全球竞赛从芯片模型算法到电力 中国破解AI能源紧张矛盾核心

中新社「经济观察」栏目18日报导，随着人工智能（AI）生成视频、短剧及各类应用增加，数据中心耗电量持续攀升，电力供应正成为全球AI产业扩张面临的共同瓶颈。AI竞赛正从芯片、模型与算法延伸至能源。国产大模型DeepSeek于17日启用算力峰谷定价机制，以市场化方式引导算力错峰使用，再度凸显AI快速发展背后的「算力尽头是电力」问题。

国际能源署（IEA）4月发布报告指出，AI数据中心扩张正面临电网接入、设备供应及能源基础设施等现实限制。部分科技巨头已采取自建能源设施方式确保供电，包括马斯克旗下xAI曾在美国田纳西州部署天然气发电设备；微软、meta及亚马逊等企业也积极寻找稳定电力来源。IEA署长比罗尔表示，能够以安全、经济且快速方式提供电力的国家，将在AI竞争中占据先机。

在此背景下，中国试图利用庞大的电力及电网基础设施，破解「算力与电力」之间的矛盾。数据显示，中国2025年全社会用电量突破10万亿瓩时；今年迎峰度夏期间，全国用电负荷4度刷新历史纪录，电网运行整体保持平稳。

中国电力企业联合会预测，「十五五」期间中国算力用电量年均新增将超过1000亿瓩时，到2030年达到8000亿瓩时。这意味着，随着AI模型训练及推理需求快速增加，算力产业对能源供应的需求将进一步攀升。

中新社报导，华北电力大学能源互联网研究中心副主任王永利受访表示，算力竞争正愈来愈受到电力取得速度及供电可靠性的制约，高端算力竞争已由芯片、算法延伸至能源基础设施，中国破解「算电矛盾」的核心在于「系统协同」。

具体而言，中国正推动大型新能源基地与国家算力枢纽协同布局，结合储能、「源网荷储」一体化及绿电直连，提升算力中心供电稳定性。同时推动「算力跟着能源走」，让西部新能源资源丰富地区承担更多可迁移的AI训练任务，东部则承载对低延迟要求较高的应用，藉由跨区绿电及储能降低能源成本。

另一项思路是将部分算力由「刚性负荷」转为可调节负荷。由于部分AI训练及批次运算可延迟、可迁移，数据中心可依新能源发电量及峰谷电价调整运行时间，甚至参与电力需求响应市场。

中方此前表示，「十五五」期间新型电力系统投资将超过5万亿元人民币。随着《新型电力系统建设「十五五」规划》提出电力与算力协同发展措施，中国正试图将AI算力竞争由单纯比拚芯片与模型，进一步转向能源、电网与算力基础设施的整体竞争。对全球AI产业而言，谁能更快解决「算力耗电」问题，可能成为下一阶段科技竞争的关键。