世界が AI のコンピューティング能力に歓喜する中、NVIDIA の創業者であるジェンスン・フアンは、次の戦場である電力を指摘しています。 これは単なるエネルギーの選択ではなく、再生可能エネルギーの理想主義に穴を開ける最初の針であり、AI開発の背後にあるテクノロジーの巨人、国家戦略、エネルギーの現実の終盤戦を明らかにします。 (概要:「原子力発電延長」の上限を20年間修正する青と白の共同提案、非核住宅の終了に向けて戦う)(背景補足:Metaは、AIの計算能力をサポートし、American Constellation Energyと協力するために原子炉全体をパッケージ化する20年間の原子力発電契約に署名しました)この記事は、青田大学の原子科学アカデミーで学士号の経験を持つ人が提出したもので、科学技術とブロックチェーンの分野で10年近くメディアの仕事に従事してきました原子力エネルギーに反対することはできますが、AI王国と非核の故郷が魚とクマの足の両方を持つことができると考えることはできません。 NVIDIAの創業者であるジェンスン・ホアンが今朝(22)、突然稲妻が壇上に現れ、AIが世界をどのように変えることができるかという壮大な青写真について話したとき、彼はまるで魔法使いのようで、帽子からますます強力なGPUを引き出しました。 しかし最近、彼の会話の焦点は、チップから、より基本的で物議を醸す話題、つまり電気へと静かに移っています。 彼は、AIの未来はエネルギーと密接に関連していると言いました、なぜエネルギーを汚すのですか...? 原子力は優れたエネルギーオプションです... 私は、地方自治体が私たちのニーズに対応し、必要なすべての問題を解決し、ここにアジア本部を置くことができることを心から願っています。 この文章は、一見すると、やや唐突で、政治的に正しくないようにさえ聞こえます。 ESGを叫び、再生可能エネルギーを取り入れる時代に、なぜ世界的なAIの支配者は、歴史的な重荷と世間の疑念に満ちたエネルギー源に未来を賭けるのでしょうか? Huang Jenxunが見ているのは、目の前の株価や次の四半期の収益報告ではなく、このAI革命の「終盤戦」です。 彼が言わなかったのは、過去20年間のエネルギーに対する私たちの想像力、特に再生可能エネルギーの理想主義的な崇拝が、AIの「電気の虎」によって容赦なく穴を開けられようとしているということだ。 これは単なるテクノロジーの選択肢ではなく、産業構造、資本の流れ、さらには地政学に影響を与えるパラダイムシフトです。 AIエネルギーへの飢餓:コンピューティングパワーの終わりなき饗宴 原子力エネルギーがAIにとって避けられない選択肢である理由を理解するには、まずAIの「食欲」がどれほど恐ろしいか、そしてその「食生活」がどれほどうるさいかを理解する必要があります。 従来のデータセンターは、日中は人々が賑やかで、夜は照明が消灯されるオフィスビルのように、ピークとピークで運用されています。 しかし、AIは異なり、特に大規模な言語モデルのトレーニングは、週7日24時間、終わりのないマラソンです。 NVIDIA H100 GPUの一部は、最大消費電力が最大700ワット、最大8つのGPUのキャビネットがAIサーバーを形成し、サーバーキャビネットは4つのそのようなAIサーバーで構成されており、面積と体積は厚い本棚のようになりますが、1時間の消費電力は150度、1日は最大3500度と高く、そのようなキャビネットにはサーバーセンターに数千個があり、1日のエネルギー消費量は1800万度であり、これはコンピューティングクラスターの単一のエンタープライズである可能性があります。 その操作は廃熱を生成します、あなたはまた、廃熱を取り除き、冷却するために他の電力を費やす必要があります、そして汎科学チャンネルによると、実際には、AIサーバーの最も電力を消費する部分は冷却部分であり、これはAIサーバー(グラフィックカードキャビネット)よりも多くのエネルギーを消費します、熱放散の消費電力を追加すると、AIセンターは1日の光でGPU2の5,000キャビネットを運用します4,000万度を消費します。 何千ものそのようなGPUが計算能力のクラスターを形成し、昼夜を問わず動作するとき、その電力需要は安定した巨大な「フラットカーブ」であり、昼夜はなく、夜間、早朝、週末に電力を削減しません。 