當AI遇上核電，算力規則將如何改寫？

本文來自格隆匯專欄：能源新媒；作者：李昱磊 李言瑞

核電與AI的電力需求完美適配，或許成為能源革命的新亮點。

人工智能算力需求的指數級增長正重塑全球能源格局。核電憑藉其清潔性、穩定性及規模化潛力，成為支撐AI發展的核心能源解決方案。本文通過分析政策動態、產業實踐與技術演進，揭示核電與AI算力的深度耦合邏輯，並探討其對未來能源體系的戰略意義。

AI算力爆發驅動，能源結構重構

全球人工智能產業進入高速發展期，能源消耗呈現顛覆性增長態勢。據波士頓諮詢集團研究，2030年全球數據中心電力需求將達390太瓦時，佔美國總用電量的7.5%，其中AI算力貢獻超半數增量。Open AI的GPT-4模型單次訓練耗電量達50萬千瓦時，相當於1.7萬個美國家庭的日用電量，而推理階段的能耗可達訓練的千倍量級。核電憑藉其獨特優勢成為AI算力的理想能源耦合方案。2025年休斯敦CERA Week會議上，谷歌、亞馬遜、Meta及陶氏公司聯合14家金融機構、140家核企和31國共同簽署「核能3倍承諾」，提出2050年前將全球核電裝機容量提升三倍的目標。面對此趨勢，科技巨頭率先佈局能源轉型。微軟簽約核聚變企業Helion，亞馬遜斥資6.5億美元收購核能供電數據中心園區，Meta以20年長約鎖定核電供應，標誌着AI產業已從算力競爭轉向能源主權爭奪。

一是核電具備穩定性供給保障。風電、光伏受限於間歇性特徵，難以滿足數據中心24小時基荷的需求。核能憑藉其90%以上的運行容量係數，成為唯一可規模化替代化石能源的零碳基荷電源。ConstellationEnergy等核電運營商股價一年內暴漲150%～193%，反映出市場對「核

電即算力」邏輯的高度共識。

二是核電定價新機制有效降低成本。Mete與美國最大核電運營商Constellation Energy簽訂的80美元/兆瓦時20年長約，較現貨峰值電價降低84%，形成「容量預留+階梯調價」新型模式。此機制將核電長期運營成本（60美元/MWh）與風險溢價分離，為AI企業提供穿越周期的成本控制工具。

三是能源需求倒逼能效技術革命。提升AI算力中心能效水平，是目前行業技術攻關的主要方向之一。由谷歌研製的TPUv4芯片能效達英偉達A100的1.9倍，英偉達的Blackwell平臺能耗降低25%，隨着未來新的半導體設計和節能技術突破，有望提高能效10～100倍。算法優化與液冷技術推廣使單機櫃功率密度提升至30kW以上，有效緩解了能源需求增速。

全球核電復興政策驅動發展多國將核電納入國家安全戰略，政策與技術突破形成共振。在2023年COP28大會上，22個國家達成聲明：到2050年將全球核能裝機達到目前的3倍（約1TW），相當於連續20年每年新增50GW。

美國總統特朗普2025年簽署了4項有關核能的行政命令，旨在推動核能加速發展，計劃2050年核電裝機提升至400GW（較當前增長4倍），行政命令要求2030年前啟動10座新核電站，審批周期壓縮至18個月，以期重塑美國在覈能領域的領導地位。同時，重點扶持小型模塊化反應堆（SMR）商業化。NuScale首座示範堆將於2029年投運。

俄羅斯發佈電力設施總體規劃，計劃至2042年新增18.9GW核電裝機容量，使核電佔比從19%提升至25%（需要新增至少12臺機組）。同時，通過向緬甸、布基納法索等新興國家推廣RITM-200M浮動堆及陸基SMR，降低融資與技術門檻。

