2026-01-21 09:50
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本文来自微信公众号： TOP创新区研究院 ，作者：新兴产业研究组，题图来自：视觉中国
在过去两年里，当我们在谈论中美AI差距时，由于Nvidia GPU的显性存在，我们几乎把所有的目光都聚焦在了“算力鸿沟”上：因为制程封锁，由于H100/H800的禁售，中国AI”似乎“被卡住了脖子。
然而，就在所有人的眼睛都盯着硅（Silicon）的时候，大洋彼岸的华尔街和硅谷巨头们，却开始因为电子（Electrons）而焦虑。
微软CEO萨提亚·纳德拉（Satya Nadella）在上一季的财报电话会议上，以及马斯克在最近的长达3小时的《Moonshots》对话中，几乎是明着说了：
显卡不再是唯一的瓶颈，真正的瓶颈正在变成吉瓦（GW）级别的电力和带电的数据中心。
但在这个层面，也就是AI的基础物理层，电力供应上，中美正面临着完全相反的两种“绝境”——美国面临严重“缺电”危机，而中国却拥有20倍的冗余！
但中国即便电费便宜，AI算力的能源成本却可能比美国高出40%？
这到底是怎么回事呢？
美国需要一场AI曼哈顿计划
让我们先看一组数据，这组数据来自麦格理（Macquarie）最新的估算：
到2030年，中国AI发展所需要的电力增量，仅相当于过去五年中国新增发电能力的1%到5%。而在同一时期，美国AI发展所需要的电力增量，将占据其过去五年新增发电能力的50%到70%。
麦肯锡的最新预测更是表明，到2030，美国数据中心电力需求将翻两番，达到80～100吉瓦：
请细品一下这组对比数据。
如果你品出来了，就知道，中国在过去五年里，为了这个AI时代提前储备了近乎20倍于AI实际需求的电力冗余。中国的电网，就像是一个蓄满水的巨型水库，AI这条“大鱼”游进去，水位线几乎纹丝不动。
反观美国，它的电网建设速度不仅缓慢，而且面临着巨大的存量替换压力。如果要把AI这个新的巨兽塞进美国的电网系统，它将一口吞掉整个国家未来几年新增电力的大半壁江山。
2023年，美国全年新增发电装机容量约为51 GW（吉瓦）。同年，中国新增发电装机容量达到了惊人的429 GW。
8倍的差距。
这是一个物理世界的降维打击。
所以当OpenAI的Sam Altman在四处游说，声称需要7万亿美元来重构芯片产业链时，他其实更应该担心的是，即便有了芯片，他在美国哪里能找到足够的电把它们跑起来？
在美国弗吉尼亚州的“数据中心走廊”，电力公司Dominion Energy已经无数次发出警告，由于输电瓶颈，他们可能无法及时为新的数据中心供电。
而同样的故事，正在全美各地重演。变压器短缺、环保审批流程（NEPA）长达数年的拖延、老旧电网的各种物理限制，正在成为美国AI头顶的“天花板”。
但，中国已经“解决”了近期的AI电力供应问题。
如果你是一个在中国做AI基础设施的创业者，你可能还在为拿不到H100而头疼，但你绝不会像你的美国同行那样，因为申请不到市电扩容指标，而不得不去考虑自建核反应堆。
哪怕电费为零，中国AI的成本依然可能更高
读到这里，我们中国的读者可能会觉得：稳了。
既然电力是AI的血液，而中国拥有庞大的造血能力，那我们在AI竞赛中岂不是占据了绝对的地利？
且慢。这里有一个巨大的“但是”。
中国有电，但是，“电怎么转化成算力”（Efficiency）。
这就要回到半导体物理学的基本常识。
目前，美国顶级AI芯片（如Nvidia的B200/GB200）采用的是台积电最先进的4nm甚至3nm工艺。而受限于制程封锁，中国的主流国产AI芯片不得不停留在7nm或更成熟的工艺节点上。
制程落后不仅仅意味着单卡算力（FLOPs）的差距，更意味着能效比（Performance per Watt）的巨大鸿沟。
在微观层面，晶体管越小，驱动它所需的电压越低，漏电率控制越好。反之，为了在落后制程上堆出同样的算力，工程师必须堆叠更多的晶体管、拉高频率、忍受更高的发热。
Weijin Research做了一个场景模拟：
对比CloudMatrix集群（基于国产芯片）与Nvidia的GB200集群。即便在最理想的优化下，要在同样的算力输出（FLOPs）上对标英伟达，国产系统消耗的能源可能要高出100%甚至更多。
这是一个非常可怕的乘数效应。
让我们算一笔账：假设美国的工业用电平均成本是每千瓦时0.12美元，而中国依靠强大的煤电和新能源优势，将成本压到了0.08美元（便宜33%）。但是，如果国产芯片跑同样的模型需要消耗2.5倍的电力（能效比落后），那么最终每生成一个Token，或者每训练一个参数，中国的电力成本实际上是美国的140%。
