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　　电价上涨◈★、电网排队◈★、地方政府限电◈★、数据中心审批放缓◈★，在生成式 AI 重塑人类生产力之前◈★，种种现实约束正在逼迫科技公司解决一个更原始的问题◈★：谁来为这场智能革命持续供电？

　　在美国中西部腹地◈★，爱荷华州连绵起伏的玉米田上◈★，巨大的白色风车不知疲倦地转动着◈★，地面下新铺设的输电线路通向数公里外一座同样昼夜不休的建筑内◈★，这里不生产钢铁◈★、不加工食物◈★，也不制造汽车◈★，却持续吞噬着巨量电力——因为在服务器机柜之间◈★，大量高性能 GPU 正在并行运转◈★。

　　过去十年◈★，科技公司谈论的关键词是「云◈★、大模型太阳城◈★、算力规模」◈★。很少有人真正关心这些词背后最基础的问题◈★：电◈★，从哪里来◈★。但近两年来◈★，这个问题愈发难以回避◈★。

　　当 OpenAI◈★、Google DeepMind◈★、Anthropic 在同一张算力曲线上相互追逐◈★，当 NVIDIA 的 GPU 被视为 AI 时代的「新石油」◈★，科技巨头们忽然发现◈★，真正稀缺的东西并不躺在晶圆厂里◈★，也不写在模型参数中——而是流淌在高压电缆里的稳定电力◈★。电价上涨◈★、电网排队◈★、地方政府限电◈★、数据中心审批放缓◈★，在生成式 AI 重塑人类生产力之前◈★，种种现实约束正在逼迫科技公司解决一个更原始的问题◈★：谁来为这场智能革命持续供电？

　　于是◈★，我们看到一家以搜索引擎起家的公司投资风电场香艳迷醉◈★，一家软件公司开始认真讨论核能◈★，一家云服务巨头签下几十年的可再生能源购电协议◈★。清洁能源不再只是ESG报告里的点缀◈★，而正在悄然变成 AI 竞争中最底层◈★、最硬核的基础设施◈★。

　　国际能源署（IEA）于 2025 年 4 月发布的报告显示◈★，到 2030 年◈★，全球数据中心的电力需求预计将增长一倍以上◈★，人工智能将成为推动这一用电激增的最主要动力◈★。具体而言◈★，到 2030 年◈★，全球数据中心的电力需求将达到约 945 太瓦时◈★，略高于当前日本的总用电量◈★，占 2030 年全球总电力消耗的不到 3%◈★。该报告还点明◈★，为满足数据中心高速增长的电力需求◈★，全球各地将利用多种能源◈★，而可再生能源和天然气凭借经济性和供应便利度◈★，将占据主要地位◈★。

　　同年 11 月◈★，IEA 还发布了「World Energy Outlook 2025」◈★，数据显示预计到 2025 年◈★，数据中心投资将达到 5,800 亿美元◈★。那些称「数据是新石油」的人将会发现◈★，这一数字已超过全球石油供应的 5,400 亿美元支出◈★。到 2035 年◈★，数据中心耗电量将增长 2 倍◈★，虽然仅占全球电力需求增长的 10% 以下◈★，但呈现高度地域集中化◈★。未来十年新增数据中心容量的 85% 以上预计将分布在美国◈★、中国和欧盟地区——其中许多项目选址会邻近现有数据中心集群◈★，这无疑将给本已拥挤的电网带来额外压力◈★。

　　如果说算力决定了 AI 能干什么◈★，那么电力则在很大程度上决定了能干多久◈★。过去◈★，芯片性能的提升主要遵循摩尔定律◈★，AI 能力的跃迁依靠缩放定律（Scaling Law）◈★，即模型参数规模◈★、训练数据量与计算量呈指数级关系◈★，从而带来性能的线性提升◈★。在这一过程中◈★，尽管芯片能效也在进步香艳迷醉太阳城◈★，但速度却难以企及算力需求的指数级膨胀◈★。

