英伟达几乎垄断全球AI芯片市场背景下，苹果与英伟达保持微妙距离。苹果与英伟达合作，始于2001年，乔布斯时期的商业专利纠纷，成为两家公司冲突起点。库克时代，苹果与英伟达矛盾不断。苹果力求打造完整ECO，为摆脱对英伟达依赖，采取多种策略，包括租用云服务商芯片、考虑使用谷歌TPU、与博通合作自研AI芯片等。

  2025年1月6日，OpenAI CEO Sam Altman发布新年博客，回顾OpenAI创业历程，提出对2025年展望。Sam表示，OpenAI周活跃用户超过3亿，已知道怎么构建AGI，正在逐渐接近AGI，2025年可能看到，第一批AI智能体加入劳动力大军，实质性改变公司产出。Sam此前多次表达对实现AGI有信心，第一次如此坚定表示，已找到AGI路径。

  考虑到AI服务器需求量开始上涨，美国能源部预测，2023~2028年，美国数据中心电力需求，每年有望增长13~27%，累计增长2~3倍。未来几年，美国数据中心用水量增长，将超过电力需求量开始上涨，直接用水量，已从2014年210亿升，飙升至2023年660亿升，2028年预计将增长2~4倍。

  AI高能耗背景下，核能成为应对能源需求关键选择，大型科技公司积极投资核能，亚马逊、微软、Meta、谷歌等科技巨头，纷纷投资或合作开发核电项目，成为核能复兴重要推动力。科技巨头押注核能，不是单纯追求盈利，而是为了支撑AI驱动的未来愿景。

  本期长期主义，选择苹果如何逐步摆脱对英伟达依赖、Sam Altman称已找到通往AGI之路、AI能耗超预期、科技巨头押注核能，腾讯科技、硬AI、瓜哥AI新知发布，六合商业研选精校，分享给大家，Enjoy！

  为减少对英伟达依赖，避免大规模购买英伟达GPU，苹果通过租用微软或亚马逊等云服务提供商的芯片，应对AI需求。

  苹果与英伟达合作，始于2001年，乔布斯时期的商业专利纠纷，成为两家公司冲突起点。

  苹果与博通合作，计划2026年推出自研AI服务器芯片，进一步减少对外部芯片供应商依赖。

  苹果聘请的谷歌前高管詹南德里亚，倾向使用谷歌TPU，而非英伟达GPU来训练AI模型。

  与多数AI领域的大型科技公司一样，苹果不得不采用英伟达芯片，英伟达GPU已成为开发与运行AI软件的标准。苹果正努力减少购买英伟达芯片开支，确保AI业务不受影响。

  苹果没有像其他科技公司大量采购英伟达芯片，主要从亚马逊、微软等云提供商处租用芯片。

  某些情况下，为了训练最大的模型，苹果选择租用谷歌内部设计的AI芯片，而非英伟达芯片。苹果迄今为止采取最具挑战性的举措，是与博通合作，开发一款AI服务器芯片，预计2026年实现量产。

  苹果对英伟达的反感，似乎部分源于节俭理念，希望掌控产品关键技术的愿望，避免受其他公司影响。

  10位直接了解苹果与英伟达关系的离职员工透露，近20年，苹果领导层对英伟达一直心存不满，这些不满源自乔布斯Steve Jobs担任苹果CEO时，与英伟达商业纠纷。

  早在2001年，苹果开始在Mac电脑使用英伟达芯片以提升图形解决能力，当时两家公司成立重要合作关系。

  乔布斯曾在东京一次活动中向听众表示，他们关系非常融洽，真实的情况是两家公司间关系已十分紧张。

  一次乔布斯与英伟达高管会面中，乔布斯声称英伟达产品中包含从其控股的电脑动画工作室皮克斯抄袭的技术。

  英伟达高管对此予以反驳，表示英伟达拥有的图形专利，比皮克斯更多，暗示应该起诉皮克斯。

  一位与会者称，在那次会议的后续时间里，乔布斯假装那位英伟达高管，已经离开会议室。

  分析人士指出，英伟达的最大客户，按收入计算，包括谷歌、微软、亚马逊、Meta、特斯拉，苹果并未跻身其前十大客户之列，这在某些特定的程度上反映苹果所处行业的独特性。

