中美AI競(jìng)爭(zhēng)的終局，可能不是拼“算力”，而是拼“電力”。因?yàn)锳I越猛，越吃電。誰能把這筆電費(fèi)扛住，誰就能撐到最后。

最近的一些消息，讓我越來越相信這個(gè)觀點(diǎn)。比如前段時(shí)間，英國(guó)《金融時(shí)報(bào)》的一則報(bào)道。報(bào)道說，中國(guó)啟動(dòng)了針對(duì)AI的電費(fèi)補(bǔ)貼。在某些數(shù)據(jù)中心密集的省份，只要你在數(shù)據(jù)中心全面使用國(guó)產(chǎn)芯片，就可以減免你的電費(fèi)，最高50%。

有人說，這么多啊，這可省錢了。也有人說，短期是省錢了，可是，能一直這樣下去嗎?到時(shí)候補(bǔ)貼一停，估計(jì)又要回到解放前了。

怎么說呢？在我看來，這個(gè)補(bǔ)貼，與其說是短期的產(chǎn)業(yè)扶持，不如說是我們?cè)?/strong>AI競(jìng)爭(zhēng)中，發(fā)起了一次“非對(duì)稱”回?fù)?，用廉價(jià)充裕的電力優(yōu)勢(shì)，彌補(bǔ)芯片性能劣勢(shì)。

一個(gè)電費(fèi)補(bǔ)貼，怎么就成“回?fù)簟绷?？它到底打到哪了?/p>

要回答這個(gè)問題，我們得先去看看我們的對(duì)手，正在經(jīng)歷的一場(chǎng)能源危機(jī)。

01

美國(guó)AI產(chǎn)業(yè)的瓶頸，已經(jīng)從芯片轉(zhuǎn)向了電力

你知道嗎？最近美國(guó)的科技巨頭們，找電都快找瘋了。

這話不是我說的。是微軟的CEO納德拉說的：現(xiàn)在的最大問題不是計(jì)算（芯片）過剩，而是電。如果電力跟不上，即便倉庫里堆滿芯片也沒用。品品這話。世界頂尖的科技巨頭，手握最先進(jìn)的算力芯片，最大的煩惱，居然是找不到足夠的插座。

（圖片來自視頻號(hào)：半導(dǎo)體俱樂部）

為什么會(huì)這樣？因?yàn)楦闳斯ぶ悄?，真是太耗電了?/strong>

當(dāng)ChatGPT每日響應(yīng)約2億個(gè)請(qǐng)求時(shí)，耗電就足以支持1.7萬個(gè)美國(guó)家庭的用電。這還只是一個(gè)AI應(yīng)用的電量。預(yù)計(jì)到2035年，美國(guó)AI算力產(chǎn)生的電力需求，還會(huì)翻一番以上。但是，美國(guó)的電網(wǎng)，又特別不給力。他們的電網(wǎng)系統(tǒng)，大部分建造于幾十年前，甚至更早。北美電網(wǎng)運(yùn)營(yíng)商就曾發(fā)出警告：未來幾年，轄區(qū)內(nèi)很有可能間歇式停電。摩根士丹利也說，2030年左右，美國(guó)某些區(qū)域的電力缺口，可能高達(dá)20%，AI就是其中很重要的原因。

當(dāng)需求爆炸，但供給卻動(dòng)不了、修不快時(shí)，麻煩就來了。

弗吉尼亞州北部的勞登，一度是全球最大的數(shù)據(jù)中心市場(chǎng)之一。2025年，政府宣布加緊數(shù)據(jù)中心項(xiàng)目的審批。原因之一，就是電網(wǎng)的輸電能力已經(jīng)跟不上需求。同樣的情況發(fā)生在亞利桑那州的圖森。他們拒絕了亞馬遜的大型新數(shù)據(jù)中心項(xiàng)目，因?yàn)轫?xiàng)目消耗了太多電和水。

（圖森市社區(qū)議會(huì)現(xiàn)場(chǎng)：市民反對(duì)藍(lán)色數(shù)據(jù)中心項(xiàng)目）

那怎么辦呢？AI巨頭們，只好砸錢。

為了給云計(jì)算和人工智能項(xiàng)目供電，微軟簽署購電協(xié)議，重啟三哩島核電站1號(hào)機(jī)組，并買下未來20年該電站的所有電力。亞馬遜覺得電網(wǎng)效率太低，于是，干脆花了6.5億美金，在電站旁邊買下了數(shù)據(jù)中心園區(qū)，直接接入了發(fā)電廠。

電力，客觀上已經(jīng)成為了美國(guó)AI產(chǎn)業(yè)的瓶頸之一。

02

我們正在用能源優(yōu)勢(shì)，彌補(bǔ)產(chǎn)品性能劣勢(shì)

