當(dāng)下，一場(chǎng)電力饑渴正席卷全球AI產(chǎn)業(yè)。2025年，OpenAI在德州阿比林規(guī)劃4.5GW電力接入，相當(dāng)于五座核電站的發(fā)電量；微軟GPU集群因電力不足而“吃灰”；北弗吉尼亞數(shù)據(jù)中心的項(xiàng)目排隊(duì)“等電”長(zhǎng)達(dá)數(shù)年……這些現(xiàn)象指向一個(gè)殘酷現(xiàn)實(shí)：AI競(jìng)賽的核心正從算力芯片轉(zhuǎn)向電力基建。

01

從“缺芯片”變?yōu)椤叭彪姟?/p>

“我們現(xiàn)在面臨的最大問(wèn)題，不再是算力資源過(guò)剩，而是電力——以及能否夠快地在有電力的地方完成設(shè)施建置?！蔽④浭紫瘓?zhí)行官薩提亞·納德拉在最近與OpenAI首席執(zhí)行官薩姆·奧特曼對(duì)話的播客節(jié)目中坦言。他補(bǔ)充道：“如果做不到這點(diǎn)，我們可能會(huì)有一堆芯片躺在倉(cāng)庫(kù)里卻插不上電?！?/p>

缺電，讓微軟高價(jià)購(gòu)買的顯卡在倉(cāng)庫(kù)里吃灰

“一年多以前短缺的是芯片，接下來(lái)短缺的將是電力?！?/strong>而就在一年之前，埃隆·馬斯克在“博世互聯(lián)世界2024”大會(huì)上的警告言猶在耳。幾乎在同一時(shí)間，薩姆·奧特曼在達(dá)沃斯論壇上也表達(dá)了類似擔(dān)憂，承認(rèn)人工智能行業(yè)正走向能源危機(jī)。

曾經(jīng)，AI行業(yè)最頭疼的問(wèn)題是缺乏先進(jìn)芯片。如今，情況正在發(fā)生根本性轉(zhuǎn)變。隨著科技巨頭爭(zhēng)相購(gòu)買高性能GPU，電力供應(yīng)已成為制約AI發(fā)展的新瓶頸。

國(guó)際能源署預(yù)測(cè)，到2026年，AI行業(yè)的電力消耗將至少是2023年的10倍。更嚴(yán)峻的數(shù)據(jù)顯示，AI消耗的算力每6個(gè)月就會(huì)增加10倍，遠(yuǎn)快于芯片制造能力的提升速度。生成式AI的年度耗電量將從2023年的7TWh激增至2028年的393TWh，年復(fù)合增長(zhǎng)率超出行業(yè)預(yù)期。與此同時(shí)，美國(guó)數(shù)據(jù)中心電力缺口預(yù)計(jì)在2025-2028年間達(dá)到49GW。

這一數(shù)字相當(dāng)于多少？摩根士丹利指出，這可能造成相當(dāng)于3300萬(wàn)美國(guó)家庭用電的短缺。美國(guó)最大電網(wǎng)PJM互聯(lián)電網(wǎng)的預(yù)測(cè)更為激進(jìn)：到2035年，夏季峰值需求將比2023年增長(zhǎng)38%，新增近58吉瓦的電力需求，相當(dāng)于“在未來(lái)10年安裝兩個(gè)新英格蘭電網(wǎng)”。

電路老化、新增發(fā)電容量增長(zhǎng)緩慢讓歐美“缺電”問(wèn)題嚴(yán)重

大洋彼岸的歐洲，“缺電”問(wèn)題更為嚴(yán)重。

2025年初，歐盟委員會(huì)公布了雄心勃勃的《人工智能白皮書》，決定在域內(nèi)投資300億歐元，創(chuàng)建13個(gè)區(qū)域性AI工廠網(wǎng)絡(luò)與千兆瓦級(jí)超級(jí)數(shù)據(jù)中心。這些AI超級(jí)工廠計(jì)劃由歐盟委員會(huì)主席馮德萊恩在上月公布，目標(biāo)是幫助歐洲在AI領(lǐng)域追趕美國(guó)和中國(guó)。然而，歐洲的AI夢(mèng)想正撞上冰冷的能源現(xiàn)實(shí)。每個(gè)千兆瓦級(jí)數(shù)據(jù)中心需約1吉瓦電力，相當(dāng)于一座中型城市的用電需求，而歐洲電網(wǎng)當(dāng)前設(shè)計(jì)并未考慮如此高密度、集中式的負(fù)載。

