中國與美國要兌現(xiàn)token經(jīng)濟(jì)學(xué)，都需要用電力來破題。兩國情況各有不同。美國的問題在于缺電，發(fā)電與電網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施落后，token產(chǎn)出規(guī)模受限于電力規(guī)模；中國的問題在于用電力換算力，相對低能效的硬件，推高了token單位成本。

在上周的采訪中，微軟CEO納德拉（Satya Nadella)認(rèn)為，現(xiàn)在與其說是缺卡，，電力與就近數(shù)據(jù)中心的建設(shè)速度，限制了token的產(chǎn)出與變現(xiàn)。電不到位，通電的建筑（Warm Shell）不到位，GPU再多也只能躺著吃灰。

美國巨頭之間新一輪AI基礎(chǔ)設(shè)施投資高潮，已經(jīng)變成了一場電力競賽。扎克伯格也說，如果能獲得能源，Meta就可以建立比現(xiàn)在更大的集群。它們的電或者來自公共電網(wǎng)，或者自建表后電力（behind-the-meter），或者兩者結(jié)合。但每一項(xiàng)都不簡單。尤其是ChatGPT智能體，算力巨獸。美國的數(shù)據(jù)中心，正在從1GW級穩(wěn)步邁向10GW級。Crusoe就聲稱，目前正在建設(shè)中的懷俄明州單一數(shù)據(jù)中心，一期目標(biāo)1.8GW，遠(yuǎn)期目標(biāo)10GW。

目前巨頭自建離網(wǎng)電力，迄今還沒有達(dá)到1GW級別的。它涉及到大規(guī)模天然氣管道等基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)與燃?xì)廨啓C(jī)的部署。但是，即使電力主要來自公共電網(wǎng)，在電力規(guī)模不斷擴(kuò)展的趨勢下，同樣困難重重。

研究機(jī)構(gòu)EpochAI分析稱，因?yàn)槭袌鰰r(shí)不時(shí)擔(dān)心AI泡沫，出于對需求方“跑路”的擔(dān)心，美國的公用事業(yè)公司，通常不愿簽署非常大的購電協(xié)議，也不愿對輸電基礎(chǔ)設(shè)施進(jìn)行相應(yīng)的資本投資。當(dāng)然，OpenAI的奧特曼估計(jì)也不愿意親自和電力簽長約，上周他就說，“如果極廉價(jià)能源在短期內(nèi)大規(guī)模上線，很多人會被自己簽過的長約反噬”。

還有一個(gè)重要原因在于，數(shù)據(jù)中心規(guī)模與負(fù)荷越來越大，將對老舊的電網(wǎng)帶去風(fēng)險(xiǎn)。美國最大的公用事業(yè)公司NextEra的首席執(zhí)行官John Ketchum就稱，支撐1GW需求相對容易，但要容納5GW需要“一些工作”，更不用說10GW了。而且，即使美國最高容量的765kV雙回路電壓走廊，長距離也只能承載6-7GW容量規(guī)模的數(shù)據(jù)中心。

硅谷巨頭已經(jīng)多次向白宮喊話，索要產(chǎn)業(yè)政策的支持。面對白宮征詢AI行動計(jì)劃（AI Action Plan)意見，，主要是電力系統(tǒng)。谷歌已經(jīng)看到，創(chuàng)新需要迫切地從芯片（Chip）轉(zhuǎn)向電網(wǎng)（Grid）了。此后，白宮也確實(shí)將“發(fā)展與人工智能創(chuàng)新速度相匹配的電網(wǎng)”，寫入了“建設(shè)美國AI基礎(chǔ)設(shè)施”這一章節(jié)，包括探索利用現(xiàn)有承載量的創(chuàng)新方法，優(yōu)先考慮可靠、可調(diào)度電源的互聯(lián)，并擁抱技術(shù)前沿的新能源發(fā)電來源。

上周，OpenAI繼續(xù)向白宮建言，要和中國在AI上競爭，美國必須每年新增100GW的電力容量。去年，美國新增裝機(jī)51GW，中國新增429GW，“電力鴻溝”巨大。

中國的發(fā)電量是美國的兩倍多，電網(wǎng)比美國更加“堅(jiān)強(qiáng)”，但是，中國的AI基礎(chǔ)設(shè)施也有自己的“電力”難題。它建立在國產(chǎn)芯片的基座之上，后者在能效等方面仍然處于劣勢。隨著多模態(tài)模型與智能體協(xié)作的滲透，中國巨頭對于算力的需求，向百萬張卡級別邁進(jìn)也是時(shí)間問題，低能效的短板會進(jìn)一步放大。字節(jié)跳動的日均token調(diào)用，從今年5月的16.4萬億攀升至9月的30萬億，4個(gè)月翻了一倍。

