发自华盛顿特区——1903年，马克·吐温写到 ：“电报、蒸汽机、留声机、照片、电话或者其他一切重要事物的发明都需要成千上万的人。”这一观点至今仍然基本正确。人工智能的发明耗费了成千上万科学家、工程师和行业领导者数十年的心血，未来也还需要更多人来开发这项技术。
随着人工智能的发展不断加速，一项新的需求变得显而易见：未来的突破将消耗巨大的能源 。人工智能需要消耗大量电力：一次ChatGPT查询所需的电量是传统网络搜索的十倍 。随着人工智能应用量的增加，其能源需求也随之增大，倘若供能不足，该技术的发展也会受到阻碍。
支持人工智能大规模发展的数据中心（为GPT-4、Gemini 和其他前沿模型供能）需要全天候供电。它们已经占据了美国年用电量的3% 左右，而且这一比例预计在未来五到十年内还将增加一倍以上 。在更宏观层面上看，人工智能的用电量预计将 从2023年的4太瓦时增加到2030年的93太瓦时——超过美国华盛顿州2022年的用电量 。这还只是保守估计——人工智能可能早在2025年
虽然时点或许会有所变更，然而方向是明确的：能源需求将激增。因此确保充足电力供应已成为人工智能企业的首要任务。但尽管它们已经使出浑身解数，没有政府帮助也无法成功。建立可持续的电力供应以推动人工智能革命符合美国的利益，而它也会通过在医疗保健、教育、科学、国家安全和其他关键领域实现的进步使其他国家受益。
如果一国坐视人工智能的发展因能源供应不足而放缓，那就是自残。未来需求已经很明显，美国政府必须趁现在还有机会时提前着手应对挑战。等到数据中心的能源需求增加一倍时，我们的能源供应至少也得增加一倍。
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普林斯顿大学研究人员的一项研究显示 美国经济如果想在2050年前实现脱碳的话可能需要将其电力传输系统的容量增加两倍。其中大部分工作可以在国内完成。我们可以在美国建设数据中心，确保能源技术的全套供应链，并投资于能源基础设施的现代化升级。
为此政府可以通过简化选址和审批流程并加快审批速度来促进私营部门的发展。复杂且耗时数十年的审批流程阻碍了清洁能源的转型，同时也对人工智能的发展造成了破坏性影响。在美国建设一条新输电线路——从规划、审批到征地和建设——目前平均需要耗费十年时间 。这种状况必须改变。
我们还必须重新审视核能，要么重启已并网发电的现有核电站，要么建造更紧凑、更安全、更高效的新一代反应堆。此外改革针对上世纪70年代技术制定的监管条例 对于加快创新和部署至关重要。当佐治亚州的沃格特勒3号电厂于2023年投入运营 时，它竟然是美国核管理委员会成立 近50年来首个获得批准的新反应堆设计。
这种速度在极度渴求能源的人工智能经济中是不可持续的。美国必须利用一切安全、清洁、可靠的能源。更灵活的监管体制将反映这样一个现实：并非所有的反应堆设计都是一样的，也不是所有的审查程序都应该是相同的。例如专家们 就建议对使用棕地（brownfield sites）的核项目进行更为快速的审查以实现从燃煤发电到核项目的平稳转换。
虽然核能的好处众所周知，但美国的能源创新还应关注聚变能源——也就是太阳的能量来源。利用轻原子核结合形成重原子核时释放的巨大能量，聚变发电有望成为丰富、可靠且清洁的能源来源。2022年加利福尼亚州劳伦斯·利弗莫尔国家实验室的科学家实现了聚变点火 这一里程碑，而且实验产生的能量超过了驱动其所需的能量。
如果美国能大规模开发聚变能源，人工智能的电力需求将轻易得到满足。为此我们需要大量投资，初创企业和国家实验室之间也要构建新的合作关系以推进概念设计并规划商业化路径。虽然那些现有和新技术可以开始弥补差距，但美国还必须从国外寻找能源。