數(shù)據(jù)中心咨詢公司世邦魏理仕的凱文·雷斯特維托直言不諱：這些AI超級(jí)工廠將面臨與歐洲私人項(xiàng)目相同的問(wèn)題——難以獲得英偉達(dá)芯片，缺乏滿足大規(guī)模運(yùn)算所需的電力供應(yīng)。

02

全球電網(wǎng)基建危機(jī)全面爆發(fā)

回顧過(guò)去幾年，AI的能耗增長(zhǎng)速度令人震驚。據(jù)國(guó)際能源署數(shù)據(jù)，2022年全球數(shù)據(jù)中心總耗電量約460太瓦時(shí)，占全球用電量的2%；到2026年，這一數(shù)據(jù)將超過(guò)1000太瓦時(shí)，大約是整個(gè)日本2022年全年的用電量。

具體到AI應(yīng)用，能耗更為驚人。訓(xùn)練GPT-3一次訓(xùn)練的耗電量就達(dá)1287兆瓦時(shí)，相當(dāng)于3000輛特斯拉電動(dòng)汽車共同開跑、每輛車跑20萬(wàn)英里所耗電量的總和。而ChatGPT每天響應(yīng)約2億個(gè)請(qǐng)求，消耗超過(guò)50萬(wàn)度電。

更直觀的比較是：一次AI搜索的耗電量是谷歌搜索的10倍。一個(gè)數(shù)據(jù)中心的耗電量可與1000家沃爾瑪門店相當(dāng)。高盛預(yù)測(cè)，到2030年，全球數(shù)據(jù)中心耗電量將較2023年大幅增長(zhǎng)175%，相當(dāng)于再增加一個(gè)“全球前十耗電大國(guó)”的電力資源負(fù)荷。

與AI迅猛發(fā)展形成鮮明對(duì)比的是歐美老化的電力基礎(chǔ)設(shè)施。美國(guó)超過(guò)70%的變壓器已超齡服役25年，三分之一的超過(guò)50年。這些設(shè)計(jì)壽命40年的設(shè)備，在颶風(fēng)、野火等自然災(zāi)害面前變得愈加脆弱。同時(shí)，美國(guó)電網(wǎng)呈現(xiàn)分散化特征，各州電網(wǎng)獨(dú)立運(yùn)行，缺乏統(tǒng)一協(xié)調(diào)的調(diào)度體系。

全球主要地區(qū)AI電力危機(jī)表現(xiàn)對(duì)比

而同樣的問(wèn)題也出現(xiàn)在歐洲，高盛在最近的深度研報(bào)中詳細(xì)分析了歐洲能源系統(tǒng)根深蒂固的三大脆弱性：化石燃料依賴、低碳供應(yīng)鏈瓶頸和老化的電網(wǎng)。高盛指出，歐洲的電網(wǎng)普遍老舊，平均“年齡”高達(dá)50年，已接近其設(shè)計(jì)壽命終點(diǎn)，電網(wǎng)的碎片化則導(dǎo)致地區(qū)間電價(jià)差距巨大且不斷擴(kuò)大。

03

努力自救的科技企業(yè)

面對(duì)嚴(yán)峻的缺電形勢(shì)，科技公司紛紛展開自救。良心點(diǎn)的做法，是到處修發(fā)電廠。像OpenAI和甲骨文在德州合建天然氣發(fā)電廠，xAI也在田納西大力搞基建，結(jié)果把發(fā)動(dòng)機(jī)都給搞缺貨了，訂單直接排到2029年后。

另一種做法是將數(shù)據(jù)中心搬到國(guó)外。墨西哥、智利還有一些南非國(guó)家，都成了AI發(fā)展的輸電泵?？蛇@些地區(qū)電力供給本來(lái)就不發(fā)達(dá)，現(xiàn)在更是雪上加霜。

在愛爾蘭，數(shù)據(jù)中心消耗了全國(guó)20%的電力，停電、耗水，都對(duì)當(dāng)?shù)鼐用裆詈蜕鷳B(tài)環(huán)境造成了影響。更富創(chuàng)意的是，科技公司甚至將目光投向了太空。

谷歌在2025年11月初公布了一個(gè)名為“捕光者計(jì)劃”的項(xiàng)目，該計(jì)劃的運(yùn)作方式是把TPU芯片送入太空，使用太陽(yáng)能為其發(fā)電。谷歌并不是唯一有這種想法的公司，一家名為Starcloud的初創(chuàng)公司已經(jīng)發(fā)射了搭載英偉達(dá)H100芯片的衛(wèi)星，并宣稱要建設(shè)一個(gè)擁有5吉瓦功率的天基數(shù)據(jù)中心，而埃隆·馬斯克也曾表示SpaceX“將會(huì)做”太空數(shù)據(jù)中心。