歐盟發佈第八版PINC，計劃2050年核電裝機增至109GW（現98GW），預計需要2410億

歐元的投資，用於現有反應堆的延壽和建設新的大型反應堆。此外，SMR、新建模塊化反應堆（AMR）、微型核反應堆將需要更多的額外投資。

亞洲、中東、非洲等地區成為核電新興市場主力，土耳其、埃及、烏茲別克斯坦等30余國先后啟動新核電計劃。

核電+AI面臨的系統性。挑戰與協同創新路徑

當前，核電與AI的深度耦合仍面臨着基礎設施周期錯配、監管體系僵化、區域能源失衡三重核心矛盾，需要構建適應性生態系統實現動態平衡等三重主要矛盾。

一是破解長周期基礎設施與算力迭代的速度悖論。傳統核電站建設周期超7年，而AI芯片迭代僅18個月。SMR將成為破局的關鍵。NuScale的60MW模塊化設計使建設周期壓縮至36個月，並通過「樂高式堆疊」實現算力增長同步擴容。微軟提出了更為激進的堆內嵌數據中心方案——將服務器浸沒在覈反應堆冷卻劑中，利用液態金屬直接散熱，使能源利用率提升40%。該技術消除輸配電損耗，將電能使用效率（PUE）降至突破性的1.02。

二是重構監管範式適應時代發展趨勢。美國核管會（NRC）的傳統審批流程需2000+項安全審查，導致新堆覈准平均耗時84個月。特朗普行政令強制將流程壓縮至18個月。其核心是建立數字孿生監管體系，通過在反應堆部署1200+個實時傳感器，構建故障預測模型，將被動合規轉變為風險預警管理。同步推行SMR分級許可制度——NuScale因取消外部冷卻系統，將堆芯熔燬概率降至十億分之一，獲得簡化審批通道。政策推動發展的同時仍需警惕三哩島事故教訓，強化跨州核應急協作機制建設。

三是開發能源－算力協同市場機制。在Meta與Constellation的20年購電協議中，創新性地採用了「雙軌定價+波動率互換」模型，即固定80美元/MWh基礎價保障核電收益，當批發電價超過120美元時Meta獲得補償，反之支付風險溢價。在覈電REITs（不動產信託）模式的應用中，亞馬遜將薩斯奎哈納核電站資產證券化，科技公司通過持股獲得電費折扣，使項目內部收益率提升至12%。

未來核電+AI耦合，發展的戰略預測

一是從能源消費者到產消者的身份躍遷（2025—2035）科技巨頭或將完成「核電自營」戰略轉

型。亞馬遜在賓州核電站旁建設960MW數據中心集羣，配套部署自有SMR技術實現85%能源自給；谷歌推進核能制氫系統，利用反應堆高温蒸汽電解水產氫，為燃料電池備用電源供能。到2030年，30%的新建數據中心將採用堆內嵌設計，直接利用核反應熱降低冷卻能耗。

二是多能聯供價值網絡崛起（2030—2040）核電站進化為綜合能源樞紐。Constellation在伊利諾伊項目中部署配套高温熱交換網絡，通過利用輸出90℃工藝熱水，使數據中心冷卻能耗降低50%。

三是全球核能技術共同體形成（2035—2050）ITER（國際熱核聚變實驗堆）項目實現電力共享。ITER項目實現聚變點火后，AI調度系統或將聚合全球聚變電站，形成「算力基荷網絡」，與AI算力中心形成閉環供能系統，大幅降低算力用電成本。聚變為AI提供零碳基荷電力AI為聚變提供精準控制方案，共同構建可持續的高算力基礎設施。

核電與AI的深度耦合，正在重新定義全球競爭規則。隨着Meta的20年購電協議確立價格基準，特朗普新政加速SMR商業化，能源結構轉型已不可逆轉。未來十年，「每瓦特算力碳排放強度」將取代單純算力規模，成為衡量國家AI競爭力的核心指標。但需要警惕監管松綁與安全標準的平衡難題，AI算力爆發性增長對區域電網的衝擊等風險。唯有構建技術共享、風險共擔、利益協同的全球治理框架，方能實現從能源革命到數字文明的範式躍遷。

注：本文來自能源新媒《當AI遇上核電，算力規則將如何改寫？》；作者：李昱磊、李言瑞

作者供職於中核戰略規劃研究總院