それはまるで、一度電気をむさぼり食い始めると止まらない巨大な獣のようです。 2030年には、世界のデータセンターの電力需要は年間約945TWhに達し、これは日本全国の電力消費量に匹敵し、AIの消費電力は同期間に4倍になると予測されています。 この「恒常的で高出力」のエネルギー需要は、現在の主流の再生可能エネルギー源である太陽光と風力を主要な選択肢から直接除外しています。 これは再生可能エネルギーを軽視しているのではなく、夜に太陽が輝かず、風がいつまでも安定しているわけではないという容赦ない現実です。 その本質は「断続的」です。 24時間年中無休で安定した電力を供給できるようにするには、大規模なバッテリーアレイなどの超高エネルギー貯蔵施設と組み合わせる必要があります。 これは、コストを大幅に増加させるだけでなく、日中のエネルギー貯蔵など、エネルギー変換効率に大きな浪費を引き起こし、夜から朝まではAIに30%の変換率しか与えることができません、AIサーバーの場合、変換率と実現可能な展開マシンを計算する必要がありますが、これは大きな不確実性と展開コストです。 AIに必要なのは、年間を通じて安定して出力できるエネルギー源である「ベースロード電力」(Baseload Power)です。 すべての低炭素またはゼロカーボンエネルギーの選択肢の中で、この役割に完全に適しているのは原子力エネルギーだけです。 原子力発電所の設備利用率(定格最大発電量に対する実際の発電量の割合)は、米国では92%を超えており、ほぼ一年中ピーク効率で運転されていることを意味します。 この安定性は、まさに、うるさいグルメであるAIの最も厳しい要件です。 原子力発電所への投資:ほとんどが経費ではなく資産 黄氏の呼びかけは、ハイテク大手の次の戦場、つまり「計算能力」の競争から「電力」の制御への垂直統合の先駆けでもある。 これまで、テクノロジーの巨人のコアコンピタンスは、アルゴリズム、チップ、データでした。 今後、安定して安価で大規模な低炭素電力をマスターした者が、AI時代の生命線をマスターすることになる。 この背後には、非常に抜け目のないビジネス計算があります。 企業にとって、電気は利益を直接侵食する「費用」(Expense)です。 しかし、発電所は貸借対照表に含めることができ、減価償却を通じて差し引くことさえできる「資産」(Asset)です。 メタ、アマゾン、マイクロソフトなどの巨大企業が直接投資を開始したり、長期の原子力発電購入契約(PPA)に署名したりする場合、運用コストを削減するだけでなく、戦略的なレイアウトを徹底する必要があります。 最も典型的な例は、Amazon AWSとTalen Energyの協力です。 AWSは、ペンシルベニア州のサスケハナ原子力発電所から960MWのカーボンフリー電力を購入し、データセンターに電力を供給する10年間の契約を結びました。 この取引の美しさは、データセンターが原子力発電所のすぐ隣に建設されているため、エネルギー効率を最大化し、グリッドの不安定性のリスクを最小限に抑えるための「直接配信」が可能になることです。 これは、単に電力を買うだけでなく、エネルギーを自らの基幹インフラとして「内部化」し、従来の電力会社への依存や価格変動の抑制を取り除くことです。 これにより、これまでにない「技術-エネルギー」複合体(Tech-Energy Complex)が生まれました。 将来的には、テクノロジーの巨人はもはやエネルギーの消費者ではなく、エネルギーの生産者やディスパッチャーになるでしょう。 原子力エネルギー、特に開発中の小型モジュール炉(SMR)は、その柔軟な用地選択、短い建設期間、より高い安全性の可能性により、この垂直統合を達成するためのパズルの最良のピースとなるでしょう。 将来的には、すべての大規模なAIデータセンターキャンパスに隣接する複数のSMRが装備され、自給自足の「コンピューティングパワーパワー」アイランドが形成されることを想像してみてください。 これは、テクノロジーの巨人が計画している終盤戦です。 「核廃棄物は...
