TerraPower ra mắt nhà máy phản ứng hạt nhân mới, “bí quyết” cung cấp điện cho trung tâm dữ liệu AI

Khởi động dự án cung cấp điện cho trung tâm dữ liệu AI

Vào cuối năm 2026, TerraPower – công ty khởi nghiệp hạt nhân do Bill Gates đồng sáng lập – công bố sẽ công bố dự án trung tâm dữ liệu AI đầu tiên của mình trong năm nay. Mặc dù chưa tiết lộ khách hàng cụ thể, TerraPower đã ký thỏa thuận vào tháng 1 với Meta, trong đó Meta đồng ý mua tám nhà máy điện Natrium của công ty. Dự án trung tâm dữ liệu dự kiến sẽ khởi công vào năm 2027, sẽ là nhà máy phản ứng hạt nhân thứ hai của TerraPower, sau nhà máy đầu tiên đang được xây dựng tại Wyoming.

Công nghệ phản ứng hạt nhân 345 MW và giải pháp lưu trữ năng lượng

TerraPower không chỉ đưa ra một lò phản ứng hạt nhân thông thường. Hãng đã thiết kế một lò phản ứng công suất 345 MW sử dụng muối nóng chảy làm chất làm mát, đồng thời tích hợp hệ thống lưu trữ nhiệt trong một bể natri lỏng khổng lồ. Khi phản ứng hạt nhân diễn ra, nhiệt năng sinh ra sẽ được chuyển ngay vào bể natri, ngay cả khi nhu cầu điện thấp. Khi tải điện tăng đột biến – như trong các phiên đào tạo mô hình AI hay phản hồi nhanh các truy vấn – hệ thống có thể khai thác nhiệt dự trữ này để tạo thêm hơi nước, quay turbine và cung cấp điện nhanh chóng mà không cần thay đổi công suất phản ứng.

Nhờ cách tiếp cận này, TerraPower giữ cho lò phản ứng luôn hoạt động ở mức công suất tối đa, tận dụng “capacity factor” cao nhất trong các nguồn điện – khoảng 92,5 % tại Mỹ – đồng thời giảm thiểu thời gian không sản xuất điện. Các lò phản ứng hạt nhân truyền thống chỉ có thể tăng hoặc giảm công suất khoảng 5 % mỗi phút; các mô-đun phản ứng nhỏ (SMR) mới có thể đạt 10 % mỗi phút, nhưng vẫn chưa thể đáp ứng nhanh như việc sử dụng nguồn nhiệt dự trữ.

Chi phí vốn (CAPEX) của phản ứng hạt nhân vẫn là rào cản lớn nhất, vì mỗi nhà máy đòi hỏi đầu tư hàng trăm triệu đến hàng tỷ đô la. TerraPower hy vọng sản xuất hàng loạt các SMR sẽ hạ giá thành, nhưng theo các chuyên gia, lợi nhuận thực sự chỉ xuất hiện sau một thập kỷ. Do đó, việc vận hành nhà máy ở mức công suất cao nhất càng thường xuyên càng giúp công ty thu hồi vốn nhanh hơn.

Trong môi trường trung tâm dữ liệu, nhu cầu điện biến động mạnh – từ mức tiêu thụ ổn định trong thời gian nghỉ cho tới “cú sốc” khi các GPU xử lý hàng nghìn tác vụ AI đồng thời. Trước đây, các trung tâm dữ liệu thường dùng turbine khí tự nhiên để bù đắp, nhưng chúng thường “gãy” vì không chịu được tải nhanh. Giải pháp hiện tại là lắp đặt các ngân hàng pin lớn, làm tăng chi phí đầu tư và vận hành. Hệ thống lưu trữ nhiệt của TerraPower cho phép giảm đáng kể nhu cầu dùng pin, đồng thời duy trì hoạt động liên tục của lò phản ứng, giúp tối ưu hoá chi phí năng lượng.

Bối cảnh ngành năng lượng và lợi thế cạnh tranh

Nhu cầu điện không ngừng tăng của các trung tâm dữ liệu AI đang tạo ra “cơn khát” năng lượng ổn định, một vấn đề mà các nguồn năng lượng tái tạo như gió và mặt trời chưa thể đáp ứng một cách độc lập do tính không liên tục. Trong khi các nhà cung cấp điện truyền thống đang cố gắng mở rộng lưới và tăng cường dự trữ, các startup hạt nhân như TerraPower, NuScale và X-energy đang đưa ra các mô hình SMR nhằm cung cấp điện “liên tục” và “điều chỉnh nhanh”.

TerraPower có lợi thế duy nhất là khả năng kết hợp phản ứng hạt nhân với lưu trữ nhiệt, một tính năng mà hầu hết các đối thủ chưa có. Điều này không chỉ giúp công ty thích nghi tốt hơn với lưới điện có tỷ lệ năng lượng tái tạo cao, mà còn giảm phụ thuộc vào các giải pháp lưu trữ pin đắt tiền. Nếu dự án 2027 thành công, TerraPower có thể trở thành nhà cung cấp điện “điểm nóng” cho các trung tâm dữ liệu AI, đồng thời mở ra mô hình kinh doanh mới cho các nhà máy hạt nhân quy mô nhỏ trên toàn cầu.

Trong khi các nhà máy hạt nhân truyền thống vẫn gặp khó khăn trong việc đáp ứng nhu cầu tải nhanh, TerraPower đang chứng minh rằng việc tích hợp công nghệ lưu trữ nhiệt có thể biến hạt nhân thành nguồn điện “linh hoạt” hơn, đáp ứng cả các đỉnh tải ngắn hạn và nhu cầu liên tục của nền kinh tế số. Đây có thể là một bước tiến quan trọng trong cuộc đua cung cấp năng lượng cho AI, đồng thời góp phần giảm phát thải carbon trong thời kỳ chuyển đổi năng lượng toàn cầu.