人工智能革命的最大瓶颈是20世纪70年代的商品

人工智能的未来看起来不太像是一个纯粹的软件故事，而更像是对实体经济的测试。

培训大型模型和运营超大规模数据中心正在突破电力需求的极限，推动公用事业和科技公司转向一种可以在不排放能源的情况下满足电力需求的单一电源--核能。

这一转变正在将铀重新定位为能源市场的中心。然而，根据分析师贾斯汀·休恩（Justin Huhn）的行业估计，全球矿山产量约为1.75亿英镑，仍落后于约2亿英镑的需求。

真正的压力点不仅仅是地下的矿石。它是转化、浓缩，尤其是高含量低浓缩铀（HALEU），即先进反应堆所需的燃料。

休恩在最近的一次采访中表示：“哈勒富化是链条上最紧密的一个结。”“从2030年代末到2030年代初，对铀的实际需求将直接从地下涌出。"

这一瓶颈迫使资本转移。铀浓缩公司最近表示，将斥资数十亿美元将新墨西哥州浓缩工厂的产能增加近50%，该工厂将于2029年开工建设，并于2032年首次生产低浓缩铀。

政府也大力参与该行业。今年早些时候，能源部拨款27亿美元建设国内浓缩能力。与此同时，Energy Fuels（纽约证券交易所代码：UUUU）宣布从美国国防部战略资本办公室获得7.25亿美元的高级担保债务。

下一层需求可能来自科技公司本身。微软、谷歌、亚马逊和Meta都已转向核电协议或反应堆开发计划，竞相确保数据中心24/7电力供应。太阳能和风能可以提供帮助，但它们是间歇性的;人工智能基础设施不能等待天气的到来。

核电提供持续的基本负荷电力，现有反应堆的寿命越来越多地延长至60年，在许多情况下延长至80年。

休恩指出：“这些公司实际上是认真的，因为没有更好的词在他们的账簿上使用核能。”

市场也在关注当今反应堆之外的问题。小型模块化反应堆被视为一种将发电更接近数据中心的方式，减少传输限制并提高可靠性。实际上，这已经在改变采购行为。公用事业公司和项目开发商在反应堆并网前几年就签署了燃料协议。例如，安大略电力公司已经在2024年为一个预计要到2030年或2031年才能上线的机组寻找铀。

具有讽刺意味的是，技术现在正在帮助解决它所造成的资源问题。Future Fuels（OTCQX：FTURF）正在通过VRIFY的DORA平台使用人工智能辅助的远景测绘，以确定努纳武特霍恩比盆地的新目标，包括靠近历史铀系统的未钻探区域。

提升芯片和云库存的软件革命现在正在被用来寻找可以为下一波计算提供动力的原材料。