#電力資料
越南網友徹底破防了:自認發展比肩中國,一組電力資料,撕開真實差距
不少越南民眾長久以來都抱有一個固有認知:越南近些年經濟騰飛,外資扎堆入駐,外貿一路高歌,整體發展水準和中國相差無幾,完全有實力穩步趕超。然而一組實打實的電力資料曝光後,徹底打破了這份自我幻想,無數越南網友直呼難以接受,真切感受到了兩國之間難以踰越的硬核鴻溝。電力,是工業的命脈,是發展的底色,更是一個國家實體經濟最真實的晴雨表,任何光鮮的經濟泡沫,在電力資料面前都會無處遁形。2025 年,中國全年發電量穩穩突破十兆千瓦時大關,穩居全球首位,佔據全球發電總量超三成。單獨拎出來,遠超發達國家美、德、日與新興大國印度的發電量總和,硬核實力一目瞭然。反觀越南,全年發電量僅有三千余億千瓦時。兩相折算,中國發電量足足是越南的 32 倍。冰冷的數字,赤裸裸拉開了兩國的發展層級。換算成更直觀的概念:中國單月的發電量,就足以支撐越南全國連續使用兩年有餘。這份懸殊的差距,單憑外貿資料、城市高樓根本無法掩蓋。不可否認,越南的發展速度有目共睹。依託廉價勞動力和招商引資政策,大量外資組裝工廠落地建廠,出口貿易連年攀升,人均 GDP 對標上了中國十餘年前的水平,不少輿論大肆鼓吹越南將成為新一代 “世界工廠”。但虛假的繁榮終究撐不起長遠發展。依靠低端組裝、代工貼牌堆砌出來的 GDP,沒有核心工業底座支撐,一碰就碎。近些年,電力短缺早已成為越南發展的頑疾。每到夏季用電高峰期,全國大範圍停電就成了常態。高溫酷暑之下,居民生活用電無法保障,工業園區更是頻繁限電停產。曾經的越南北部大規模停電事故,直接導致三星、富士康等龍頭代工廠生產線停滯數日,生產進度嚴重受損。電力不穩的致命短板,讓眾多跨國企業心生忌憚,英特爾直接擱置當地擴產計畫,不少外資企業在投資選址時,最先考量的從來不是政策補貼,而是基礎供電能否穩定。本土產能不足,電力缺口巨大,越南只能長期依賴從中國廣西購電補缺口。即便當地政府多次下發保供電緊急政令,多方協調資源,行業專家依舊預判,未來數年裡,越南局部區域缺電、停電問題依舊無法根治。有人以人口體量做藉口,認為中國人口基數大,發電量高理所應當。可拋開總量看人均,中國人均發電量依舊是越南的兩倍以上,差距依舊顯著。這早已不是人口數量的問題,而是兩國能源基建、工業體系、全產業鏈實力的全方位斷層。如今中國新能源產業遙遙領先,風電、太陽能裝機規模獨步全球,僅風光新能源的裝機總量,就碾壓越南全國電力裝機總和數十倍。手握全球絕大多數特高壓核心技術,建構起橫跨東西、縱貫南北的遠距離輸電網路,西部清潔能源跨越千里輸送至東部工業重鎮,電力調配高效穩定。而越南的電力基建薄弱老舊,電網承載能力極差,極端天氣、用電高峰就會瀕臨癱瘓。能源發展更是前路迷茫,傳統煤電裝置引進管道受限,本土油氣資源匱乏,核電規劃半路夭折,水電、風電開發成本高昂,缺少技術與資金支撐,想要補齊能源短板,根本找不到可行路徑。所謂的代工型工廠集聚,從來算不上真正的工業崛起。三星深耕越南市場十年,核心零部件、生產物料超六成依舊依賴從中國進口,本土僅負責簡單組裝加工,利潤微薄且毫無產業鏈話語權。從經濟體量來看,越南全國 GDP 總量,僅僅和國內一座一線城市持平,想要追趕經濟強省,更是遙遙無期,未來多年都難以實現。很多人被表面景象迷惑,看著胡志明市林立的高樓、街頭隨處可見的國際品牌,便誤以為越南已經邁入高速發展行列。