  与谷歌、微软、亚马逊不同，苹果不向其他企业来提供云计算服务，无需满足外部客户对英伟达芯片的需求。

  对Meta、OpenAI、特斯拉等公司，AI已成为或正成为业务的重要组成部分。

  随着AI应用，如OpenAI的ChatGPT兴起，苹果2024年不得不匆忙将新的AI功能融入iPhone等产品中。

  为了完成自家机型无法处理的任务，苹果甚至不得不向客户提供使用ChatGPT等外部工具的选项。这给苹果带来非常大压力，迫使训练更大、更好的模型，反而需要更加多高端GPU。

  2024年，华尔街分析师普遍关注苹果在AI领域投入，追问是否计划增加对数据中心与芯片的投资以提高竞争力。

  苹果CEO库克Tim Cook淡化AI功能将大幅度的增加公司成本说法，苹果与云提供商的合作费用，估计每年高达数十亿美元。

  继2001年乔布斯与英伟达高管那场紧张的会面后，苹果与英伟达间的疏离关系，始终未得到缓解。

  曾亲身参与双方交流的苹果与英伟达离职员工透露，随后数年间，英伟达高层视苹果为一个要求苛刻的顾客，考虑到苹果Mac销量相对Windows个人电脑的销量较小，他们都以为期望有些不切实际。

  英伟达CEO黄仁勋，对与苹果合作持保留态度，英伟达从这项合作中获得收益很少，他不愿为此投入大量资源。

  苹果凭借iPod成功正逐步复兴，积累丰富的与供应商打交道的经验。苹果方面认为，与英伟达合作尤为棘手。

  英伟达提供的芯片，耗电量大、散热量大，这两点极大阻碍苹果将其应用于笔记本电脑的设计中。

  多位苹果离职员工回忆称，苹果曾期望英伟达能为Macbook量身定制图形芯片，英伟达的不配合，令苹果倍感失望。

  苹果遭遇另一重挑战：苹果工程师曾花费数月时间，试图说服英伟达派遣工程师前往中国，帮助对Mac图形芯片进行调试。

  一名苹果离职员工透露，苹果甚至不得不采取强硬手段，要求英伟达开发特定软件，以便苹果能在Mac、而非Windows上对英伟达芯片进行测试。

  2008年，英伟达与苹果等电脑制造商爆发一场Bumpgate丑闻，这是两家公司关系中一个重大转折点。

  事件源于英伟达生产的一种含有缺陷的图形芯片，这种芯片因使用糟糕的封装技术，容易过热，影响芯片性能。

  面对这一状况，英伟达最初拒绝承认责任，拒绝全额赔偿苹果等制造商的维修费用。

  苹果离职员工透露，苹果被迫延长部分受影响Macbook的保修期，未能从英伟达获得全额赔偿，这让乔布斯等公司高层深感不满。

  这场纠纷，在某些特定的程度上促使苹果转向另一家图形芯片供应商AMD。AMD芯片性能不及英伟达，苹果在定价上拥有更大话语权，能说服AMD为Macbook设计定制芯片。

  苹果与AMD离职员工透露，与英伟达不同，AMD渴望赢得苹果业务，更加迁就苹果。

  知情的人偷偷表示，截至2018年，苹果每年向AMD支付的图形处理器费用仅约2亿美元，相较AMD当年近65亿美元收入，九牛一毛。

  2020年，苹果更是迈出决定性一步，发布首款配备内部设计GPU的MacBook，逐步淘汰AMD GPU。

  在英伟达试图向苹果征收在iPhone等移动电子设备中使用图形芯片许可费时，苹果高管团队与英伟达之间产生冲突。

  2010年左右，三星、高通、苹果，在他们智能手机中，要么使用自己的移动GPU设计，要么从Imagination Technologies等移动GPU设计公司获得技术许可。

  根据法庭文件、多位了解内情的前苹果与英伟达员工称，黄仁勋认为众多图形渲染技术均植根于英伟达所拥有的GPU专利技术，英伟达与苹果、三星等企业接触，要求它们为移动GPU技术支付许可费用。