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黄仁勋の心の声を突き破る：AIはなぜ原子力を抱きしめることしかできないのか？99％の人が理解できない4つの重要なポイント
世界が AI のコンピューティング能力に歓喜する中、NVIDIA の創業者であるジェンスン・フアンは、次の戦場である電力を指摘しています。 これは単なるエネルギーの選択ではなく、再生可能エネルギーの理想主義に穴を開ける最初の針であり、AI開発の背後にあるテクノロジーの巨人、国家戦略、エネルギーの現実の終盤戦を明らかにします。 (概要:「原子力発電延長」の上限を20年間修正する青と白の共同提案、非核住宅の終了に向けて戦う)(背景補足:Metaは、AIの計算能力をサポートし、American Constellation Energyと協力するために原子炉全体をパッケージ化する20年間の原子力発電契約に署名しました)この記事は、青田大学の原子科学アカデミーで学士号の経験を持つ人が提出したもので、科学技術とブロックチェーンの分野で10年近くメディアの仕事に従事してきました原子力エネルギーに反対することはできますが、AI王国と非核の故郷が魚とクマの足の両方を持つことができると考えることはできません。 NVIDIAの創業者であるジェンスン・ホアンが今朝(22)、突然稲妻が壇上に現れ、AIが世界をどのように変えることができるかという壮大な青写真について話したとき、彼はまるで魔法使いのようで、帽子からますます強力なGPUを引き出しました。 しかし最近、彼の会話の焦点は、チップから、より基本的で物議を醸す話題、つまり電気へと静かに移っています。 彼は、AIの未来はエネルギーと密接に関連していると言いました、なぜエネルギーを汚すのですか...? 原子力は優れたエネルギーオプションです... 私は、地方自治体が私たちのニーズに対応し、必要なすべての問題を解決し、ここにアジア本部を置くことができることを心から願っています。 この文章は、一見すると、やや唐突で、政治的に正しくないようにさえ聞こえます。 ESGを叫び、再生可能エネルギーを取り入れる時代に、なぜ世界的なAIの支配者は、歴史的な重荷と世間の疑念に満ちたエネルギー源に未来を賭けるのでしょうか? Huang Jenxunが見ているのは、目の前の株価や次の四半期の収益報告ではなく、このAI革命の「終盤戦」です。 彼が言わなかったのは、過去20年間のエネルギーに対する私たちの想像力、特に再生可能エネルギーの理想主義的な崇拝が、AIの「電気の虎」によって容赦なく穴を開けられようとしているということだ。 これは単なるテクノロジーの選択肢ではなく、産業構造、資本の流れ、さらには地政学に影響を与えるパラダイムシフトです。 AIエネルギーへの飢餓:コンピューティングパワーの終わりなき饗宴 原子力エネルギーがAIにとって避けられない選択肢である理由を理解するには、まずAIの「食欲」がどれほど恐ろしいか、そしてその「食生活」がどれほどうるさいかを理解する必要があります。 従来のデータセンターは、日中は人々が賑やかで、夜は照明が消灯されるオフィスビルのように、ピークとピークで運用されています。 しかし、AIは異なり、特に大規模な言語モデルのトレーニングは、週7日24時間、終わりのないマラソンです。 NVIDIA H100 GPUの一部は、最大消費電力が最大700ワット、最大8つのGPUのキャビネットがAIサーバーを形成し、サーバーキャビネットは4つのそのようなAIサーバーで構成されており、面積と体積は厚い本棚のようになりますが、1時間の消費電力は150度、1日は最大3500度と高く、そのようなキャビネットにはサーバーセンターに数千個があり、1日のエネルギー消費量は1800万度であり、これはコンピューティングクラスターの単一のエンタープライズである可能性があります。 その操作は廃熱を生成します、あなたはまた、廃熱を取り除き、冷却するために他の電力を費やす必要があります、そして汎科学チャンネルによると、実際には、AIサーバーの最も電力を消費する部分は冷却部分であり、これはAIサーバー(グラフィックカードキャビネット)よりも多くのエネルギーを消費します、熱放散の消費電力を追加すると、AIセンターは1日の光でGPU2の5,000キャビネットを運用します4,000万度を消費します。 