碳捕集技術的天然氣，稱其為人工智能實施的 “非常直接的解決方案”。</p>
</div><h2>Nuclear: The Long-Term Bet</h2>
<div class="lb-trans"><h2>核能：長期賭注</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>核能代表了行業的長期願景。所做的承諾在規模上是前所未有的。</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>亞馬遜已投資於小型模塊化反應堆開發商 X-energy，並計劃部署 5 吉瓦的核能。谷歌已宣佈計劃與 Kairos Power 合作建設多達七個小型模塊化反應堆，預計第一個單元將在 2030 年上線。</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>甲骨文宣佈計劃建設一個由三個小型模塊化反應堆供電的千兆瓦級數據中心，代表了迄今為止最雄心勃勃的承諾。</p>
</div><h2>The Economics &amp; Environmental Considerations</h2>
<div class="lb-trans"><h2>經濟與環境考量</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>核電廠的容量因子超過 92.5%，遠超風能的 35%、太陽能的 25% 和天然氣的 56%。對於需要 24/7 運營的數據中心，核能的正常運行時間可靠性為 91.8%，與替代能源相比表現良好。</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>天然氣提供了不同的優勢，主要是速度和成本。一個天然氣聯合循環電廠的成本約為 10 億美元，而核電廠的成本為 50 億美元。小型模塊化反應堆的平準化電力成本約為 36 美元/兆瓦時，而大型核電參考廠的成本為 92 美元/兆瓦時。</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>天然氣發電的温室氣體排放比煤炭低 57%，但與核能替代方案相比仍然產生顯著的二氧化碳。</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薩斯州東南部建設一座天然氣發電廠，採用碳捕集技術，預計將消除超過 90% 的二氧化碳排放。核能每千瓦時產生的二氧化碳當量在 5.1-6.4 克之間，基本上與風能相當。</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>特朗普政府推動各州通過税收激勵等有利條件共同擴展數據中心和能源。最近的公告包括利用緊急權力加快數據中心電廠的建設。</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>賓夕法尼亞州獲得超過 900 億美元的投資，來自科技、能源和金融公司，成為一個由州和聯邦經濟激勵支持的人工智能中心。</p>
</div><h2>The Path Forward</h2>
<div class="lb-trans"><h2>前進的道路</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氣作為橋樑，進行有序過渡，同時開發核能基礎設施。結合立即部署天然氣與計劃中的核能整合的多年方法，可能提供最佳的經濟和環境結果。</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>美國的人工智能雄心正在造成一場能源危機，這將重塑國家未來幾十年的能源供應方式。帶有碳捕集的天然氣提供了速度，但伴隨環境權衡。核能提供了可持續性，但需要耐心和大量資本。</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>這場競賽已經超越了構建最佳人工智能技術，轉向如何可持續和高效地為其提供動力。那些在這一能源轉型中最有效地導航的公司和投資者，可能不僅會決定誰在人工智能領域領先，還會決定這種領導地位是如何實現的。</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 免責聲明：本文來自未付費的外部貢獻者。它不代表 Benzinga 的報道，並且未經過內容或準確性的編輯。</em></strong></p>
</div>

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

- 美國人工智能的快速發展導致前所未有的能源短缺。  
- 數據中心需求預計到 2030 年將從 35 千兆瓦增至 78 千兆瓦。  
- 自然氣和核能被視為解決方案，前者提供快速響應，後者則是長期投資。  

人工智能的 25 萬億美元能源危機迫使大型科技公司在天然氣和核能之間進行抉擇