美國缺電，AI卡殼？

TechWeb.com.cn

2025/11/06

當算力需求以指數級攀升，支撐其運行的電力基礎設施，正成為比算法創新更根本的決勝戰場。在最新播客節目BG2中，微軟CEO納德拉和OpenAI CEO Sam Altman直接對話時親口承認公司正面臨一個前所未有的尷尬：微軟手上有成堆的英偉達GPU，但是基礎設施不足以支撐這些芯片運行起來。因為缺乏電力、缺少可以立馬投入使用的數據中心，而只能讓這些GPU閒置在那兒。無獨有偶，也是在近期的一檔在線訪談中，...

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Altman直接對話時親口承認公司正面臨一個前所未有的尷尬：微軟手上有成堆的英偉達GPU，但是基礎設施不足以支撐這些芯片運行起來。因為缺乏電力、缺少可以立馬投入使用的數據中心，而只能讓這些GPU閒置在那兒。無獨有偶，也是在近期的一檔在線訪談中，谷歌前CEO埃裏克·施密特也談到了電力在AI競賽中的重要性。在談到在AGI競賽時，施密特表示：「以中美對比為例，中國的優勢是他們已經解決了電力問題，他們擁有極具才華的軟件人才，但硬件不足，這大致是他們的現狀。在美國我們有很多優勢，但是我們沒有足夠的電力。」他還透露，自己在一兩個月前在美國國會就此作證，研究了滿足預期需求情況下美國所需的電力，數據中心數量需求。根據計算，到2030年需要建設92吉瓦。作為參考，一個大型核電站大約在1-1.5吉瓦之間。施密特稱：「我在遊説中希望政府能夠加速各種電力的供應。確實他們推動了石油和天然氣電力，但他們也嚴重阻礙了太陽能和風能的發展，這是個錯誤。國家需要更多能源。如果我們得不到更多能源，我們將無法充分利用我們在AI領域的領先地位。」從這些掌舵AI發展的科技大佬們的親身經歷來看， AI的可持續發展，最終，演變成了一個會不會被能源卡脖子的問題。AI算力PK，美國暫時領先算力是當代AI發展的直接驅動力和硬性指標，其規模與質量直接決定了AI模型的能力上限。從深度學習革命到Transformer架構的演進，AI模型參數已從百萬級躍升至萬億級，訓練所需計算量呈爆炸式增長。OpenAI的研究表明，高級AI模型所需的算力每幾個月翻一番，遠超「摩爾定律」的預測。2022年11月也就是ChatGPT發布前夕，英偉達市值僅約4000億美元，但是到2025年10月29日，其市值首次突破5萬億美元！僅僅憑藉在GPU領域的領先優勢，英偉達公司市值3年增長超10倍！資本市場用真金白銀直觀展示了「算力」在AI時代的重要性。在美國，以谷歌、微軟、亞馬遜、Meta、Oracle為首的科技巨頭，自建或合作超大規模數據中心，擁有頂尖的GPU集群，其優勢在於技術領先、生態成熟和資本雄厚。據美國《福布斯》雜誌網站今年9月發布的美國TRG數據中心託管公司關於全球人工智能超級大國的新報告顯示：按算力排名，美國其算力相當於3970萬塊英偉達H100芯片排名全球第一，而中國(40萬塊)排第七。中國算力規模約為美國的十分之一。但是，按人工智能集群擁有數量排名，中國擁有230個集群排第一、美國187個集群排第二。相較於美國，中國在算力上受到壓制，這很大程度上是由於美國的芯片貿易限制所致。這也讓中國人工智能實驗室傾向於優化訓練技術和提升算法效率。其結果是對降低推理成本的強調，從而以遠為低廉的計算成本實現幾乎同樣出色的運算結果。例如DeepSeek的成功。但算力的狂奔正凸顯一個根本問題：其對電力的驚人需求。訓練一次大型大語言模型如GPT-3/4的耗電量，可能相當於一個美國家庭數百年甚至一個小型城鎮一年的用電量。更為關鍵的是，模型上線後的持續推理消耗較訓練更為驚人，已成為長期的系統性負擔。電力，正成為算力增長的硬約束。電力PK，中國遙遙領先《世界能源統計年鑑2025》中統計的2024年全球各國發電量數據：中國發電量為100868.8億千瓦時，按年增長6.4%，佔世界總發電量的比重達32.27%，連續14年保持世界第一。美國發電量為46347.90億千瓦時，按年增長2.7%，佔世界總發電量的14.83%，位居世界第二。中國發電量約為美國的2.5倍。中國電力供應能力還在快速增長。國家能源局發布的信息顯示，截至2025年6月底，中國累計發電裝機容量36.5億千瓦，按年增長18.7%。其中，太陽能發電裝機容量11億千瓦，按年增長54.2%；風電裝機容量5.7億千瓦，按年增長22.7%。國網能源研究院經濟與能源供需研究所發布的《中國電力供需分析報告2025》顯示，到2025年底，中國全國總裝機容量預計將達39.9億千瓦，新能源裝機佔比突破45%，保持快速增長態勢。除了電力供應量全球領先，據國際能源署數據，中國工業電價長期低於全球平均水平。2023年中國平均電價為0.08美元/千瓦時，而美國為0.13美元/千瓦時，歐洲0.20美元/千瓦時以上。中國以「全世界最穩定、最廉價的電力系統」，構築起AI時代的核心競爭力。美國能源信息署（簡稱「EIA」）在其《短期能源展望》（STEO）中表示，美國的電力消耗將在2025年和2026年創下歷史新高，需求的增長主要受人工智能、數據中心擴張、電氣化轉型及加密貨幣挖礦等因素驅動。高盛預測，2023-2030年，美國數據中心電力需求的年均複合增長率為15%，到2030年數據中心將佔美國電力需求總量的8%，目前僅佔3%。為解決納德拉、施密特們口中所説的電力瓶頸問題，美國已通過多項政策與投資計劃大力推動核能發電發展。今年5月，美國政府提出，到‌2050年‌將核能裝機容量從當前的‌100吉瓦‌提升至‌400吉瓦‌，主要依賴現有核反應堆擴容和新建項目。 ‌為此，美國政府還簽署了多項行政命令，要求簡化審批流程、放寬監管限制，並設立專項資金支持先進核反應堆（如小型模塊化反應堆）的研發與部署。最新通過的《加速核能法》進一步強化了政策支持，包括優化核技術出口審批程序、禁止向中俄等特定國家頒發核設施許可證等條款。今年10月，有媒體報道，美國政府與西屋電氣的所有者達成了一項800億美元的協議，將利用與日本貿易協定提供的資金建造一批核反應堆。這筆投資將足夠建設約八座西屋AP1000核電站，而這筆錢，來自特朗普與日本達成的5500億美元協議。中美AI的競爭，已從單純的算法模型競爭，升級為以「電力+算力」為核心的「國家科技-能源-產業體系」的綜合競爭。長期的贏家，很可能不屬於單純擁有最強算法的國家，而屬於能最有效、最穩定、最經濟地解決「算力增長」與「電力供給」之間矛盾的國家。這場較量正推動全球能源科技革新。","kind":"news","is_publish_news":true,"is_publish_highlight":false,"is_publish_live":false,"is_publish_wemedia":null,"editions":null,"column":"","sentiment":"0","news_tag":"","news_rank":0,"isVideo":false,"video":null,"symbols":[],"gpt_button":0,"need_auth":false,"code":"91000000","status":"200"}}}