　　根据 2024 年的数据◈★，《纽约客》援引国外研究机构报告称◈★，ChatGPT 每天要响应大约 2 亿个请求◈★，在此过程中消耗超过 50 万度电力◈★，也就是说◈★，ChatGPT 每天用电量相当于 1.7 万个美国家庭的用电量◈★。如今◈★，模型性能持续攀升◈★，训练所需的能耗在增长◈★，同时 AI 应用的普及率不断扩大◈★，全球范围内的持续推理引发的电力消耗也在提高

　　过去的云计算服务中◈★，数据中心虽然耗电◈★，但负载是高度可调度的◈★。企业业务有高峰◈★、有低谷香艳迷醉◈★，服务器利用率并非恒定太阳城◈★，电力更像是一项可优化的运营成本◈★。然而香艳迷醉◈★，生成式 AI 推理服务要求 7x24 小时不间断运行◈★，对电力稳定性和可靠性要求极高◈★。换言之◈★，AI 不是「峰值用电」◈★，而是稳定◈★、持续◈★、不可中断的电力消耗者◈★。这一点已在多家电力公司的财报与投资者会议中被反复提及◈★。Dominion Energy◈★、Duke Energy◈★、NextEra Energy 等美国大型公用事业公司均公开表示◈★，AI 数据中心正在成为负荷预测和资本支出的核心变量◈★。

　　更重要的是◈★，作为 AI 大厂聚集地的美国太阳城◈★，其电力系统在过去几十年内并不是为这一类需求设计的◈★。

　　一方面◈★，美国电网高度碎片化◈★，跨州协调复杂太阳城◈★，◈★，电网升级周期漫长◈★；另一方面◈★，大量输电基础设施老化◈★，而新能源并网审批流程冗长◈★，形成了所谓的「电网排队」现象——发电项目已经建好◈★，却迟迟无法接入系统香艳迷醉◈★。生成式 AI 的爆发◈★，相当于在一个已经满负荷运行的系统上◈★，突然叠加了一批极端用电客户◈★。这直接导致了新数据中心排队等电◈★、地方政府重新评估新建数据中心审批文件◈★，科技公司惊觉「有钱也未必能立即用电」◈★。

　　12 月初华尔街日报刊登了一篇题为「在内蒙古◈★，见证中国角逐 AI 赛道的另一张王牌◈★：全球最大电网」的报道◈★，其中指出◈★，虽然美国发明了最强大的人工智能模型◈★，并控制着最先进计算机芯片的获取渠道◈★，但在全球人工智能竞赛中◈★，中国手中握有一张王牌◈★。

　　该报道指出◈★，2010 年至 2024 年间◈★，中国的发电量增幅超过了世界其他地区的总和◈★。去年香艳迷醉◈★，中国的发电量是美国的 2 倍◈★。在实际成本方面◈★，目前中国部分数据中心的电费支出甚至不足美国同行的一半◈★。其还引用了中国国家数据局局长刘烈宏的发言◈★，「在中国◈★，电力就是我们的竞争优势◈★。」

　　诚然◈★，在电网建设方面◈★，中国采取的是国家主导的前瞻性基础设施先行模式◈★。其核心是通过国家级工程◈★，提前数年甚至十数年布局能源生产与输送的「高速公路」◈★，构建可进行全国统一调度的电网体系◈★，在稳定的供电能力之外◈★，还拥有备用裕度◈★。中国已建成超过 5 万公里的特高压线% 以上的特高压输电量◈★。这些「电力动脉」能够以极低损耗将西部能源基地（如内蒙古◈★、新疆）的清洁电力输送至东部算力枢纽光伏发电◈★，◈★，实现了「西电东送」的战略构想◈★。与之配套的「东数西算」工程◈★，则主动将数据中心集群引导至能源富集◈★、气候适宜的中西部地区◈★，从地理上优化了能源与算力的配置◈★。

　　有意思的是◈★，华尔街日报的报道引起了特朗普的关注◈★，该文章发布后◈★，其 Truth Social 上连发数条推文◈★，称华尔街日报的报道「一如既往的错误」◈★，并提到◈★，美国每个正在建设的大型 AI 工厂◈★，都会配备自己的私人发电厂◈★，这些发电厂还会把多余的电力输送回国家电网◈★。