聊完美國(guó)，再回來看中國(guó)。你會(huì)發(fā)現(xiàn)，我們正在用自己的能源優(yōu)勢(shì)，補(bǔ)產(chǎn)品劣勢(shì)。

什么能源優(yōu)勢(shì)？

早在2022年，AI大爆發(fā)之前，我們就已經(jīng)啟動(dòng)了一項(xiàng)超級(jí)工程：東數(shù)西算。

在中國(guó)，有一個(gè)天然的“錯(cuò)位”。風(fēng)電、光電資源最豐富的地方，比如內(nèi)蒙古、貴州，電力用不完。而最需要電的企業(yè)，比如有大量數(shù)據(jù)要處理的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，卻都擠在東部的北上廣深，這里寸土寸金，電價(jià)也貴。

怎么辦？

那就，把東邊的數(shù)據(jù)，搬到西部計(jì)算。讓中國(guó)西部那些可能被閑置的，清潔廉價(jià)的電力，被東部需要算力的企業(yè)，更大規(guī)模地用起來。這就是，東數(shù)西算。

這個(gè)伏筆，很多年前就種下了。于是，在AI這個(gè)用電大戶橫空出世的今天，它讓我們擁有了充足的能源優(yōu)勢(shì)。

但這還不夠。因?yàn)椋嬲奶魬?zhàn)在于：我們要推動(dòng)國(guó)產(chǎn)芯片替代。因?yàn)樵贏I競(jìng)賽里，大模型是標(biāo)，芯片是本。治標(biāo)，不如治本。

而阻礙一家企業(yè)從英偉達(dá)換成國(guó)產(chǎn)芯片，除了產(chǎn)品性能的差距之外，還有兩個(gè)難關(guān)。

第一個(gè)難關(guān)，是電費(fèi)成本。

有評(píng)估認(rèn)為，產(chǎn)生同樣多的算力，我們的芯片要多花30%到50%的電。也就是說，本來100萬的電費(fèi)，換了之后，要多花30-50萬。

第二個(gè)難關(guān)，是生態(tài)遷移成本。

CUDA，是一套，讓程序員更好用英偉達(dá)GPU的編程工具。如果說，英偉達(dá)的GPU是AI時(shí)代的“電腦主機(jī)”。那么，CUDA就是AI時(shí)代的“Windows系統(tǒng)”。換芯片，就意味著軟件工程師，要花大約6到18個(gè)月的時(shí)間，把過去十幾年，在CUDA上積累的所有代碼、模型、工具鏈，推倒重來，適配新生態(tài)。比如，華為的CANN。

這兩個(gè)難關(guān)，怎么跨過去？答案之一，就是：電費(fèi)補(bǔ)貼。補(bǔ)貼的真正威力，在于它從根本上，改變了一家企業(yè)看待國(guó)產(chǎn)芯片的“成本視角”。

當(dāng)一家公司在評(píng)估一項(xiàng)新技術(shù)時(shí)，它的成本公式是這樣的：

總成本 = 采購成本 +運(yùn)營(yíng)成本（電費(fèi)占大頭）+ 遷移成本

在這個(gè)公式下，國(guó)產(chǎn)芯片很難占優(yōu)，企業(yè)自然沒有動(dòng)力去選擇。但現(xiàn)在，這個(gè)公式里，就出現(xiàn)了兩個(gè)，我們獨(dú)有的減項(xiàng)。

第一個(gè)減項(xiàng)，叫“能源調(diào)度紅利”。

東數(shù)西算，讓你的基礎(chǔ)電費(fèi)，從一開始就比別人低了一大截。

第二個(gè)減項(xiàng)，叫“財(cái)政補(bǔ)貼”。

這就是這次的電費(fèi)補(bǔ)貼。它在你已經(jīng)很低的電費(fèi)基礎(chǔ)上，再砍一刀。

于是，一個(gè)全新的、只屬于中國(guó)的“AI算力成本公式”，誕生了：

總成本 = [采購成本 + 運(yùn)營(yíng)成本 + 遷移成本] - 能源紅利 - 財(cái)政補(bǔ)貼

我們沒有在公式的前半部分，去跟對(duì)手硬拼。而是用我們獨(dú)有的“系統(tǒng)能力”，改變了最終的計(jì)算結(jié)果。這就是：用能源優(yōu)勢(shì)，補(bǔ)產(chǎn)品劣勢(shì)。

電力補(bǔ)貼，本質(zhì)是用運(yùn)營(yíng)成本優(yōu)惠，去覆蓋生態(tài)遷移成本，從而為國(guó)產(chǎn)芯片產(chǎn)業(yè)，爭(zhēng)取到建設(shè)生態(tài)和迭代技術(shù)，最寶貴的時(shí)間。

03

彈藥、扳機(jī)、目標(biāo)：一個(gè)完整的反制系統(tǒng)

