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在美国，资金正在流入开发核聚变技术的初创企业。美国核聚变工业协会预测，截至2022年，从事核聚变技术开发业务的超过30家企业的融资总额至少达到48亿美元。2021年10月至2022年7月各公司的融资总额达到28亿美元。核聚变能源一直被视为有望在2050年前后实现商用化的“理想技术”，希望通过技术革新早日实现商用化的投资急剧增加。麻省理工学院创办的Commonwealth Fusion Systems于2021年成功获得行业史上最大规模的18亿美元融资。该公司的目标是在2030年代建成核聚变发电机组。

今年初，美国能源分析机构预测，今年的电力零售总额将创下历史新高。北美电力可靠性公司大幅提高了对未来十年峰值电力需求的预测，未来10年的预计需求增长几乎是5年前的2倍。

美国电力研究所称，拜登任期的一半时间内，美国新建或扩建了150多家工厂。这是自上世纪90年代初以来，美国工厂建设从未有过的现象。英特尔、台积电、三星和美光这四家最大的制造商正在美国建造新半导体工厂，一旦投入运营，其用电量可能是西雅图市的2倍多。仅这些超级工厂中的每一家就要使用一个中等城镇的电力。

AI耗电迅猛，科技巨头因此发出缺电警告。特斯拉CEO马斯克强调说，人工智能的快速发展和自动驾驶汽车的开发进展可能导致电力短缺。对芯片的需求“比以往任何一次的淘金热都要大”，从长远来看，按照目前AI每6个月翻一番计算增长速度是不可持续的。美国有可能到2025年面临没有足够的电力为所有计算机芯片供电。

艾尚电子人工智能(AI)是电老虎，每天在吞噬巨大的电能。据报道，OpenAI的ChatGPT每天消耗超过50万千瓦时的电力，以响应2亿个用户的请求，而美国一个家庭平均每天的用电量约为29千瓦时。

去年3月美国总统拜登批准了大规模的“柳树”(Willow)计划，将在石油资源丰富的阿拉斯加州北坡进行开采。拜登批准原油生产商康菲公司(ConocoPhillips)的“柳树”项目，将允许该公司在三处地点开采，最多可达199口油井。不过拜登拒绝批准在其他两处地点开采，而康菲公司则同意放弃目前在阿拉斯加州拥有的大约2700公顷的土地租约。“柳树”项目有可能生产每天最多达18万桶石油。

人工智能研究专家萨沙·卢西奥尼表示，做出最新估计的挑战在于，随着人工智能的盈利，公司变得更加隐秘。回到几年前，像OpenAI这样的公司会公布它们的培训制度的细节，比如，什么样的硬件以及培训持续多久。但最新的模型，如ChatGPT和GPT-4，根本不存在相同的信息。卢西奥尼撰写了几篇研究人工智能能源使用的论文，称这种保密性部分是由于公司之间的竞争，但也是为了转移批评。

AI和电力已成为未来大国竞争的制高点，生成式AI的应用前景不可想象，支撑AI发展的电力成为名副其实的支柱产业。电力系统正变得更加复杂。过去电网将能源从中央发电站输送出去，现在电力系统越来越需要支持分布式发电机、电网和用户之间的多向电力流动。生成式AI不仅在促进，而且在帮助电力产业发生变化。美国正在发生的AI和电力的故事可以给中国经济的发展提供一个参考。

目前还不清楚全球数据中心的指数级增长究竟需要多少电力。但大多数人都认为，推动AI发展所需的数据中心将需要大量电力，这可能会给电网带来压力，并阻碍向清洁能源的过渡。亚马逊网络服务工程副总裁比尔·瓦斯说，全球每3天就会增加一个新的数据中心。微软联合创始人比尔·盖茨表示，电力是决定数据中心能否盈利的关键因素，而AI消耗的电力是惊人的。在标普全球举办的名为剑桥能源周(CERAWeek)的会议上，人们对AI需要大量电力没有任何争议。

美国是世界上最大的核能生产国，约占全球核能发电量的30%。2022年，美国核反应堆的发电量为772太瓦时(TWh)，占总发电量的18%。美国39%的电力来自天然气发电。《通胀削减法案》于2022年8月签署成为法律。该法案通过对现有大型核电站和更新的先进反应堆的投资和税收优惠，以及高含量低浓缩铀(HALEU)和氢气生产，为现有和新的核开发提供支持。