这就是“效率黑洞”。
即使我们的电网里流淌着世界上最充沛、最廉价的电子，但由于终端转换设备（芯片）的能效瓶颈，这些电子在转化为智能的过程中，被大量的热损耗浪费掉了。
这就解释了为什么中国巨头在最新的技术白皮书中，疯狂强调“液冷”、“系统级能效”、“集群优化”。因为在单点物理能效无法突破制程天花板的情况下，必须通过系统工程（System Engineering）来补课。
液冷CDU，核心作用是安全、精准、高效地将冷却液输送到服务器芯片，并回收热量
但散热也是物理限制。
当一个机柜的功率密度从10kW飙升到100kW甚至更高时，传统的风冷彻底失效，数据中心必须进行伤筋动骨的液冷改造。这对于基础设施的运营能力提出了地狱级的挑战。
电网设计正在成为新的核心国力
如果我们跳出单纯的“芯片卡脖子”叙事，站在更高的维度——能源与计算的共生（Energy-Compute Symbiosis）来看待这场博弈，你就会发现：
电力、电网设计和计算效率，正在成为AI时代的核心国家能力（Core National Capabilities）。
我们先来看美国的策略
面对陈旧的大电网，美国科技巨头正在试图“绕过”电网。
亚马逊买下了核电站旁边的数据中心，直接取电。
微软和OpenAI正在投资核聚变和小型模块化反应堆（SMRs）。
Google正在探索地热供电。
SMRs产生的热量可用于烧开水、产生蒸汽、驱动涡轮机和发电机，从而在火力发电厂中发电
这是一场“去中心化”的自救运动。美国正在倒逼其能源技术创新，试图用技术突破来弥补基建的亏欠。如果SMR（小型核堆）技术一旦成熟，美国将解决算力能源的“最后一公里”问题。
美国策略的关键词是：分布式突围与核能复兴。
中国这边则在打一场完全不同的仗。
我们拥有世界领先的特高压（UHV）输电技术，能够将西部（甘肃、内蒙、四川）过剩的风光水电，跨越数千公里输送到东部的算力中心，或者直接在西部建设“东数西算”基地。但这还不够。
中国的真正野心在于将AI嵌入到能源系统本身。
比如，宁德时代正在把电池塞进数据中心，作为UPS（不间断电源）和削峰填谷的神器。比亚迪正在构建从太阳能板到储能电站的闭环。
这是一种“全栈式”的打法。
中国正在试图用极其强大的宏观能源调度能力（Macro Energy Management），去对冲微观芯片能效（Micro Chip Efficiency）的不足。
既然我的芯片费电，那我就把电变得更便宜、更稳定、更易得。用物理世界的“大力”，去出奇迹。
我们这里的关键词是：系统级碾压与特高压输送。
终局
文章的最后，我们需要看到一个更深远的趋势。
“当全世界都需要AI时，谁能提供‘交钥匙’方案？”
想象一下，未来一个发展中国家（比如沙特、巴西或东南亚国家）想要建设自己的主权AI。他们面临两个选择：
选项A（美国模式）：花费巨资购买Nvidia的H200芯片（如果美国商务部批准的话），然后自己解决头疼的电力供应问题，自己去搞定电网扩容，自己去建设昂贵的液冷设施。这对于很多基建薄弱的国家来说，是不可承受之重。
选项B（中国模式）：中国公司提供一套“交钥匙”方案（Turnkey Solution）。我不只卖给你AI服务器（虽然能效稍差一点，但也能用），我还打包卖给你配套的：
一片GW级别的光伏电站；
一套巨型的储能电池系统；
一套全液冷的数据中心基础设施；
甚至是特高压输电网络。
这不仅仅是卖铲子，这是把“矿山”和“运矿车”一起打包卖了。
在“一带一路”沿线，这种“绿色能源+数字基建”的组合拳，正展现出极强的竞争力。美国或许在芯片的最尖端拥有无可比拟的统治力，但中国正在掌握“将算力落地为物理现实”的完整产业链。
中国提议在全球范围内构建AI驱动的卫星巨型网络，惠及所有人
回到文章开头，AI的战争绝不仅仅发生在几纳米的微观世界里，同样发生在高耸的输电塔、连绵的光伏板和轰鸣的变压器之间。
美国焦虑的是“无米下锅”——有最好的炉子（芯片），但缺柴火（电力）。
中国焦虑的是“柴火利用率”——有堆积如山的柴火，但炉子的热效率不够高。
这两种焦虑，将塑造未来十年两个超级大国的科技树走向。
值得注意的是，对于中国的产业界而言，不要因为我们在电力基建上的巨大优势而沾沾自喜，从而忽视了芯片能效落后带来的长期成本黑洞；但也绝不要妄自菲薄，因为在即将到来的“能源算力时代”，我们有牌可打。
游戏，才刚刚开始。
