1/ 美國剛剛邁出了簡化核能的一大步——而這一切都由人工智慧驅動。 奧克里奇國家實驗室正在與原子峽谷合作，利用一個基於5300萬頁核監管數據訓練的人工智慧來加速反應堆的批准。 這為什麼重要 🧵

在美國，獲得新的核反應堆批准的過程 notoriously 緩慢——需要數年，有時甚至數十年。 但風險正在上升：AI 數據中心和電氣化正在推動對清潔、穩定電力的巨大需求。 AI 可能是解鎖的關鍵。

3/ ORNL 正在使用其超級計算機 Frontier 進行名為 FERMI 的 AI 訓練，為 Atomic Canyon 的 Neutron 平台提供支持。 該模型在 NRC 的整個 ADAMS 數據庫（超過 5300 萬頁）上進行訓練，能夠上下文檢索許可先例、安全規則和審查邏輯。

4/ 目標：幫助NRC的人類審查員快速審核新的反應堆設計——特別是先進的小型模組化反應堆（SMRs）。 想像一下ChatGPT，但用於核能許可。更快的文件審查，更高的精確度，更少的瓶頸。

5/ 這不僅僅是研發。 這是聯邦政府更廣泛推動的一部分（參見：ADVANCE法案），旨在將反應堆批准的時間壓縮到18個月或更短。 微軟、AWS和西屋電氣也在這一領域與美國實驗室啟動了AI合作夥伴關係。

6/ Neutron AI 並不負責最終簽署。但它正在消除手動瓶頸——讓人類專家能專注於風險，而不是文書工作。 他們甚至推出了 Neutron Enterprise，一個為政府和國防承包商設計的加固安全版本。

7/ 這裡的 AI 原生方法類似於受監管行業中的垂直 SaaS。 在雜亂的公共數據 + 專有文檔上進行訓練 → 嵌入政府/基礎設施工作流程中 → 節省數月 + 解鎖經濟活動 這就是代碼化的監管。

8/ 從長遠來看，AI 原生基礎設施在監管審查方面的應用可能會超越核能： 🚜 能源 🚢 海事 ✈️ 航空 🏗️ 建築 ⚕️ 醫療保健 任何合規性複雜且摩擦高的地方 = 垂直 AI 的綠地。

9/ 大局： 人工智慧不僅僅是在改變軟體。 它正在吞噬官僚主義。 最早採用人工智慧的監管機構將幫助加速最重要的行業。 核能只是個開始。