人工智能盟友
放眼海外会带来一系列不同的挑战。虽然中东等一些地区拥有大量可靠且廉价的能源储备，但依赖这些资源需要权衡各类地缘战略和国家安全考虑。在国外建立数据中心可以享受低成本能源带来的好处，但其数据却可能被敌对的外国情报机构窃取、被第三方供应商利用来规避出口管制、里面的服务器被用来对美国施加影响，或者被用于侵犯隐私。
人工智能技术极其宝贵，对美国国家安全也至关重要，因此那些潜在伙伴国家必须与美国拥有共同利益和价值观且拥有强大的防御能力来保护其人工智能系统。这些风险是可以管控的，但需要与我们在海湾地区的盟友进行深思熟虑、谨慎的外交和技术合作。
当然，深化与欧洲国家的能源合作带来的国家安全或声誉问题较少，但它们的能源往往过于昂贵。例如欧洲国家2023年的电力成本是美国的两倍之多 。事实上其能源成本相对国际标准是如此之高，以至于几乎所有欧洲人工智能模型都在国外训练——通常是在美国。
幸运的是，美国其他合作伙伴提供了可行的解决方案。日本拥有超过20千兆瓦 闲置核能容量 ，即使对于预想中最大的计算机集群来说也绰绰有余。更近一点的加拿大拥有丰富的水力发电 前景，这种能源既可再生又可靠。这两个选项都提供了来自美国亲密盟友的短期、清洁解决方案。
先进的人工智能既是解决方案的目标，也是解决方案的一部分。人工智能系统能够看到人类看不到的东西，正如DeepMind成功将数据中心冷却能耗降低达40% 强化学习 防止复杂聚变过程出现的不稳定和中断状况了。
人工智能的发展道路充满了意想不到的成就和范式转变，而当前的任务则是驾驭推动这一创新新时代所需的能源。
发自华盛顿特区——1903年，马克·吐温写到：“电报、蒸汽机、留声机、照片、电话或者其他一切重要事物的发明都需要成千上万的人。”这一观点至今仍然基本正确。人工智能的发明耗费了成千上万科学家、工程师和行业领导者数十年的心血，未来也还需要更多人来开发这项技术。
随着人工智能的发展不断加速，一项新的需求变得显而易见：未来的突破将消耗巨大的能源。人工智能需要消耗大量电力：一次ChatGPT查询所需的电量是传统网络搜索的十倍。随着人工智能应用量的增加，其能源需求也随之增大，倘若供能不足，该技术的发展也会受到阻碍。
支持人工智能大规模发展的数据中心（为GPT-4、Gemini和其他前沿模型供能）需要全天候供电。它们已经占据了美国年用电量的3%左右，而且这一比例预计在未来五到十年内还将增加一倍以上。在更宏观层面上看，人工智能的用电量预计将从2023年的4太瓦时增加到2030年的93太瓦时——超过美国华盛顿州2022年的用电量。这还只是保守估计——人工智能可能早在2025年就达到此耗电量了。
虽然时点或许会有所变更，然而方向是明确的：能源需求将激增。因此确保充足电力供应已成为人工智能企业的首要任务。但尽管它们已经使出浑身解数，没有政府帮助也无法成功。建立可持续的电力供应以推动人工智能革命符合美国的利益，而它也会通过在医疗保健、教育、科学、国家安全和其他关键领域实现的进步使其他国家受益。
如果一国坐视人工智能的发展因能源供应不足而放缓，那就是自残。未来需求已经很明显，美国政府必须趁现在还有机会时提前着手应对挑战。等到数据中心的能源需求增加一倍时，我们的能源供应至少也得增加一倍。
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普林斯顿大学研究人员的一项研究显示美国经济如果想在2050年前实现脱碳的话可能需要将其电力传输系统的容量增加两倍。其中大部分工作可以在国内完成。我们可以在美国建设数据中心，确保能源技术的全套供应链，并投资于能源基础设施的现代化升级。