拆到這里，事情就清楚了。三件看似獨(dú)立的事，背后，其實(shí)是一個(gè)閉環(huán)。

東數(shù)西算，是彈藥。

它解決的，是能源供給和單位算力成本的問題，讓我們?cè)凇罢l有電、誰便宜”這條賽道上占據(jù)先手。

電費(fèi)補(bǔ)貼，是扳機(jī)。

它規(guī)定了這批彈藥該怎么用，只有換上國(guó)產(chǎn)芯片，你才能用上這筆便宜電。

國(guó)產(chǎn)芯片，和以CANN為代表的國(guó)產(chǎn)生態(tài)建設(shè)，則是我們要精準(zhǔn)打擊的，那個(gè)目標(biāo)。

彈藥決定能打多久，扳機(jī)決定能不能打，目標(biāo)決定打向哪。這三者一起，構(gòu)成了一個(gè)從資源到成本、再到生態(tài)的閉環(huán)。而這個(gè)閉環(huán)的目的，從一開始就不止是防守，而是，進(jìn)攻。進(jìn)攻的方向，至少有兩個(gè)。

第一，英偉達(dá)的生態(tài)霸權(quán)。

英偉達(dá)的CUDA生態(tài)，就像AI領(lǐng)域的Windows操作系統(tǒng)。它用極其高昂的遷移成本，鎖住了所有用戶。我們現(xiàn)在要做的，是用自己巨大的內(nèi)需市場(chǎng)，催熟CANN的國(guó)產(chǎn)替代。一旦它在市場(chǎng)里，被驗(yàn)證、完善，英偉達(dá)一家獨(dú)大的局面，就有被撕開口子的可能。

第二，AI的成本基礎(chǔ)。

因?yàn)槟茉次C(jī)，未來搞AI，成本會(huì)越來越高。而我們這里，因?yàn)闁|數(shù)西算和電費(fèi)補(bǔ)貼，成本相對(duì)可控。當(dāng)未來的AI競(jìng)賽，從百米沖刺變成一場(chǎng)消耗戰(zhàn)的時(shí)候，誰的成本更低，訓(xùn)練更好的模型，誰或許就能，笑到最后。

當(dāng)正面戰(zhàn)場(chǎng)勝算不大的時(shí)候，唯一的出路，或許是重新定義戰(zhàn)場(chǎng)。

最后的話

英偉達(dá)用CUDA生態(tài)，統(tǒng)治了AI的上半場(chǎng)。那是一個(gè)拼芯片性能、拼算法優(yōu)化的時(shí)代。在那個(gè)游戲里，我們確實(shí)起步晚了。

但現(xiàn)在，游戲規(guī)則正在悄悄改變。

當(dāng)AI從實(shí)驗(yàn)室走向大規(guī)模商業(yè)應(yīng)用，當(dāng)模型越來越大、訓(xùn)練越來越頻繁，這場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)就不再只是技術(shù)的競(jìng)爭(zhēng)，而是資源的競(jìng)爭(zhēng)。不再只是拼誰的芯片更快，而是拼誰能承受得起這場(chǎng)持久戰(zhàn)的成本。

豐富的清潔能源，完善的電網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施。這些，都是我們?cè)谏弦粋€(gè)時(shí)代積累的“隱藏資產(chǎn)”?，F(xiàn)在，它們開始發(fā)揮作用了。

所以，才有這么一句話：美國(guó)最怕的，不是華為的芯片，而是中國(guó)的電網(wǎng)。

當(dāng)然，這不意味著我們可以躺平。芯片性能的差距，仍然需要時(shí)間來彌補(bǔ)。軟件生態(tài)的建設(shè)，更是一場(chǎng)需要耐心的馬拉松。但至少，我們找到了一條可能的路徑：用能源換時(shí)間，用時(shí)間換技術(shù)，用技術(shù)換生態(tài)。

技術(shù)拼到最后，往往成了拼資源。而我們，最不怕的就是這個(gè)。

參考資料：

1、FINANCIAL TIMES：China offers tech giants cheap power to boost domestic AI chips

2、三哩島核電站將重啟為微軟AI供電，曾發(fā)生美國(guó)史上最嚴(yán)重核事故

3、美國(guó)賓州史上最大投資！亞馬遜200億押注核電數(shù)據(jù)中心

4、Tucson City Council rejects Project Blue data center amid intense community pressure

5、The Resource Adequacy Report

觀點(diǎn)/ 劉潤(rùn)主筆/ 景九/ 歌平版面/ 黃靜
這是劉潤(rùn)公眾號(hào)第2775篇原創(chuàng)文章。未經(jīng)授權(quán)，禁止任何機(jī)構(gòu)或個(gè)人抓取本文內(nèi)容，用于訓(xùn)練AI大模型等用途