  英伟达最初提出的许可费要求，引发苹果高层，特别是前硬件工程高级副总裁丹·里奇奥Dan Riccio强烈不满。

  多位苹果离职员工指出，这一事件进一步加剧苹果对使用英伟达产品的抵触情绪，苹果最终并未接受英伟达提出的许可要求。

  随后，英伟达在2014年对三星、高通提起专利侵权诉讼，要求美国国际贸易委员会ITC阻止三星手机与平板电脑进入美国市场。

  英伟达多位在职与离职高管表示，可能意图借助在这些案件中的胜诉，作为与苹果谈判的筹码。英伟达在ITC对三星的诉讼中未能获胜，最终与三星、高通达成和解。

  2015年前后，当苹果着手开发无人驾驶汽车项目时，显著的缺失组件是英伟达GPU。

  苹果高层决定为无人驾驶汽车量身设计专属芯片，旨在处理推理、对象识别、训练AI模型做出决策。但那时，英伟达芯片已是无人驾驶汽车行业标杆。

  苹果在数十辆测试车辆中部署Tinos芯片，四位曾参与苹果无人驾驶汽车项目的离职员工透露，部分车辆可能搭载多达16个Tinos芯片，每个芯片各司其职，运行不同AI模型，共同助力无人驾驶功能。

  苹果并未能完全摆脱对英伟达芯片依赖：知情的人说，苹果工程师在训练无人驾驶系统的AI模型时，仍需使用英伟达芯片，通过亚马逊云计算服务进行租用。

  最终，苹果在2024年早一点的时候，决定放弃无人驾驶汽车项目，将众多AI工程师转调至苹果智能Apple Intelligence项目，该项目专注在iPhone与别的设备开发一系列AI功能。

  2018年，苹果聘请约翰·詹南德里亚John Giannandrea领导内部新成立的AI与机器学习团队时，他提出的第一个条件，便是增加英伟达GPU数量，强化AI模型训练。

  在詹南德里亚加入苹果前，已购置少量英伟达GPU用于AI训练，这些GPU分散于公司各部门，包括开发Face ID面部识别系统的团队、利用英伟达芯片模拟iPhone芯片性能的芯片设计团队。

  多位在职与离职的苹果AI项目员工透露，曾在谷歌任职的詹南德里亚，倾向使用谷歌内部设计的张量处理单元TPU。

  苹果在2024年早一点的时候发布的一篇研究论文中指出，未来几年，苹果将选择谷歌TPU、而非英伟达GPU来训练一些规模较大、很重要的模型。

  苹果离职员工表示，这一决策在某些特定的程度上体现詹南德里亚小组成员背景，许多人曾在谷歌工作，对使用TPU进行机器学习训练颇为熟悉。

  部分员工指出，这在某一些程度上，也是过去2年英伟达GPU供不应求的现状所致，客户对GPU需求高涨，他们纷纷租用或购买GPU，以训练AI模型。

  2024年12月，苹果宣布它正在评估亚马逊自主研发、用于训练大模型的AI芯片，将依赖对象转向谷歌或亚马逊的芯片，可能仅仅是让苹果从依赖一个公司转变为依赖另一个公司。

  例如，2024年3月，英伟达3D软件工具演示会上，黄仁勋介绍苹果混合现实头显Vision Pro。

  上周，英伟达与苹果更是联合宣布一项研究项目，该项目能加速英伟达芯片上大语言模型的运行速度。

  苹果高管过去对英伟达多有不满，英伟达表示，对与苹果合作持开放态度，期待苹果未来能成为他们重要客户。

  2024年夏天，苹果取消一款高端Mac芯片后，将部分以色列芯片工程师，重新分配到新的AI服务器芯片项目上，该芯片被命名为Baltra，灵感来源加拉帕戈斯一个小岛。

