AI 用電暴增，核能卻還困在「類比時代」：微軟、 NVIDIA 如何用 AI 與數位孿生改寫核電交付流程？
當 AI 資料中心擴張、製造業升級與供應鏈重組同步發生，企業對全天候、穩定且低碳電力的需求也持續激增，在這樣的背景下，核能一再被視為可以支撐未來用電的關鍵選項。然而，一直以來核電廠卻面臨「蓋得太慢」的致命傷，正如微軟全球能源與資源產業企業副總裁 Darryl Willis 所言：「全球正競相滿足歷史性的電力需求激增，但核能產業使用的卻是為類比時代所建置的基礎設施管線，核能是支撐這個未來不可或缺的骨幹，產業卻仍深陷在交付瓶頸中。」
這個交付瓶頸，源自於核電專案在前期就面臨高度客製化的工程、彼此斷裂的碎片化資料，以及大量仰賴人工作業的法規與安全審查。這些因素共同拖慢了許可（permitting）、設計（design）與施工（construction）的進度。微軟更進一步指出，光是許可與監管申請流程就可能耗時數年、耗費數億美元，工程師還得花上數千小時撰寫、交叉比對、格式化、搜尋與重做成千上萬頁的文件。
因為前期開發太慢、資訊難以整合且流程難以重複利用，讓核電專案常常還沒進入施工，就已暴露在效率低落、進度延宕與成本膨脹的巨大風險中。為了解決這些痛點，微軟近日宣布與 NVIDIA 展開「AI for nuclear」合作，一口氣整合了 NVIDIA Omniverse、Earth 2、CUDA-X、AI Enterprise、PhysicsNeMo、Isaac Sim 與 Metropolis，試圖把 AI、模擬與數位孿生（Digital Twins）導入核電開發流程，從許可、設計、施工一路延伸到營運端，全面重整這條長期低效且難以加速的產業鏈。
微軟與 NVIDIA 的解法：用 AI、模擬與數位孿生進化產業鏈
微軟將這次與 NVIDIA 的合作，定義為打造一套由 AI 驅動、彼此互聯的基礎架構，目的是將核電廠的選址許可、工程與設計、施工與交付，以及營運和維護，串成一條可追蹤的生命週期。
例如在許可階段（Licensing and permitting），生成式 AI 將接手繁雜的文件起草與差異分析，並整合所有專案資訊，同時依據歷史申請格式建立一致的申請資料，讓專家與監管人員能把時間重新放在判讀安全法規，而不是消耗在比對數千頁的文字與版本差異上。
接著在設計階段（Design and engineering），高擬真數位孿生與模擬工具可讓工程師加快迭代速度，因為團隊能在動工前先完成設計驗證、重用已驗證過的工程模式，並即時掌握極細微變更對整體模型帶來的影響。
進入施工與交付階段（Construction and delivery）後，除了傳統 3D 模型，再加上 4D（時間排程）及 5D（成本追蹤）模擬還能讓團隊在正式動土前，先在虛擬環境中建造整座電廠，並透過 AI 與數位孿生即時比對現場實際進度與數位計畫，讓延誤與排程衝突提早被發現，同時避免昂貴且反覆的重工。
最後在營運與維護階段（Operations and maintenance），由 AI 驅動的感測器和營運數位孿生可持續監測設備表現、及早偵測異常，並支援預測性維護以提升正常運行時間，不過微軟也強調，最終控制權仍牢牢掌握在人類操作員手中。
這整套解決方案的目的，並不是取代核能產業原有的安全紀律，而是讓原本分散、難以重複利用的工作流程，變得更可追蹤且可預測，同時在絕不犧牲安全的前提下大幅縮短開發時間。
AI 為核能新創與國家實驗室帶來的具體效益
這套解決方案目前已在多個核能機構與企業中展現初步成效。以核能新創 Aalo Atomics 為例，他們使用 Microsoft Generative AI for Permitting 解決方案，成功把原本耗時的許可流程縮短 92%，估計每年可節省高達 8,000 萬美元。此外，美國核能營運商 Southern Nuclear 已在工程與授權相關流程中部署 Microsoft Copilot 代理程式，以提升文件與知識使用的一致性，並加速知識重用、支援更快速的工程與決策流程。
至於愛達荷國家實驗室（Idaho National Laboratory, INL）則利用 AI 自動組裝複雜的工程與安全分析報告，藉此簡化審查作業，並協助建立能讓監管單位安全採用這些工具的標準方法。
另一方面，參與 NVIDIA Inception Program 的新創公司 Everstar 與 Atomic Canyon 也在此次合作中扮演關鍵角色。Everstar 透過專為核能打造的特定領域 AI，協助在 Azure 上管理專案工作流程與資料治理；Atomic Canyon 則透過其 Neutron 平台，讓開發者能以標準企業採購途徑快速取得這些工具。值得注意的是，Everstar 的 Gordian AI 平台曾展現驚人的效率：他們將一份美國能源部（DOE）的安全分析文件，轉換成相當於美國核管會執照申請部分內容的文件，讓原本需要一組專家花費 4 到 6 週才能完成的工作，最後僅在 1 天內就順利完成。
微軟與 NVIDIA 正試圖讓 AI 接手核電專案中最耗時也最容易造成延宕的環節，包括前期審查、設計驗證、施工交付以及後續營運。不過，核能產業接下來仍必須面對龐大的法規複雜度與高度嚴謹的執行紀律要求，因此這些工具能否真正幫助核電產業縮短交付時間，最後的關鍵仍在於對「安全與可靠性」的絕不妥協。
＊本文開放合作夥伴轉載，資料來源：《TechRadar》、Microsoft、《World Nuclear News》，首圖來源：Microsoft