何千ものそのようなGPUが計算能力のクラスターを形成し、昼夜を問わず動作するとき、その電力需要は安定した巨大な「フラットカーブ」であり、昼夜はなく、夜間、早朝、週末に電力を削減しません。 それはまるで、一度電気をむさぼり食い始めると止まらない巨大な獣のようです。 2030年には、世界のデータセンターの電力需要は年間約945TWhに達し、これは日本全国の電力消費量に匹敵し、AIの消費電力は同期間に4倍になると予測されています。 この「恒常的で高出力」のエネルギー需要は、現在の主流の再生可能エネルギー源である太陽光と風力を主要な選択肢から直接除外しています。 これは再生可能エネルギーを軽視しているのではなく、夜に太陽が輝かず、風がいつまでも安定しているわけではないという容赦ない現実です。 その本質は「断続的」です。 24時間年中無休で安定した電力を供給できるようにするには、大規模なバッテリーアレイなどの超高エネルギー貯蔵施設と組み合わせる必要があります。 これは、コストを大幅に増加させるだけでなく、日中のエネルギー貯蔵など、エネルギー変換効率に大きな浪費を引き起こし、夜から朝まではAIに30%の変換率しか与えることができません、AIサーバーの場合、変換率と実現可能な展開マシンを計算する必要がありますが、これは大きな不確実性と展開コストです。 AIに必要なのは、年間を通じて安定して出力できるエネルギー源である「ベースロード電力」(Baseload Power)です。 すべての低炭素またはゼロカーボンエネルギーの選択肢の中で、この役割に完全に適しているのは原子力エネルギーだけです。 原子力発電所の設備利用率(定格最大発電量に対する実際の発電量の割合)は、米国では92%を超えており、ほぼ一年中ピーク効率で運転されていることを意味します。 この安定性は、まさに、うるさいグルメであるAIの最も厳しい要件です。 原子力発電所への投資:ほとんどが経費ではなく資産 黄氏の呼びかけは、ハイテク大手の次の戦場、つまり「計算能力」の競争から「電力」の制御への垂直統合の先駆けでもある。 これまで、テクノロジーの巨人のコアコンピタンスは、アルゴリズム、チップ、データでした。 今後、安定して安価で大規模な低炭素電力をマスターした者が、AI時代の生命線をマスターすることになる。 この背後には、非常に抜け目のないビジネス計算があります。 企業にとって、電気は利益を直接侵食する「費用」(Expense)です。 しかし、発電所は貸借対照表に含めることができ、減価償却を通じて差し引くことさえできる「資産」(Asset)です。 メタ、アマゾン、マイクロソフトなどの巨大企業が直接投資を開始したり、長期の原子力発電購入契約(PPA)に署名したりする場合、運用コストを削減するだけでなく、戦略的なレイアウトを徹底する必要があります。 最も典型的な例は、Amazon AWSとTalen Energyの協力です。 AWSは、ペンシルベニア州のサスケハナ原子力発電所から960MWのカーボンフリー電力を購入し、データセンターに電力を供給する10年間の契約を結びました。 この取引の美しさは、データセンターが原子力発電所のすぐ隣に建設されているため、エネルギー効率を最大化し、グリッドの不安定性のリスクを最小限に抑えるための「直接配信」が可能になることです。 これは、単に電力を買うだけでなく、エネルギーを自らの基幹インフラとして「内部化」し、従来の電力会社への依存や価格変動の抑制を取り除くことです。 これにより、これまでにない「技術-エネルギー」複合体(Tech-Energy Complex)が生まれました。 将来的には、テクノロジーの巨人はもはやエネルギーの消費者ではなく、エネルギーの生産者やディスパッチャーになるでしょう。 原子力エネルギー、特に開発中の小型モジュール炉(SMR)は、その柔軟な用地選択、短い建設期間、より高い安全性の可能性により、この垂直統合を達成するためのパズルの最良のピースとなるでしょう。 将来的には、すべての大規模なAIデータセンターキャンパスに隣接する複数のSMRが装備され、自給自足の「コンピューティングパワーパワー」アイランドが形成されることを想像してみてください。 これは、テクノロジーの巨人が計画している終盤戦です。 「核廃棄物は...