  博通的加入，进一步暗示，苹果可能不仅满足将这款芯片用于推理，而是有更远大目标，最终将其应用于训练模型。

  博通在芯片网络方面具有独特优势，这种技术能将芯片连接起来，使它们能快速、一致协同工作，这正是训练AI模型的核心要求。

  这些努力，将逐步降低苹果对从英伟达、谷歌、亚马逊购买或租用训练芯片的需求。

  1月3日，另一位OpenAI研究员，也发布了X称，我有点怀念我们在还不知道怎么创造ASI，超级AI的时候。

  过去Sam Altman发言里，对AGI实现更多是有信心，如此坚定表示已经明确寻找到AGI的路径，还是第一次。

  这篇博客中，Sam Altman表示，我们相当有信心，未来几年内，每一个人都会看见我们所看到的。

  ChatGPT诞生2周年的纪念日即将到来之际，我深感有必要回顾过去发展历史，分享一些个人感悟与所学到的经验。

  随着我们逐渐接近AGI，这是审视公司发展进程的重要时刻。我们还有很多需要探索的领域，还有很多未知挑战，现在处于发展早期阶段，我们比当初开始时知道得更多。

  9年前，我们创立OpenAI，我们坚信AGI是可能实现的，它可能会成为人类历史上最具影响力的技术。

  我们渴望探索如何构建它，确保它能广泛造福人类；我们渴望在历史上留下自己印记。我们抱负非常高远，我们坚信这项工作，可能会以同样非凡方式惠及社会。

  当时，基本上没有人关注我们，即使有人关注，他们大多认为我们成功的可能性微乎其微。

  2022年，OpenAI还只是默默无闻的研究实验室，当时我们正在研究暂时被称为Chat With GPT-3.5的项目，我们在命名方面的能力，远不如研究能力。

  我们一直在观察人们使用我们API的游乐场功能the playground feature，知道开发者们真的很享受与模型对话过程。

  我们认为围绕这种体验构建演示项目，可以向人们展示关于未来的某些重要信息，让我们使模型更完善、更安全。

  在我们公司、我们行业，乃至全世界范围内，ChatGPT的推出，引发一场前所未有的增长曲线。我们终于看到AI一直以来所承诺的巨大潜力，我们能预见未来将会有更多发展。

  过去2年里，我们几乎是从零开始围绕这项新技术构建整家公司。除了亲身实践，无另外的方式能培养这样的人才，当技术领域完全新颖时，就没有人能确切告诉你该怎么样去做。

  在如此快速地发展速度下，以如此少的经验构建一个企业，是混乱的过程。常常是两步前进，一步后退、有时甚至是一步前进，两步后退。随着前进，错误会被纠正，进行原创工作时，就没有手册或路标。在未知水域中高速前行，是一种难以置信的经历，对所有参与者，这也是巨大压力，冲突与误解层出不穷。

  这些年，是我迄今为止最充实、最有趣、最令人兴奋、最疲惫、最紧张，尤其是过去2年，也是最不愉快的，我感到最强烈的感受是感激。

  我知道总有一天，我会退休在牧场里看着植物生长，可能会出现一点无聊，我会回想起我能从事自小就梦想的工作是多么酷。我努力在每个星期五的13点前，当7件事情出错的时候，记住这一点。

  大约1年多前，在一个特别的星期五，那天出错的主要事情是，我被意外在视频通话中解雇，我们挂断电话后，董事会发布一篇博客文章。

  我当时在拉斯维加斯一家酒店房间里，那种感觉，几乎没办法用语言来描述，就像美梦突然变坏一样。

  在没有预警的情况下被公开解雇，引发一系列非常疯狂的几个小时，非常疯狂的几天。战争迷雾是最奇怪的部分，我们没人能得到关于发生了什么、为什么发生的令人满意答案。

  回顾过去，我希望自己当初能做得更好，我相信我今天比1年前成为更好、更周到的领导者。

  我深刻认识到，一个拥有多元观点与丰富经验的董事会，在应对一系列复杂挑战时的重要性。良好的治理，要建立在深厚信任与坚实信誉基础之上。我衷心感谢一起努力为OpenAI构建更强大治理体系的人，这使我们能坚守使命，确保AGI能为全人类带来福祉。

  我最大收获是，我深感自己所拥有的感激之情，我欠下众多人的感激之债：感谢每位在OpenAI工作的同仁，他们选择投入宝贵时间与精力，共同追逐伟大的梦想；感谢在我们面临危机时刻，伸出援手的朋友；感谢支持我们、信任我们能助力他们成功的人们；感谢生活中向我展示关怀的每个人。

  我们都以更加团结与积极姿态重返工作岗位，我对我们自那时以来所展现出的专注与努力感到无比自豪。

  我们完成了一些可能是迄今为止最出色的研究工作，我们周活跃用户数量，从大约1亿增长到超过3亿。最重要的是，我们持续将人们真正喜爱的技术推向世界，这些技术正在解决实际问题。

