大家可能还记得，今年11月初黄仁勋那番关于中美AI竞赛的表态引发了不小的波澜。但说实话，比起算法和芯片的较量，一场更隐蔽却更关键的竞赛早已打响：那就是电力。

听起来有点魔幻是吧？当我们还在讨论谁的大模型更聪明、谁的GPU更多时，科技巨头们已经开始为"电"发愁了。

2024年，数据中心约占全球电力消耗的1.5%，即415太瓦时。而更让人吃惊的是，到2030年，全球数据中心电力需求将达945太瓦时，大致与目前整个日本的年用电量相当。

这个数字意味着什么？意味着未来几年AI行业需要的电量将翻一番还多。问题是，电网能跟得上这个速度吗？

美国的烦恼:基建成了"拦路虎"

根据美国能源部支持的最新研究，美国数据中心的电力需求预计在未来三年内将增长近三倍，并可能占到全美电力消耗的12%。这个增速让人咋舌，但更让人头疼的是美国的电网根本跟不上。

OpenAI向白宫递交的那份建议书，字里行间透着一股焦虑感。他们警告说，如果不能在接下来每年新增100吉瓦电力装机，美国将面临致命的电力缺口。

而现实呢？2024年，中国新增电力装机容量429GW，而美国仅51GW。这个差距不是一般的大。

更要命的是，美国建设基础设施的速度慢得让人着急。一条高压输电线路从规划到通电能耗上13年，这在急需算力扩张的AI时代简直是等不起的。

反观中国，建成新的输电线路通常只需要不到五年。这种差距背后，折射的是两国在工业体系和决策效率上的根本不同。

还有个更实际的问题，美国的电力变压器短缺。

由于之前的去工业化，美国本土制造业萎缩，大型变压器的交货周期已经延长到两年甚至更久，部分地区甚至要等4到5年。这就像你想造房子，但连砖头都买不到，这房子怎么盖？

当然了，OpenAI也没闲着，他们提出要通过建设可调度数据中心、探索小型模块化核反应堆等方式来缓解压力。

山姆·奥特曼甚至把大笔资金押注在了核聚变初创公司Helion Energy上，宣布将在2028年为微软提供50兆瓦的能源供应。

但说实话，这更像是一种无奈之举，现有体系跟不上了，只能寄希望于未来技术的突破。

中国的解法:系统性布局

相比之下，中国走的是另一条路，系统性布局。"东数西算"这个工程听起来挺学术，实际上是个相当聪明的策略。

简单说就是:东部地区算力需求大但电力紧张，西部地区可再生能源丰富但消纳困难，那就把东部的计算任务通过光纤网络调度到西部去处理，西部的绿电也有了用武之地。

截至2024年6月底，"东数西算"八大国家枢纽节点直接投资超过435亿元，拉动投资超过2000亿元，机架总规模超过195万架。

这个规模已经不小了，而且效果也在逐步显现。比如青海等地的绿色数据中心，已经实现了100%的绿电供应，年减碳达到30万吨。

更关键的是，中国在整个电力产业链上都有完整布局。光伏组件产量占全球八成以上，风电主机产能占全球六成以上，从上游矿产到中游制造再到下游电网组件，基本实现了自主可控。

这种产业链的完整性，在大规模基建时期优势就显现出来了。

当然，中国也不是没有挑战。到2035年，国内数据中心用电负荷将达63吉瓦，用电量将增至4000亿千瓦时，大概是2024年用电需求的四倍。东部沿海地区在用电高峰期还是会出现供电紧张，这需要继续加强跨区域电力调配和储能系统建设。但至少，解决问题的工具箱是齐全的。

AI竞赛的下半场，拼的不仅是技术创新，更是国家的工业动员能力和系统整合能力。

算法可以迭代，芯片可以研发，但电网基础设施的建设周期长、投入大，这考验的是一个国家的长期规划和执行力。

从这个角度看，谁能在能源基础设施上领先一步，谁就可能在AI时代占据更有利的位置。未来的AI霸主，很可能不是诞生在实验室里，而是建立在稳固的电网之上。

信源来自：第一财经3-21当消费遇上AI｜2035年中国数据中心用电量将是去年四倍，需求如何保障