　　特朗普在Truth Social 针对华尔街日报的报道进行回应太阳城◈★，称美国电网正在加强并扩张◈★，用途远不止 AI◈★，规模之大前所未有

　　事实也确实如此◈★，本应着眼于数据中心建设的科技大厂◈★，纷纷开始操心起电力供应的难题◈★。而这不也恰恰说明了太阳城◈★，美国电网建设在当下的 AI 竞速赛上并未给领跑行业的龙头们提供足够的支持吗？

　　当电力成为现实瓶颈太阳城◈★，科技公司的战略转向几乎是同步发生的◈★。就在几年前◈★，采购可再生能源还主要是一则光鲜的 ESG 新闻◈★，用于塑造负责任的企业形象◈★。如今◈★，这场游戏的性质已经彻底改变◈★。清洁能源布局已从「品牌建设」的附属品◈★，跃升为关乎核心业务连续性与竞争力的「战略刚需」◈★。在这一过程中◈★，企业往往并非单纯出于成本考虑而转向绿电◈★，而是在寻找一种可控的长期电力解决方案◈★。

　　首先◈★，比传统能源◈★，新建可再生能源项目的扩展速度更快◈★，更容易与数据中心同步规划◈★。其次◈★，通过长期购电协议（PPA）◈★，科技公司可以锁定十年甚至二十年的电价◈★，对冲未来能源市场波动◈★。同时◈★，在公共舆论大阳城集团娱乐游戏◈★，◈★、地方政府与监管层面◈★，清洁能源为大规模用电提供了合理性基础◈★。

　　其中◈★，Google 母公司 Alphabet 在 2025 年底宣布以约 47.5 亿美元收购美国储能和清洁能源开发商 Intersect Power◈★，此举标志着企业直接进入能源资产建设与运营领域◈★，而不仅仅依赖传统购电协议（PPA）◈★。这笔交易预计在 2026 年上半年完成◈★，Intersect 将作为独立子公司继续运营◈★，但其电力开发能力将优先服务于 Alphabet 在全球范围内部署的数据中心与算力基础设施◈★。

　　此外◈★，Google 还与 NextEra Energy 扩大合作◈★，通过新的清洁能源合同推动数据中心与可再生电力项目联动◈★，并与 Brookfield Asset Management 签约◈★，采购高达 3GW 的水力发电电力◈★，这也成为其历史上最大规模清洁能源采购协议之一◈★。

　　Microsoft 的行动更具未来主义色彩◈★，不仅在全球签下了海量太阳能和风电 PPA◈★，更将目光投向了核能——这个被认为是提供稳定◈★、零碳基载能源的终极解决方案之一◈★。其与能源公司 Constellation Energy 达成协议◈★，推动宾夕法尼亚州的三里岛核电站重启计划◈★，以稳定长期电力供应◈★。

　　另外值得关注的是一家名为 Helion Energy 核聚变企业◈★，其成立于 2013 年太阳城申博·太阳城◈★，致力于开发商业化的核聚变发电技术◈★，提供零碳◈★、低成本◈★、可持续的清洁能源◈★。

　　而 Helion Energy 并非 Sam Altman 本人在清洁能源领域的唯一落点◈★，他长期投资并曾任 Oklo 的董事长◈★，该公司专注于开发小型模块化核裂变反应堆（SMR）◈★，从而提供低碳◈★、可靠◈★、核能供电◈★。

　　相较于激进的能源采购布局◈★，Meta 在数据中心能效优化和「节流」方面也投入了大量资源◈★。其设施普遍采用外部空气自由冷却和蒸发冷却等高效冷却技术◈★，结合先进的冷却系统设计和运营优化◈★，使得多个数据中心的能效（PUE）达到了约 1.07–1.08 的业内领先水平申博◈★。◈★，接近理想值 1.0◈★。

　　如今◈★，算力竞赛的战线已经延伸至能源领域◈★，在未来的 AI 竞争中◈★，不只是模型参数和推理效率的竞赛◈★，稳定◈★、可扩展◈★、可持续的能量供给也将成为决胜点◈★。玉米田里的风车仍在转动◈★，数据中心的 GPU 仍在高速工作着◈★。算力可以指数级增长◈★，但电力必须落在土地与设备之间◈★。那些提前意识到这一点并为之下注的公司◈★，也在积极争夺能源话语权◈★。