  9年前，我们真不清楚自己最终会成为什么样的存在；即便现在，我们只是大致了解。AI的发展充满曲折，我们预计未来还会有更多变化。

  一些曲折带来欢乐，另一些带来挑战。看着一系列研究奇迹接连出现，这一直很有趣，许多曾经的怀疑者，也变成坚定支持者。

  我们见证有些同事离开，成为竞争对象。随公司规模逐步扩大，小组成员更迭是常见现象，OpenAI扩张速度很快。

  我认为，这在某些特定的程度上不可避免，初创公司在达到每个新规模层次时，通常都会经历大量人员流动，而在OpenAI，几个月内，人数就会呈数量级增长。

  过去2年发展速度，相当于普通公司10年的发展。当任何公司以如此快速度成长与演变时，利益自然会出现分歧。

  当一家公司在重要行业中处于领头羊时，出于种种原因，尤其是竞争需要，许多人会对其进行攻击。

  例如，当我们创办之初，我们根本没想到个人需要成为产品公司，我们原本认为自身只是要做出色研究，我们没预料到我们会需要如此庞大资金。

  现在有一些新事物，是我们几年前没办法理解的，未来还会有我们现在几乎无法想象的新事物。

  我们对迄今为止在研究与部署方面的成就感到自豪，致力继续推进我们在安全与利益共享方面的思考。我们仍就相信，通过迭代与逐步将AI系统引入世界，给社会时间适应、与技术共同进化，从经验中学习，持续使技术更安全，这是确保AI系统安全的最好方式。

  我们相信，作为安全与对齐研究的世界领导者的重要性，用现实世界应用的反馈来指导这些研究的重要性。

  我们现在有信心，按照我们传统理解方式，我们已知道怎么构建AGI。我们始终相信，在2025年，我们可能会看到第一批AI智能体加入劳动力市场，实质性改变公司产出。我们继续相信，将出色的工具迭代的交给人们使用，将带来广泛分布的出色成果。

  我们开始将目光投向更远的未来，投向真正意义上的超级智能。我们喜欢我们目前产品，我们是为了那辉煌的未来而来。有了超级智能，我们就能做任何其他事情。超级智能工具，可以极大加速科学发现与创新，远超出我们自己能做到的范围，反过来极大增加丰富性与繁荣。

  这些在现在听起来像是科幻小说，甚至谈论它都显得有些疯狂。没关系，我们以前经历过这样阶段，我们乐于再次处于这样位置。

  我们相当有信心，未来几年内，每一个人都会看见我们所看到的。在行动时，既要非常谨慎，又要最大化广泛的利益与赋权，这一点是如此重要。

  考虑到AI服务器需求量开始上涨，美国能源部预测，2023~2028年，美国数据中心电力需求每年有望增长13~27%，高于许多机构预测的15%，市场还是太低估吃电狂魔AI。

  1月3日，巴克莱分析师William Thompson与团队发布报告，分析、总结美国能源部DOE发布的约70页国会授权研究报告预测。

  美国能源部预测，2023年开始，美国数据中心的电力需求，不包括密码货币，将每年增加约13~27%，2028年时将达到325~580TWh/1太瓦时 = 10亿千瓦时，占美国总电力需求的6.7%~12%。按照这一预测，2023~2028年，美国数据中心的电力需求有望增长2~3倍。

  巴克莱在这一报告中指出，数据中心部署、设备类型、运营实践、冷却系统的快速变化，预测存在不确定性。

  美国能源部预计，未来几年，美国数据中心用水量增长，将超过电力需求量开始上涨。目前，直接用水量，已经从2014年210亿升，飙升至2023年660亿升，2028年预计将增长约2~4倍。

  美国能源部报告数据显示，美国数据中心在2023年电力消耗为176TWh，占美国总电力需求的4.4%。预计到2028年，电力需求将增加到325~580TWh，占美国总电力需求的6.7%~12%。

  研究表明，到2028年，AI训练消耗将超过AI推理需求，占AI服务器总能耗的50~53%，更多高功率GPU将用于AI训练。

  传统服务器的电力需求，美国能源部预计变化不大，从2023年约60TWh，增至2028年约60TWh~70TWh。

  能源部研究表示，美国数据中心直接用水量，主要与冷却相关，从2014年210亿升，飙升至2023年660亿升，2028年预计将增长约2~4倍，达到约1,450~2,750亿升。

