科技公司对核能寄予厚望，希望其能为实现人工智能计划提供所需的电力。然而，数据中心对电力的需求迫在眉睫，而核工业还没跟上节奏。在此背景下，Atomic Canyon的创始人Trey Lauderdale提出了一种创新解决方案：利用人工智能为核工业注入急需的速度。
从家门口萌生的核能兴趣
Lauderdale对核能的关注源于他的生活环境。他居住在加利福尼亚州圣路易斯奥比斯波，当地有许多Diablo Canyon核电站的员工。他曾形容这些人“就像我们社区橄榄球队的教练一样”，可见彼此间的熟悉与亲近。在与他们的交流中，Lauderdale发现核电站面临一个显著问题：文档数量庞大，仅Diablo Canyon一处就有约20亿页的文件。
作为一名在医疗保健领域多次创业的企业家，Lauderdale敏锐地意识到，人工智能或许能帮助核工业解决这一“纸面难题”。于是，一年半多前，他自掏腰包创立了Atomic Canyon，开启了这段创业旅程。
AI如何助力核工业？
Atomic Canyon的核心目标是利用人工智能技术，让核电站的工程师、维护技术人员和合规官员能够快速找到所需文件。这一初创公司在 2024年末与Diablo Canyon达成合作协议，标志着其技术应用迈出重要一步。Lauderdale表示，这项合作不仅验证了技术的可行性，还吸引了其他核电公司的关注。他坦言：“那时我意识到，作为一名企业家，我们需要筹集资金来推动下一步发展。”
随后，Atomic Canyon 成功完成了一轮700万美元的种子轮融资，由 Energy Impact Partners领投，并得到了Commonweal Ventures、Plug and Play Ventures、Tower Research Ventures、Wischoff Ventures 以及早期天使投资者的支持。这一消息由公司独家向TechCrunch披露，显示出其在行业中的初步影响力。
从挑战到突破：与橡树岭国家实验室的合作
创业初期，Atomic Canyon的AI工程师们面临不小的挑战。他们测试的多种模型表现不佳，Lauderdale指出：“人工智能在遇到核能术语时会产生‘幻觉’，因为它缺乏足够的首字母缩写词示例。”换言之，AI对核工业的专业术语理解不足，容易生成错误信息。
要解决这一问题，打造全新的AI模型需要强大的计算能力。为此，Lauderdale主动联系了橡树岭国家实验室——一家从事核研究的机构，拥有全球第二快的超级计算机。实验室对Atomic Canyon的想法表现出浓厚兴趣，并提供了20000GPU小时的计算资源，帮助其优化模型。
技术内核：句子嵌入与RAG
Atomic Canyon的 AI模型采用句子嵌入技术，特别适合文档索引。通过检索增强生成（RAG），这些模型能够让核电站的庞大文档库变得可搜索。RAG 技术依托大型语言模型生成查询响应，同时要求模型参考具体文档，以减少“幻觉”现象，确保信息的准确性。
目前，Atomic Canyon将重心放在文档搜索功能上。Lauderdale解释道：“搜索的风险较低，是我们的起点。比如围绕文档标题开展生成工作，即使出错，也只是让人稍感不便，不会给电厂带来安全隐患。”
未来愿景：从搜索到文档初稿
尽管搜索是当前重点，Lauderdale 对未来的设想更为宏大。他希望 Atomic Canyon的AI最终能生成文档的“初稿”，并附上参考文献。不过，他强调：“这里始终会有人的参与。”人工智能不会完全取代人类，而是作为辅助工具提升效率。
至于这一目标的时间表，Lauderdale并未明确。他认为，搜索是“基础层”，必须做到完美。“考虑到核工业的文档规模，仅在搜索领域，我们就有很长的路要走。”他补充道。
原文链接：
https://techcrunch.com/2025/05/28/atomic-canyon-wants-to-be-chatgpt-for-the-nuclear-industry/
作者：Tim De Chant
本文已进行编译。
如您有供稿或想订阅电力行业专题资讯，请扫码联系。
免责声明：本微信公众号所上传文章仅代表作者观点，版权归原作者所有。如文章来源标注有误或涉及作品版权等问题烦请告知，小编及时予以删除。
责编：魏星｜审核：陈亮丨监审：文卉
点击蓝字 关注我们