ภายในปี 2026 คาดการณ์ว่าศูนย์ข้อมูล (data centers) จะใช้ไฟฟ้าประมาณ 1,000 เทราวัตต์-ชั่วโมง ซึ่งเทียบเท่ากับความต้องการใช้ไฟฟ้าต่อปีรวมกันของญี่ปุ่นและเยอรมนี การพุ่งสูงขึ้นนี้ถูกขับเคลื่อนโดยภาระงานด้าน AI และช่องว่างด้านพลังงานที่เกิดขึ้นกำลังคุกคามที่จะทำให้การก้าวกระโดดของเทคโนโลยี Machine Learning ในระลอกถัดไปต้องหยุดชะงัก

ความต้องการไฟฟ้าของ AI ไม่ใช่เรื่องที่จับต้องไม่ได้ การสอบถาม ChatGPT เพียงครั้งเดียวใช้พลังงานมากกว่าการค้นหาผ่าน Google ทั่วไปถึงสิบเท่า และการฝึกฝนโมเดลที่มีขนาดเท่ากับ GPT-4 ต้องใช้ไฟฟ้ามากพอที่จะเลี้ยงบ้านเรือน 4,600 หลังได้นานหนึ่งปี ในขณะที่บริษัทต่างๆ กำลังเร่งขยายคลัสเตอร์สำหรับการประมวลผล (inference) และการฝึกฝน (training) ความต้องการพลังงานมหาศาลอย่างต่อเนื่องก็เติบโตเร็วกว่าความสามารถของพลังงานหมุนเวียนที่ไม่ต่อเนื่องในการจัดหาให้

ทำไมสัดส่วนพลังงานหมุนเวียนในปัจจุบันจึงยังไม่เพียงพอ

แผงโซลาร์เซลล์และกังหันลมผลิตไฟฟ้าได้เฉพาะเมื่อมีแสงแดดหรือมีลมพัดเท่านั้น ผู้ให้บริการศูนย์ข้อมูลต้องการการจ่ายไฟที่สม่ำเสมอตลอด 24 ชั่วโมง แต่แบตเตอรี่ที่ใช้เก็บพลังงานหมุนเวียนส่วนเกินสามารถรองรับได้เพียงไม่กี่ชั่วโมงก่อนจะหมดลง ผลที่ตามมาคือการต้องพึ่งพาโรงไฟฟ้า Peaker ที่ใช้เชื้อเพลิงฟอสซิล ซึ่งเป็นเครื่องกำเนิดไฟฟ้าจากก๊าซธรรมชาติหรือถ่านหินที่จะเริ่มทำงานเมื่อการผลิตจากพลังงานหมุนเวียนลดลง โรงไฟฟ้าเหล่านี้ปล่อยคาร์บอนและเพิ่มต้นทุนการดำเนินงาน ซึ่งเป็นการทำลายความน่าเชื่อถือของคำกล่าวอ้างเรื่อง "ความเป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อม" ที่ยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีหลายรายมักนำเสนอในรายงานความยั่งยืนของตน

พลังงานนิวเคลียร์กลับมาอีกครั้ง

เมื่อต้องเผชิญกับช่องว่างด้านความน่าเชื่อถือของพลังงาน บริษัทเทคโนโลยีรายใหญ่หลายแห่งจึงหันไปหาพลังงานนิวเคลียร์ ซึ่งสามารถให้ไฟฟ้าพื้นฐาน (baseload) ที่ปราศจากคาร์บอนได้

  • Microsoft กำลังฟื้นฟูเตาปฏิกรณ์ที่เลิกใช้งานแล้วที่ Three Mile Island เพื่อสร้างความมั่นใจว่าจะมีพลังงานที่มั่นคงสำหรับภาระงาน AI ของตน
  • Google ได้ลงนามเป็นพันธมิตรกับสตาร์ทอัพที่กำลังพัฒนาเตาปฏิกรณ์ขั้นสูง โดยตั้งเป้าที่จะเริ่มใช้งานภายในปี 2030
  • Amazon กำลังลงทุนในเตาปฏิกรณ์แบบโมดูลาร์ขนาดเล็ก (small modular reactors) และเลือกตั้งศูนย์ข้อมูลแห่งใหม่ใกล้กับพื้นที่ที่มีโรงไฟฟ้านิวเคลียร์อยู่แล้ว