  报告提出，直接用水强度，每千瓦时水用量，预计将从2023年约0.38L/kWh，增加至2028年约0.45~0.48L/kWh。

  巴克莱假设这反映水冷却冷却器的比例变化，用以应对AI数据中心日渐增长的能量密度。

  报告的预测，未包括近800亿升的间接用水量，间接用水是用来生产电力的水，例如用于核能、煤电厂的蒸汽等。如果算上这部分用水量，将增加大约每千瓦时4.5升水消耗。

  CNBC科普节目：科技巨头为了AI，押注核能，亚马逊、微软、谷歌、Meta的能源转型之路，主要围绕AI高能耗及其对核能复兴的影响展开，2024年12月28日发表。

  AI高能耗，催生对清洁能源巨大需求：ChatGPT等大型语言模型的电力消耗，远超传统搜索引擎，数据中心对能源的需求激增，成为电力需求量开始上涨主要驱动力之一，这与制造业回流、电气化趋势，一同推动能源危机。

  核能成为应对能源需求的关键选择：太阳能与风能的间歇性，核能作为24/7全天候、无排放的基荷能源，重新再回到能源安全与能源独立的讨论中心。

  大型科技公司积极投资核能：亚马逊、微软、Meta、谷歌等科技巨头，因自身数据中心对能源巨大需求，纷纷投资或合作开发核电项目，成为核能复兴重要推动力。他们并非单纯追求盈利，而是为了支撑AI驱动的未来愿景。

  小型模块化反应堆SMRs兴起：SMRs具有体积小、建造速度快、成本效益高等优势，被认为是满足未来能源需求的渐进式解决方案，投入到正常的使用中时间仍需数年，面临监管审批等挑战。

  传统商业反应堆仍然重要：SMRs非常关注，部分专家觉得，满足能源目标与气候目标，仍需要建设更多传统商业规模的反应堆，目前美国并未在建此类反应堆。

  公众对核能误解与担忧：切尔诺贝利、三哩岛（美国宾夕法尼亚州三哩岛核电站，1979年3月28日发生意外事故，是美国商业核电历史上最严重事故）、福岛等事故，导致公众对核能存在误解与担忧，随信息透明度提高，这种担忧正在逐渐消解。科技公司的大规模投资，也为核能安全性与经济性提供新的信心。

  核能复兴的挑战与机遇：核能复兴面临监管障碍、供应链复杂性、漫长的建设周期等挑战，大型科技公司的参与，与SMRs技术的进步，为核能产业带来新的机遇，有望开启能源与可持续发展的新时代。

  一个ChatGPT查询使用的电力，大约是Google搜索的10倍。这种差异，是能源消耗新时代的催化剂，在这个时代，我们持续不断的发展的技术需求，正在重塑美国与世界各地能源供应方式。

  核能正处于转折点。我们正真看到，随着电气化与数据中心导致电力需求激增，核能发展势头强劲。核能技术或大型科技公司正在去参加了，核能已经重新再回到讨论的中心，我们一定要生产大量的能源。

  我们现在正处于核能复兴之中，这是电力需求在几十年来，首次出现明显地增长。目前，我们没足够清洁能源选择，来满足来自诸如制造业回流、电气化、数据中心等方面电力需求。

  这是为什么大型科技公司押注核能，亚马逊、微软、Meta、谷歌等科技巨头，在全球各地建立数据中心，对能源需求非常迫切，不仅是为AI训练集，还为能源。由强大算力驱动的AI，不仅正在重塑我们工作方式，也在重塑我们对能源消耗看法。

  AI所做的，是将单个数据中心电力需求提高10倍，甚至如果展望未来，可能会提高100倍。意味着这些数据中心所需电力规模，与整个城市需求相当。

  美国能源部估计，到2050年，全球电力需求可能会增长1/3~3/4，美国能源网将面临前所未有压力。为AI与云计算提供支持的数据中心，将是电力需求量开始上涨的最大贡献者之一，能源使用量已经缓慢上升。

  这正是这些对话再次认真开始的时候，关于什么是能源安全，什么是能源独立，那时我们正真看到各国再次开始关注核能。

  随着OpenAI在2022年11月向大众推出ChatGPT，围绕大型语言模型的讨论与投资，使美国走上AI的未来道路，随之而来的是能源需求。

  理解电力如何运作，不是科技公司的问题。他们了解他们可以建立数据中心，接入电网，有足够电力。他们营业销售人员确保他们有足够的再次生产的能源积分，来宣称他们使用的是可再生能源为数据中心供电。