为此政府可以通过简化选址和审批流程并加快审批速度来促进私营部门的发展。复杂且耗时数十年的审批流程阻碍了清洁能源的转型，同时也对人工智能的发展造成了破坏性影响。在美国建设一条新输电线路——从规划、审批到征地和建设——目前平均需要耗费十年时间。这种状况必须改变。
我们还必须重新审视核能，要么重启已并网发电的现有核电站，要么建造更紧凑、更安全、更高效的新一代反应堆。此外改革针对上世纪70年代技术制定的监管条例对于加快创新和部署至关重要。当佐治亚州的沃格特勒3号电厂于2023年投入运营时，它竟然是美国核管理委员会成立近50年来首个获得批准的新反应堆设计。
这种速度在极度渴求能源的人工智能经济中是不可持续的。美国必须利用一切安全、清洁、可靠的能源。更灵活的监管体制将反映这样一个现实：并非所有的反应堆设计都是一样的，也不是所有的审查程序都应该是相同的。例如专家们就建议对使用棕地（brownfield sites）的核项目进行更为快速的审查以实现从燃煤发电到核项目的平稳转换。
虽然核能的好处众所周知，但美国的能源创新还应关注聚变能源——也就是太阳的能量来源。利用轻原子核结合形成重原子核时释放的巨大能量，聚变发电有望成为丰富、可靠且清洁的能源来源。2022年加利福尼亚州劳伦斯·利弗莫尔国家实验室的科学家实现了聚变点火这一里程碑，而且实验产生的能量超过了驱动其所需的能量。
如果美国能大规模开发聚变能源，人工智能的电力需求将轻易得到满足。为此我们需要大量投资，初创企业和国家实验室之间也要构建新的合作关系以推进概念设计并规划商业化路径。虽然那些现有和新技术可以开始弥补差距，但美国还必须从国外寻找能源。
人工智能盟友
放眼海外会带来一系列不同的挑战。虽然中东等一些地区拥有大量可靠且廉价的能源储备，但依赖这些资源需要权衡各类地缘战略和国家安全考虑。在国外建立数据中心可以享受低成本能源带来的好处，但其数据却可能被敌对的外国情报机构窃取、被第三方供应商利用来规避出口管制、里面的服务器被用来对美国施加影响，或者被用于侵犯隐私。
人工智能技术极其宝贵，对美国国家安全也至关重要，因此那些潜在伙伴国家必须与美国拥有共同利益和价值观且拥有强大的防御能力来保护其人工智能系统。这些风险是可以管控的，但需要与我们在海湾地区的盟友进行深思熟虑、谨慎的外交和技术合作。
当然，深化与欧洲国家的能源合作带来的国家安全或声誉问题较少，但它们的能源往往过于昂贵。例如欧洲国家2023年的电力成本是美国的两倍之多。事实上其能源成本相对国际标准是如此之高，以至于几乎所有欧洲人工智能模型都在国外训练——通常是在美国。
幸运的是，美国其他合作伙伴提供了可行的解决方案。日本拥有超过20千兆瓦的闲置核能容量，即使对于预想中最大的计算机集群来说也绰绰有余。更近一点的加拿大拥有丰富的水力发电前景，这种能源既可再生又可靠。这两个选项都提供了来自美国亲密盟友的短期、清洁解决方案。
先进的人工智能既是解决方案的目标，也是解决方案的一部分。人工智能系统能够看到人类看不到的东西，正如DeepMind成功将数据中心冷却能耗降低达40%所证明的那样。我们必须利用这些能力，应当部署人工智能来识别和开发新的方法以提高数据中心的效率和开发聚变能源的潜力。要知道圣地亚哥国家聚变研究所的科学家已经在利用强化学习防止复杂聚变过程出现的不稳定和中断状况了。
人工智能的发展道路充满了意想不到的成就和范式转变，而当前的任务则是驾驭推动这一创新新时代所需的能源。