卻忽略了繁華表象之下,全國交通基建落後,鐵路線路老舊里程短,規劃二十年的南北高鐵遲遲無法落地完善。摩天大樓可以短時間快速拔地而起,品牌門店可以快速扎堆佈局,但電力網路、能源體系、完整工業產業鏈,需要數十年持續投入、技術沉澱、工業積累才能慢慢搭建。正視差距,才是進步的開始。越南網友因電力資料破防,並非壞事,盲目自大隻會停滯不前,看清現實才能踏實補齊短板。而對於我們而言,懸殊的電力差距不該成為炫耀的資本。這份硬核實力的背後,是一代代基建人的深耕實幹,是全產業鏈的協同發展,是長期腳踏實地的沉澱積累。繁華易建,硬實力難守。穩定的能源保障、完善的工業體系、紮實的基建根基,才是一個國家穩步前行的底氣,這也是我們必須牢牢守住的核心根基。 (晶片研究室)
電力才是真底氣!馬斯克黃仁勳的“電荒”,為何在中國不是問題?
中國年用電量悄然突破10兆度,當矽谷巨頭為電力發愁時,中國工廠的資料中心正亮著無數綠燈。2026年1月17日晚,中央電視台《新聞聯播》播出了一條消息,短短幾十秒卻震撼了全球能源界:2025年中國全社會用電量首次突破10兆千瓦時,達到103682億千瓦時。這個數字代表什麼? 它意味著中國成為人類歷史上第一個年用電量突破10兆度的單一國家,這個數字超過了美國的兩倍,比歐盟、俄羅斯、印度和日本四大經濟體的用電量總和還要多。01 電力帝國10兆度電,這個數字太抽象了。我們換個說法,這相當於平均每個中國人每年用掉約7300度電,或者說,中國一天消耗的電力就足夠一個中等歐洲國家用上大半年。比規模更讓人驚訝的是結構。在這10兆度電中,每3度就有1度來自綠色能源。風電、太陽能、水電這些清潔電力,已經佔到了中國發電能力的60%以上。中國的電力故事不只是發電,更是輸電。當美國電力公司為更新一條老舊線路爭論數年時,中國已經建成了世界上規模最大、技術最先進的超高壓電網。這些電網像國家血脈一樣,把西部的風電、太陽能電,跨越幾千公里輸送到東部的城市和工廠。02 矽谷的煩惱就在中國宣佈用電量突破10兆度的時候,矽谷的兩位大佬卻正為電力發愁。馬斯克最近在一次訪談中坦言,晶片短缺已成往事,電力才是新時代的“硬通貨”。為了給旗下AI公司XAI的超算中心供電,他曾向田納西州孟菲斯市申請1吉瓦電力,結果被告知要排隊12到18個月。等不了那麼久,馬斯克最後不得不自己購買燃氣輪機發電,維持10萬張H100晶片的運轉。黃仁勳也表達了類似擔憂。他在1月6日與記者交流時說,世界正處於新工業革命的開端,能源效率比以往任何時候都重要。他特別提到中國有效降低了能源成本,這將使中國在AI競賽中佔據優勢。03 中國的解法中國的電力優勢不是一朝一夕建立的。當美國各州的電力政策各自為政、私營公司缺乏更新裝置動力時,中國進行了長達二十年的統一規劃和持續投資。以去年結束的十五運為例,這場由廣東、香港、澳門聯合承辦的運動會,所有場館實現了100%綠色電力供應。這些電力大部分來自雲南和廣西的水電站,通過超高壓電網跨越千里輸送到大灣區。對於企業來說,穩定的電力供應和相對低廉的電價,已經成為重要的競爭優勢。一個典型的資料中心,電力成本可能佔總營運成本的40%以上。這就是為什麼,越來越多的國際企業選擇在中國建設資料中心和高端製造基地。他們看中的,不只是中國的市場,更是這裡的電力保障。04 電力與製造電力優勢直接轉化為製造業優勢。