  现在每个人都在努力追赶，弄清楚我们怎么样才可以在满足所有这些电力需求目标的同时，减少排放，这就是核能进入视野的原因。

  太阳能与风能很棒，它们是间歇性资源，意味着不是总有阳光，不是总有风，它们不能全天候运行，核能是24/7全天候、无排放的基荷能源。

  主要科技公司正在引领潮流。2023年春天，亚马逊同意与宾夕法尼亚州Talon Energy签订核能购买协议，以6.5亿美元价格，从Talon手中购买相邻的数据中心。现在，亚马逊正在向多个核电项目投资超过5亿美元，项目范围从弗吉尼亚州到华盛顿州。

  微软正在与星座能源公司合作，重新开放三里岛核电站，计划在那里进行15亿美元升级改造。

  谷歌正在与初创公司Kairos Power合作，在未来10年内上线先进反应堆，这些投资的金额尚未公布。

  这些投资与合作，正在成为整个行业趋势，所有这些，都源于共同的信念：核能是唯一的解决方案。

  这些科技公司，对世界有一个基于AI的愿景。只有当他们生产大量清洁、稳定电力时，这样一个世界才有机会实现。这就是怎么回事他们现在对核能的研究，对他们的全世界愿景能否实现，至关重要。

  这些是美国现有与退役的核电站，有空间建设新的反应堆。可持续转型的下一步，是设计、建造，使这些新的反应堆与现有反应堆一同上线。

  接下来是小型模块化反应堆SMR，与传统反应堆不同，SMR体积更小，建造速度更快，成本效益更高。它们发电量约300兆瓦，传统核电站典型发电量为1吉瓦。

  它们模块化设计，允许在场外组装，降低建设成本与建设时间。科技公司与能源公司正在努力，在未来10年内上线多个SMR反应堆，作为更广泛能源转型过程中的渐进步骤。

  可以在工厂组装它们，将它们带到现场进行最终组装，而不是必须在现场从头开始建造。

  人们对这些小型模块化反应堆，大约300兆瓦、甚至微型反应堆，能够达到数十兆瓦，寄予厚望，认为它们能解决一些成本超支的问题。

  小型模块化反应堆SMRs运行方式，与传统反应堆没有过大区别，它们提供的效率提升，对间歇性扩展能源未来至关重要。

  建设一些这类核电站仍然有作用，小规模更自然与需求量开始上涨相匹配。特别是考虑到AI与数据中心领域时，很多理想的用电量，都在数百兆瓦的范围内，这些用电量是以每次几十兆瓦的规模逐渐累积起来。它们本身是模块化，较小的核电站能更自然匹配增长。

  小型模块化反应堆很有前景，它们还需要几年时间才能投入到正常的使用中，美国所有计划目前都定于2030年及以后启动。

  目前，美国没有运行中的小型模块化反应堆，监管审批在未来几年将是战。也有专家觉得，我们核能解决方案应该结合这些新的、较小输出功率的设计，建设更多的传统商业反应堆。

  小型模块化反应堆的前期成本较低，它们提供的电力明显较少。小型模块化反应堆背后有很大推动力，也有的人觉得，我们应该新的商业规模反应堆，来满足我们能源目标与气候目标。目前，美国没有在建的商业反应堆。

  我认为对像美国这样国家，自然的发展过程是我们应该大量、大型反应堆，我们应该多的电力。

  小型模块化反应堆，将是一种开启对话的方式。小型模块化反应堆，给我们的感觉是，它是一种新的先进的技术，这使得很多人在谈论核能时更加自在。

  核能从一开始就一直存在很大争议，像切尔诺贝利、三里岛、福岛这样的事故，影响公众对核能及其利弊的讨论。

  1979年3月28日，美国宾夕法尼亚州三哩岛核电站发生意外事故，大约有8名工人受到某一些程度的核污染。

  专家认为，很多反对意见是基于错误信息。有人用盖革计数器检查汽车，你什么都没发现，什么都没有。当今信息时代，慢慢的变多的人，能获取强调核安全与有效性的数据。

  很多人认为堆芯熔毁，造成反核运动。事实并非如此，堆芯熔毁，向反核运动证实他们观点是正确的，转化了很多以前支持核能或持中立态度的人。

  已经存在一个基于对核武器的恐惧、与对能源丰富供应的反对的反核运动，它能重新解释，将公众恐惧添加到原本无害的事故中。

  对核能另一个主要反对意见，一直围绕着它的成本。这次不同之处在于，科技公司有很多资金，它们在推动核电站建设方面，很有大既得利益，这是非常长期的。这些反应堆，可以运行60~80年。长远看，这是非常着迷的选择。