在token經(jīng)濟(jì)學(xué)中，token成本是相當(dāng)重要的組成部分。對于市場化的互聯(lián)網(wǎng)巨頭而言，token的成本就是AI基礎(chǔ)設(shè)施的競爭，既包括硬件之上的軟件與工具，也包括硬件本身，當(dāng)然還包括讓這些軟硬件運(yùn)行起來的電力與冷卻系統(tǒng)。

長期而言，缺芯片的中國，正在舉國攻關(guān)芯片和計(jì)算效率的突破。最重要的長期戰(zhàn)略之一，就是維護(hù)國產(chǎn)算力生態(tài)健康有序地競爭與創(chuàng)新。在產(chǎn)業(yè)方面，DeepSeek等開源模型廠商正在牽引著芯片廠商軟硬件協(xié)同設(shè)計(jì)；在資本方面，A股也在加速迎接摩爾線程與沐曦股份上市，壁仞科技、礪算科技與燧原科技也在推進(jìn)中；在政策方面，國家也出臺多項(xiàng)政策鼓勵(lì)數(shù)據(jù)中心使用國產(chǎn)芯片，尤其是央企與政務(wù)相關(guān)。

這意味著，如果互聯(lián)網(wǎng)巨頭為長期戰(zhàn)略選擇國產(chǎn)芯片，也就在短期內(nèi)承擔(dān)了國產(chǎn)芯片用電力換算力的相對成本。在國內(nèi)，一個(gè)家主流云廠商，1GW的全年電費(fèi)，大概在80-90億元。

上半年，華為CloudMatrix 384發(fā)布，被。相比當(dāng)時(shí)英偉達(dá)最新推出的GB200 NVL72，它差不多在總算力上提升了1.7倍，但全系統(tǒng)能耗相應(yīng)提高了3.9倍。為方便比較，不考慮單位內(nèi)存或單位帶寬的能耗，僅比較單位算力性能，那么，GB200 NVL72的約為0.81pJ（皮焦耳）/ FLOP，而CloudMatrix 384約為1.87pJ/ FLOP。相當(dāng)于，超節(jié)點(diǎn)每執(zhí)行需要1個(gè)FLOP的算力的任務(wù)，CloudMatrix 384就要比GB200 NVL72多消耗130%的電力。

下半年，華為在全聯(lián)接大會上展示了昇騰AI芯片4年5款產(chǎn)品的路線圖，以及更強(qiáng)大的Atlas 950 SuperPoD和Atlas 960 SuperPoD超節(jié)點(diǎn)，在卡規(guī)模、總算力、內(nèi)存容量、互聯(lián)帶寬等關(guān)鍵指標(biāo)上全面領(lǐng)先，不過沒有披露最新的能效數(shù)據(jù)�？紤]到在中國先進(jìn)制程等半導(dǎo)體設(shè)計(jì)與制造領(lǐng)域，尚未追平全球最領(lǐng)先的水平，單位能效的差距在短期內(nèi)也無法迅速抹平。

補(bǔ)貼等產(chǎn)業(yè)政策仍然可以與支持國產(chǎn)算力生態(tài)形成組合拳。甘肅、貴州和內(nèi)蒙古等省份的工業(yè)電力單位成本，比中國東部更發(fā)達(dá)的沿海地區(qū)低約 30%，隨著算力樞紐補(bǔ)貼采用國產(chǎn)芯片的數(shù)據(jù)中心，電價(jià)已經(jīng)降至每度電4毛錢（5.6美分/kWh）以下甚至更低；而根據(jù)美國能源信息署8月份發(fā)布的數(shù)據(jù)，美國工業(yè)電力平均成本約為9.1美分/kWh。這相當(dāng)于，中國AI生態(tài)每執(zhí)行需要1個(gè)FLOP的算力的任務(wù)，花費(fèi)的電費(fèi)相當(dāng)于美國AI生態(tài)的140%。這還沒算上更低能效帶來的更大的散熱用電需求。

但是，一旦中國與美國的AI競爭擴(kuò)展到全球，相應(yīng)的補(bǔ)貼優(yōu)勢就會削弱。這就得進(jìn)一步依靠模型效率與芯片能效的提升，以及新能源與儲能出海的配合了。