科技巨头们正押下重注，认为核能可以为他们的人工智能宏图提供电力支持。然而，数据中心需要立即可用的能源，而核能产业向来不以速度见长。
特里·劳德代尔（Trey Lauderdale）相信，人工智能能够为核能注入亟需的加速度。
这位连续创业者对核能的痴迷始于家乡。在他居住的加州圣路易斯奥比斯波，劳德代尔经常遇到魔鬼谷核电站（Diablo Canyon Power Plant）的员工。“他们就像我们业余橄榄球队的教练”，他说道。通过交流，他了解到核电站深陷文档海洋——仅魔鬼谷就存有约20亿页文件。作为医疗健康领域的连续创业者，他敏锐意识到人工智能或许能解决这个行业顽疾。
一年半前，劳德代尔自掏腰包创立了原子峡谷（Atomic Canyon）。这家初创公司运用AI技术，帮助工程师、维修技师和合规专员快速定位所需文件。2024年底与魔鬼谷核电站的合作协议，引来了其他核电企业的关注。“那一刻我意识到，是时候启动融资了”，劳德代尔告诉TechCrunch。
原子峡谷近日完成700万美元种子轮融资，由能源影响力基金（Energy Impact Partners）领投。参与投资的包括Commonweal风投、即插即用创投（Plug and Play Ventures）、塔研究创投（Tower Research Ventures）、维绍夫创投（Wischoff Ventures）及天使投资人。
初创阶段，研发团队测试了多种AI模型却收效甚微。“我们很快发现AI会‘幻觉’核工业术语”，劳德代尔解释，“因为这些缩写在训练数据中曝光不足”。但构建新模型需要超强算力，经过争取，他们获得了橡树岭国家实验室（Oak Ridge National Laboratory）的2万GPU小时算力支持——该实验室不仅从事核研究，还拥有全球第二快的超级计算机。
原子峡谷的模型采用句子嵌入技术（sentence embedding），特别适合文档索引。通过检索增强生成技术（RAG），使核电站海量文档实现智能搜索。RAG技术让大语言模型（LLM）在回答查询时能精准引用特定文件，有效减少“幻觉”。
目前该公司专注文档搜索领域，部分因为该场景容错率较高。“我们选择从文档标题生成切入，即便出错也只会造成些许不便，不会危及核电站安全”，劳德代尔表示。他最终希望AI能完成带参考文献的“初稿”，但强调“人类永远处于决策闭环中”。
关于技术演进的时间表，这位创始人显得审慎：“搜索是基础层，必须做到极致。考虑到核工业文档规模，单是搜索领域就够我们深耕多年。”