04

電力稀缺時(shí)代，中國(guó)的機(jī)會(huì)

在全球AI產(chǎn)業(yè)因電力短缺而陷入焦慮之際，中國(guó)卻憑借其長(zhǎng)期積累的能源基建優(yōu)勢(shì)與戰(zhàn)略前瞻性，悄然站上了新一輪產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)的高地。與歐美老舊的電網(wǎng)和分散的能源體系形成鮮明對(duì)比的是，中國(guó)擁有全球規(guī)模最大、電壓等級(jí)最高、調(diào)控能力最強(qiáng)的統(tǒng)一電網(wǎng)，并已在清潔能源布局上走在世界前列。

“東數(shù)西算”國(guó)家工程為中國(guó)AI成長(zhǎng)提供

與此同時(shí)，中國(guó)在新能源領(lǐng)域的壓倒性產(chǎn)能，為AI的“綠色電力饑渴”提供了潛在的解決方案。全球最大的光伏和風(fēng)電產(chǎn)業(yè)鏈在中國(guó)，這意味著在獲取清潔、低成本能源方面，中國(guó)AI產(chǎn)業(yè)擁有更穩(wěn)定、更具彈性的供應(yīng)鏈。

目前，中國(guó)多家科技巨頭，如華為、阿里巴巴、騰訊，已在內(nèi)蒙古、寧夏、貴州等可再生能源豐富的地區(qū)布局?jǐn)?shù)據(jù)中心，實(shí)施“東數(shù)西算”國(guó)家工程，這本身就是對(duì)未來(lái)能源約束的未雨綢繆。

在這場(chǎng)剛剛開始的電力霸權(quán)競(jìng)爭(zhēng)中，中國(guó)不僅手握能源底牌，更在重新定義增長(zhǎng)與可持續(xù)的邊界。而全球AI產(chǎn)業(yè)的未來(lái)格局，或許正取決于誰(shuí)能率先解開能源這道終極難題。

05

破局之戰(zhàn)：清潔能源誰(shuí)主沉浮

在“碳中和”時(shí)間表的督促下，誰(shuí)都想讓電力既降本又減碳，最終實(shí)現(xiàn)綠色、高效、可持續(xù)的數(shù)據(jù)中心算力發(fā)展路徑，新型清潔能源能否堪當(dāng)大任？又該如何圍繞數(shù)據(jù)中心的“電算協(xié)同”，將電力市場(chǎng)推向更靈活、更開放的新地帶？

戰(zhàn)略押注小型核電

面對(duì)AI數(shù)據(jù)中心的算力需求，核電正成為科技巨頭們的首選解決方案。

去年9月，微軟與Constellation Energy簽署了價(jià)值16億美元的購(gòu)電協(xié)議，重啟三哩島核電站已關(guān)停的反應(yīng)堆，為其云計(jì)算和人工智能項(xiàng)目提供穩(wěn)定能源。此舉被視為科技圈轉(zhuǎn)向能源賽道的標(biāo)志，更是顯示出頭部科技企業(yè)對(duì)于核電成為未來(lái)能源支柱的押注之意，尤其是亞馬遜、谷歌等科技巨頭迅速跟進(jìn)。

亞馬遜、谷歌都選擇和電力基礎(chǔ)設(shè)施公司合作，不僅要買核電，還要參與到核電站的建設(shè)中，尤其是小型模塊化反應(yīng)堆（SMR，Small Modular Reactors）。

亞馬遜曾放出招聘首席核工程師的需求，且特別強(qiáng)調(diào)工程師要在SMR技術(shù)上有豐富的經(jīng)驗(yàn)；谷歌則緊跟著宣布與核能初創(chuàng)公司凱洛斯能源（Kairos Power）簽署了一項(xiàng)新協(xié)議，計(jì)劃在2030年前建造7座SMR，為其數(shù)據(jù)中心提供電力支持，至2035年將部署更多反應(yīng)堆，總體將在美國(guó)電網(wǎng)新增高達(dá)500兆瓦的全天候無(wú)碳電力。

亞馬遜在建的SMR工程

最近，谷歌還宣布與北美能源公司NextEra達(dá)成合作，將于2029年第一季度重啟位于美國(guó)愛荷華州的杜安·阿諾德（Duane Arnold）核電站，直接為谷歌在當(dāng)?shù)財(cái)U(kuò)張的云計(jì)算和AI基礎(chǔ)設(shè)施提供全天候零碳電力。

