虽然训练AI模型需要大量能源，但黄仁勋认为，可以通过智能电网更有效地分配电力，提高计算过程的效率，“完成同样的工作可以节省 100 倍、1000 倍的能源”。他对外界的AI大幅用电预测持怀疑态度，认为“很可能存在重复计算”。

  英伟达CEO黄仁勋认为，核能可以帮助弥补人工智能（AI）技术及其应用产生的巨大能源消耗，AI给电网和整个社会带来的益处最终可以抵消这种能耗。

  美东时间9月27日周五，黄仁勋接受彭博社采访时表示，作为可再生能源，核能是可以为越来越多数据中心提供所需的一种好选择。他说：

“核能是绝佳的能源之一，也是一种可持续的能源。它不会是唯一的能源。我们需要各种能源，并且在能源的供应和成本以及可持续性方面取得平衡。”

  随着AI应用井喷，高能耗问题日益凸显。目前全球大型公司为他们视为计算未来的新基础设施投入数千亿美元，能耗问题显得越发严峻。在一些地区，发电量已经不足以支持建立新的数据中心。因为电力限制，一些数据中心无法满负荷运行，还有一些选择建在远离人口中心的地方。

  除了看好核能支持AI能源需求，黄仁勋还认为，AI可以帮助提高能源的利用率。

  同在本周五，黄仁勋在出席华盛顿智库 Bipartisan Policy Center的活动间隙向一些记者表示，未来的用电增长将被减少电网浪费、以及“更好的能源、更好的碳捕获系统、更好的能源生产材料”带来的“惊人生产力”所抵消。

  虽然训练AI模型需要大量能源，但黄仁勋认为，人们可以通过智能电网更有效地分配电力，提高计算过程的效率。

“这是进行计算最节能的方式。在用到许许多多应用程序时，完成同样的工作可以节省 100 倍、1000 倍的能源。”

  AI应用的能耗巨大已经成为学术界和产业界高度关注的问题。

  今年年初的达沃斯会议上，OpenAI CEO Sam Altman表示，AI技术消耗的电力将远远超出人们预期。国际能源署（IEA）今年1月发布的报告估计，2026年全球数据中心、AI和加密货币行业的电力消耗可能会翻倍，大大高于未来三年全球电力需求年均增长3.4%的增速，2026年，数据中心的总用电量可能超过1000太瓦时（1太瓦时=10亿千瓦时）。

  富国银行的报告预计，在经历十年的电力增长平台期后，到2030年，美国的电力需求将增长20%。仅AI数据中心就有望在美国增加约323太瓦时的电力需求。而纽约市目前每年的用电量为48太瓦时。波士顿咨询集团预计，到2030年底，美国数据中心的用电量将是2022年的三倍，这一增幅主要来自AI模型训练和更高频的AI查询。高盛预计，到2030年，数据中心耗电将占美国总用电量的8%。

  而本周五，黄仁勋对外界的AI大幅用电预测持怀疑态度，认为“很可能存在重复计算”。他说，美国联邦政府需要“更好地了解实际需要的电量”，决策者还应该“确保没有美国公司出于能源原因需要在国外建立数据中心”。

  华尔街见闻最近文章提到，因为需要大量的清洁能源满足其AI数据中心的电力需求，微软上周五与Constellation Energy签订了一份为期20年的电力购买协议——三里岛（Three Mile）协议，这可能会激励核能供应链的优化和扩展，包括铀矿开采、核燃料加工、核反应堆建设和维护等环节。

  这份协议令市场看到了清洁能源需求的巨大潜力，即随着数据中心和其他大型能源消费者对电力需求的增加，核能作为一种稳定和低碳的能源选择，其需求可能会持续增长。

  黄仁勋本周五也提到了微软的三里岛协议，称它“非常棒”。他还提到，英伟达的新一代芯片比前代更耗电，但效率更高，可以更快完成训练和运行 AI 软件的工作，并取代多个旧组件。

  另外，黄仁勋表示，他在竭尽所能服务中国客户，并遵守美国的出口限制要求。“我们要做的第一件事就是遵守正在实施的一切政策和法规，同时，尽最大努力在我们服务的市场上竞争，那里有很多客户依赖我们，我们会尽最大努力为他们提供支持。”