ความเคลื่อนไหวเหล่านี้ส่งสัญญาณถึง "ยุคฟื้นฟูนิวเคลียร์" (nuclear renaissance) ที่กว้างขึ้นในอุตสาหกรรม ซึ่งคำมั่นสัญญาเรื่องพลังงานที่มีความหนาแน่นสูงและใช้งานได้ตลอด 24 ชั่วโมงนั้น มีน้ำหนักมากกว่าภาพลักษณ์เชิงลบในอดีตที่ติดตัวเทคโนโลยีนี้มา

การเลือกทำเลที่ได้เปรียบและประสิทธิภาพของฮาร์ดแวร์

ไม่ใช่ทุกบริษัทที่จะเดิมพันกับเตาปฏิกรณ์ใหม่ บางแห่งเลี่ยงปัญหาด้วยการสร้างศูนย์ข้อมูลในภูมิภาคที่มีไฟฟ้าจากพลังงานหมุนเวียนอย่างเหลือเฟือและราคาถูก เช่น แหล่งพลังงานความร้อนใต้พิภพในไอซ์แลนด์ และโครงข่ายไฟฟ้าพลังน้ำในนอร์เวย์ ซึ่งให้ทั้งพลังงานและการทำความเย็นตามธรรมชาติ ช่วยลดทั้งการใช้พลังงานและค่าใช้จ่ายในการดำเนินงาน

ในขณะเดียวกัน ผู้ออกแบบฮาร์ดแวร์ก็กำลังพยายามรีดประสิทธิภาพการทำงานให้ได้มากที่สุดจากไฟฟ้าทุกวัตต์ ชิปที่ปรับแต่งมาเพื่อ AI โดยเฉพาะสามารถให้ประสิทธิภาพที่สูงขึ้นต่อหน่วยไฟฟ้า และระบบระบายความร้อนด้วยของเหลวสามารถลดพลังงานที่ต้องใช้ในการทำความเย็นลงได้ถึง 50 เปอร์เซ็นต์ ความก้าวหน้าเหล่านี้ช่วยซื้อเวลาได้ แต่ก็ไม่ได้ช่วยขจัดเส้นกราฟความต้องการพลังงานที่เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง

เดิมพันของอุตสาหกรรม

หากพลังงานที่สะอาด น่าเชื่อถือ และราคาเหมาะสมไม่สามารถก้าวทันการเติบโตของ AI ได้ ผลลัพธ์หลายประการอาจเกิดขึ้น:

  • แรงกดดันด้านต้นทุน:

สิ่งที่ต้องจับตามองต่อไป

  • การพัฒนาด้านกฎระเบียบ: ติดตามความคืบหน้าของความร่วมมือด้านนิวเคลียร์ที่ได้ประกาศไว้ และขนาดของการก่อสร้างศูนย์ข้อมูลในพื้นที่ที่มีคาร์บอนต่ำ

การแข่งขันเพื่อจัดหาพลังงานให้ AI ไม่ใช่แค่เรื่องของการสร้างชิปที่เร็วขึ้นอีกต่อไป แต่มันคือการต่อสู้เพื่อแสวงหาไฟฟ้าที่สะอาดและน่าเชื่อถือในระดับมหาศาล วิธีที่อุตสาหกรรมจะคลี่คลายความตึงเครียดนี้จะเป็นตัวตัดสินว่า โมเดล AI รุ่นต่อไปจะสามารถถูกฝึกฝนและใช้งานได้โดยไม่ต้องลดทอนความทะเยอทะยานลงหรือไม่