有意思的是，就在2023年，愛荷華州的全美首個(gè)SMR項(xiàng)目，還沒實(shí)現(xiàn)首堆投運(yùn)，就因?yàn)殡娏I家太少而終止了。真是時(shí)移勢(shì)易。

核電之所以受到科技巨頭青睞，關(guān)鍵在于其獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。核電具有發(fā)電量大且穩(wěn)定、成本相對(duì)可控的特點(diǎn)，對(duì)于無(wú)間斷運(yùn)行的數(shù)據(jù)中心來(lái)說(shuō)，核電無(wú)疑是最可靠的能源選擇。

而SMR的出現(xiàn)更是完美契合了數(shù)據(jù)中心的需求，它的設(shè)計(jì)功率較傳統(tǒng)反應(yīng)堆小，是可模塊化生產(chǎn)、在工廠制造、于現(xiàn)場(chǎng)組裝的核反應(yīng)堆類型，比普通核電站建設(shè)周期短了太多。這意味著它的建造時(shí)間短、安全性能更高，可以靈活部署在數(shù)據(jù)中心附近，減少輸電損耗。

然而，核電之路并非一帆風(fēng)順。安全性能更高不意味著百分百安全。在以往核電站事故的陰影下，怎么提升建造地社區(qū)居民的接受度就是大問(wèn)題。再加上美國(guó)脆弱的電網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施，數(shù)據(jù)中心很有可能會(huì)使本地配電網(wǎng)負(fù)荷劇增，危及電網(wǎng)可靠性并增加其他用戶成本。

風(fēng)光電之外的穩(wěn)定選擇

其實(shí)想要穩(wěn)定的清潔能源還有其他選擇，比如“地?zé)岚l(fā)電”。

“地?zé)岚l(fā)電”聽起來(lái)像是“從地球肚子里掏電”，其實(shí)也差不多。地理學(xué)告訴我們，地球內(nèi)部處于極高溫狀態(tài)，地殼下幾公里就是數(shù)百度的巖漿熱源，偶爾會(huì)隨著熔巖被帶至地表附近。

人類其實(shí)很早就懂得怎么利用地?zé)豳Y源，比如我們?cè)葸^(guò)的溫泉，其實(shí)就是被地?zé)峒訜岷蟮牡叵滤?。“地?zé)崮堋本褪堑厍蜃匀划a(chǎn)生的干凈再生能源，如果拿來(lái)發(fā)電就是所謂的“地?zé)岚l(fā)電”。

地?zé)崮芪覀儾⒉荒吧瑴厝拇嬖诰褪且粋€(gè)證明

地?zé)岚l(fā)電擁有不少優(yōu)點(diǎn)，包括碳排放低、低污染、抗天災(zāi)等，更沒有目前太陽(yáng)能光伏發(fā)電和風(fēng)力發(fā)電最為人詬病的不穩(wěn)定問(wèn)題，可以24小時(shí)全天候提供電力。若能妥善開發(fā)和利用，不失為未來(lái)全球再生能源供給的重要選項(xiàng)。

通過(guò)鉆井取出高溫蒸汽或熱水，驅(qū)動(dòng)渦輪機(jī)發(fā)電，這就是地?zé)崮馨l(fā)電的核心原理。就傳統(tǒng)的地?zé)岚l(fā)電來(lái)說(shuō)，地底需要同時(shí)滿足三個(gè)條件：豐富的熱源、充足的地下水和良好的滲透率，滲透率好才能讓水可以在其中流動(dòng)，這三者缺一不可。在具備這些條件的地方，汲取地?zé)崮芰肯鄬?duì)容易。

但如果從地底出來(lái)的水是蒸汽形態(tài)，我們可以如上所述直接利用，這被稱為干蒸汽（Dry Steam）發(fā)電，這也是最古老的地?zé)岚l(fā)電方式。只不過(guò)，這么好的條件可遇不可求。

位于冰島的地?zé)岚l(fā)電廠

近來(lái)，許多新建地?zé)岚l(fā)電廠采用所謂的雙循環(huán)（Binary-Cycle）發(fā)電方式。當(dāng)溫度沒那么高的地下水到達(dá)地表后，會(huì)在熱交換器與另一種沸點(diǎn)很低的流體交換熱能，比如正戊烷（Pentane）或丁烷（Butane）；在接收到地下水的熱能后，這個(gè)流體會(huì)轉(zhuǎn)變成氣態(tài)并推動(dòng)渦輪，產(chǎn)生電力。