  我认为，当你审视历史上能源增长与规模扩大的许多用例时，它往往会受到解决最紧迫问题、最痛苦人的推动与驱动。

  我认为我们现在看到的是，科技方面正面临一场危机。这有帮助，这一些企业恰好也是世界上一些最大的公司，这反过来支持更积极的扩张，

  根据一个核电站关闭的时间长短、拆除的程度，重启一个核反应堆的成本，可能从最近关闭、无需更新工厂的1亿左右，到有必要进行大量返工与购买安装零部件的10亿甚至更多。

  美国的能源需求，正在以前所未有速度迅速增加，预计未来10年将增长高达20%。目前，核能约占美国能源消耗的20%，这一比例只会增加。

  我们电力需求的增长，还有别的因素，数据中心与AI是主要的驱动因素。市场对AI潜力的兴趣也在增加，部分原因是人们完全将注意力转向这项技术，以及现在的能源需求。

  问题是，科技公司最终需要足够电力，以至他们没办法从电网中获得。电网没有为大型科技公司做好充分准备，大型科技公司一直在朝相反方向，即错误的基础负荷电力方向发展，他们不得不意识到，他们必自己生产电力，大型科技公司不得不走出他们自己给自己设下的困境。

  感觉每天都有新的大型研究表明，它会给电网带来压力，它会造成所有这些问题。

  业内很多人认为，跟着时间推移，它会变得更智能，不需要多能源，这有可能发生。

  另一方面，我们还有别的方面电力需求在增长，例如制造业回流与电气化。毫无疑问，电力需求正在上升。

  更大前景在于，核能驱动未来巨大潜力。通过推动创新与资助关键基础设施，像谷歌、亚马逊、微软这样公司，正在帮助重塑能源格局。

  我觉得也许最好的表达方式，是借用Sam Altman说过的话，充沛的智能，很大程度上建立在充沛能源之上。

  通往核能驱动未来的道路，并非没有挑战。建造新核电站、与重启旧核电站，都面临监管障碍、供应链复杂性、漫长的建设周期等挑战。

  我们现在首次将旧反应堆重新上线。目前，没有关于怎么样做这项工作的蓝图，我认为现在业界正在努力弄清楚，我们该怎么样做，第一步是什么？

  势头很明显，小型模块化反应堆SMR，将在2030年代投入到正常的使用中，现有核电站也在几十年后首次重启，科技现在正引领着迈向能源与可持续发展新时代。

  我们终于朝着正确的能源方向前进，社会上最耗能的用户，已经发现核能，并计划部署它。他们追求的不是核能投资本身的盈利能力，他们盼望实现的目标，是开启类似20世纪60年代与70年代科技乐观主义者梦想的未来，当时我们大家都认为美国将拥有上千座核电站。

  某种程度上，科技，通过AI的电力需求，正在开启我们大家都认为在70年代石油危机之前马上就要来临的美好未来。

  科技说：马斯克、贝索斯、拉里·佩奇/谢尔盖·布林、扎克伯格、黄仁勋、Vitalik Buterin、Brian Armstorng、Jack Dorsey、孙正义、华为、马化腾、张小龙、张一鸣、王兴等

  投资说：巴菲特、芒格、Baillie Giffrod、霍华德·马克斯、彼得·蒂尔、马克·安德森、凯瑟琳·伍德等

  元宇宙说：Meta/Facebk、苹果、微软、英伟达、迪士尼、腾讯、字节跳动、EpicGames、Roblox、哔哩哔哩/B站等

  星际说：中国国家航天局、NASA、历年国际宇航大会，SpaceX、Starlink、蓝色起源、维珍银河等

  每个系列聚焦各领域全球顶尖高手、产业领军人物，搜集整理他们的致股东信、公开演讲/交流、媒体采访等一手信息，一起学习经典，汲取思想养分，做时间的朋友，做长期主义者。

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