美国那些逐浪AI热潮的投资者已将目光转向了拥有并运营发电厂的企业。今年迄今为止，拥有最具竞争力核能发电能力的美国最大核电站所有者Constellation Energy的股价今年已累计上升60%，同期的NRG Energy涨了32%。在此之际，Wolfe Research股票分析师Steve Fleishman指出，美国电力市场已连续7年处于紧张状态。与此同时，由于电网运营商面临长期积压，新发电能力从规划阶段到商业运营所需的时间只会越来越长。

这种电力运行模式遇到了AI迅猛发展，美国将面临电力短缺的困境。三种趋同的经济趋势正在推动从几十年的电力需求近乎零增长突然转变为新的更快增长轨迹。首先，AI的繁荣释放了对数据中心的巨大新投资。其次，联邦工业政策的新时代正在吸引许多工业和制造业部门的新投资。最后，大规模电气化的加速效应，最显著的是在交通领域，也在住宅和商业供暖以及工业供暖应用领域。

Talen Energy与亚马逊公司今年3月宣布了一项核电购买协议，这明确显示出随时可用的清洁电力可收取高价。据Reaves Asset Management分析师Rodney Rebello估计，基于已公布的条款，与其核电厂在当今电力市场上所能获得的价格相比，Talen Energy似乎至少得到了50%的溢价。现场燃料电池供电的供应商Bloom Energy是另一个潜在受益者。帮助建设输电线路的Quanta Services年初至今已上涨了18%。

多年来，科技公司和硅谷亿万富翁们一直在向核聚变投资，将核聚变视为可持续能源，并能实现绿色转型。Oklo是由OpenAI首席执行官奥特曼支持的核初创公司之一，他将人工智能和廉价的绿色能源描述为实现未来“富足”相辅相成的要素。2021年奥特曼向核聚变初创公司Helion Energy投资3.75亿美元时表示：“从根本上讲，在当今世界，你随处可见的两种限制性商品是智能和能源。”

去年5月微软与Helion Energy签订购电协议，Helion计划在2028年前让首座核融合电厂开始运转，目标发电量达50兆瓦(MW)。目前Helion Energy已获得超过5.7亿美元的资金。目前预计Helion Energy第七代机器“北极星”(Polaris)有可能在今年上线发电，将用高功率电磁脉冲、氦-3燃料来实现聚变。

美国在二次世界大战后的经济发展与电力消耗密切联系。1950年美国消耗了3000亿千瓦时的电力。1970年和1990年分别达到1.39万亿和2.83万亿千瓦时。进入21世纪，美国的电力需求平均年增长率仅为1%。这一事实定义了此后的政策制定、监管和投资模式。在这种环境下，长期战略投资很难证明是合理的。相反，该行业的组织方式是以最大的成本效益运行，最大限度地减少过剩的电网和发电能力，并以较低的费率将收益转移给消费者。

机器学习消耗了大量能量。所有这些为电子邮件摘要、聊天机器人和霍默·辛普森演唱会视频提供动力的AI模型都在以兆瓦/小时为单位的巨额服务器提供电力。但似乎没有人，甚至是这些技术公司能够确切地说出到底消耗了多少电力。目前只能按照估计来计算，这些数字是部分的和偶然的，只能提供AI总能源消耗量的一部分。这是因为机器学习模型具有难以置信的可变性，能够以显著方式改变其功耗。Meta、微软和OpenAI等公司不愿意分享相关信息。

根据全球数据中心标准组织之一的“国际正常运行时间协会”预测，到2025年，AI业务在全球数据中心用电量中的占比，将从2%猛增到10%。而荷兰国家银行数据科学家亚历克斯·德弗里斯在一篇论文中估计，到2027年，AI的用电量可能占全球总用电量的0.5%。据他推算，如果谷歌将生成式AI技术整合到每次搜索中，每年将消耗约290亿千瓦时的电量。这比肯尼亚、危地马拉和克罗地亚等国一年的用电量还要多。

马斯克强调需要清洁能源发电来解决这一问题，并提议从化石燃料过渡到可再生能源。根据马斯克的计算，新方案将涉及30兆瓦的风能和太阳能园区以及240太瓦时的存储容量。但远水不解近渴。可再生能源仍然只占美国电力结构的20%左右。在这个背景下，不断飙升的电力消耗已经推迟了堪萨斯州、内布拉斯加州、威斯康星州和南卡罗来纳州的煤电厂关闭。根据美国能源信息署(EIA)的估计，2024年燃煤发电厂机组的退役数预计在6至8人之间，这低于2023年关闭的22个机组。