雙循環(huán)系統(tǒng)的好處是適用更廣大的區(qū)域，而且對(duì)溫度的要求不高，甚至有57攝氏度就成功發(fā)電的紀(jì)錄，但缺點(diǎn)就是發(fā)電效率較低。

以上就是目前地?zé)岚l(fā)電廠主要用的三種方式，開采深度一般在地下1.5公里到2.5公里。

不僅美國(guó)的科技企業(yè)在考慮去那些位于地球構(gòu)造板塊邊界地區(qū)，利用地?zé)岚l(fā)電，我國(guó)同樣在地?zé)豳Y源開發(fā)利用方面走在世界前列。據(jù)中國(guó)石化集團(tuán)2024年的公開數(shù)據(jù)，中國(guó)地?zé)嶂苯永靡?guī)模長(zhǎng)期穩(wěn)居世界第一，已建成地?zé)峁┡椭评涿娣e13.3億平方米，折合裝機(jī)92.4吉瓦。

只不過(guò)全球都面臨著地?zé)衢_發(fā)利用技術(shù)水平有待全面提升的問(wèn)題，畢竟地?zé)岚l(fā)電不像風(fēng)能、太陽(yáng)能等可再生能源技術(shù)，它們?cè)谶^(guò)去十多年中不僅證明了可行性，并且技術(shù)進(jìn)步明顯，使得建設(shè)成本不斷降低。地?zé)衢_發(fā)利用能否大規(guī)模商用和技術(shù)、成本息息相關(guān)。

06

“電算協(xié)同”的中國(guó)方案

除了開發(fā)新能源，頭部科技公司也在不斷通過(guò)算法優(yōu)化、算力調(diào)度等方式，從需求端降低能源消耗，并且一直在探索算力與電力協(xié)同發(fā)展的新模式。

“東數(shù)西算”為算力、電力協(xié)同發(fā)展提供了一種新思路

通過(guò)走訪業(yè)內(nèi)相關(guān)企業(yè)，我們發(fā)現(xiàn)在數(shù)據(jù)中心，節(jié)能并不只是“省電”那么簡(jiǎn)單，而是要從“算力架構(gòu)”，包括硬件、算法、冷卻和封裝；以及“電力供應(yīng)”，包括電網(wǎng)耦合、熱回收等維度共同優(yōu)化。

在算法層面，業(yè)界和學(xué)界的研究都表明，通過(guò)剪枝、量化、蒸餾等技術(shù)優(yōu)化算法，可以讓AI模型更快、更節(jié)能。

另外，現(xiàn)實(shí)中電力資源分布與產(chǎn)業(yè)需求往往存在錯(cuò)位，兩者如何真正實(shí)現(xiàn)協(xié)同發(fā)展仍是一道難題?！拔覀冏畲笙Ｍ请娏染G色又便宜”，這是采訪中數(shù)據(jù)中心負(fù)責(zé)人的共同心聲。

這方面，前文所述的“東數(shù)西算”戰(zhàn)略提供了一種新思路。該戰(zhàn)略旨在吸納西部地區(qū)的風(fēng)電和太陽(yáng)能發(fā)電資源，實(shí)現(xiàn)算力資源的全國(guó)優(yōu)化配置。

據(jù)了解，我國(guó)算力需求集中在東部地區(qū)，但東部地區(qū)電力自給率不足40%，而西部擁有中國(guó)70%的可再生能源裝機(jī)。

另一方面，AI大模型的訓(xùn)練并不需要靠近東部沿海主要應(yīng)用端，這些區(qū)域的電價(jià)成本較高，反而可以將訓(xùn)練工作放在電價(jià)成本更低的西部省份；待訓(xùn)練完成后，大模型進(jìn)入應(yīng)用階段時(shí)，再把對(duì)即時(shí)反饋要求極高的應(yīng)用型數(shù)據(jù)中心放在東部。

不過(guò)這也要考慮到現(xiàn)實(shí)因素。目前綠電交易機(jī)制不健全，綠電溯源和綠證交易存在諸多障礙；西部基礎(chǔ)設(shè)施不完善，實(shí)際的運(yùn)營(yíng)、技術(shù)支撐都缺人才……這些因素仍制約著數(shù)據(jù)中心綠色轉(zhuǎn)型的進(jìn)程。

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編輯｜張毅

主編｜黎坤

總編輯｜吳新

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