在先進製造領域,許多關鍵環節都是“電老虎”。比如半導體製造,一個先進的晶圓廠年用電量可以達到數億度,相當於一個小型城市的用電規模。沒有穩定、充足的電力供應,這些工廠根本無法運轉。同樣,新能源汽車產業鏈、航空航天、新材料等領域,都對電力有著極高要求。中國製造業的升級,與電力系統的升級實際上是同步進行的。05 AI的“能源入場券”業界有個說法:AI的盡頭是電力。今天的大型AI模型訓練,一次可能需要消耗相當於幾十個家庭一年用電量的電力。隨著模型參數從千億級向兆級、十兆級邁進,電力需求只會指數級增長。從這個角度看,中國手中握有的,實際上是AI時代的“能源入場券”。這也解釋了為什麼馬斯克和黃仁勳都特別關注中國的電力發展。馬斯克甚至預測,到2026年,中國的發電量可能達到美國的3倍左右,這將使中國有能力支援更多高能耗的AI資料中心。06 下一步是什麼?中國電力系統面臨的下一個挑戰,是如何進一步提高綠電比例,同時保持電網的穩定性和經濟性。“西電東送”需要與“東數西算”更好結合。國家正在推進的“東數西算”工程,就是在電力豐富的西部地區建設資料中心樞紐,將電力就地轉化為算力,再通過網路輸送到全國各地。對於製造業企業而言,這意味著新的機遇。在電價相對較低的西部地區佈局高耗能環節,在東部地區保留研發和市場功能,這種“全國一盤棋”的產業佈局,只有在中國這樣的統一電力市場下才有可能實現。先進製造業對電力的需求只會增加不會減少。中國工廠的機器還在持續運轉,東部沿海的資料中心燈火通明,西部沙漠中的風機和太陽能板在晝夜不停地發電。電力已成為這個時代最重要的戰略資源之一。在這場看不見的競賽中,充足的電力供應意味著更低的成本、更大的產能和更強的創新潛力。當別人還在為停電發愁時,中國的工廠和研究機構已經在新一輪工業革命中佔據了有利起跑線。這個問題不僅關乎國家競爭,也關乎每個人的生活——你所在的企業感受到電費的變化了嗎?你覺得電力供應會成為未來產業佈局的決定性因素嗎? (世界先進製造技術論壇)
美國“電荒”,中國“電卷”
2024年,弗吉尼亞州勞登縣(Loudoun County)的市政聽證會變得格外擁擠。這裡不僅承載了全球近70%的網際網路流量,現在還承載了當地居民爆發的生存焦慮。抗議者的標語從環保口號變成了更直白的利益訴求:“別讓資料中心偷走我們的電”。幾千公里外的德克薩斯州,高溫下的礦場與全負荷運轉的伺服器,正在把當地居民的電費帳單推向一個驚悚的數字。但在大洋彼岸,關於“電”的故事卻走向了截然相反的極端。就在美國人為“電力通膨”焦慮時,美銀美林(Bank of America)對著中國電力市場發出了一份冷峻的研報——《電價下降趨勢加劇》。資料顯示,2025年開年以來,中國多地代理購電價格同比下跌了10%。同樣的AI熱潮,同樣的算力軍備競賽,同樣的能源轉型,中美兩國的價格曲線卻在背道而馳。這不僅是資源稟賦的差異,更是兩種制度對“稀缺”的不同處置:在美國,稀缺被寫在帳單上,讓你痛;在中國,稀缺被消解在系統裡,讓你用。01 美國:“誠實”的帳單在美國,缺電不需要專家分析,它會第一時間出現在你的信箱裡。弗吉尼亞居民感受到的憤怒,本質上是美國電力市場那套殘酷而誠實的定價機制在起作用。當微軟、亞馬遜、Google揮舞著數十億美元進場時,他們不僅僅是在買地,更是在擠佔電網中每一兆瓦的“剩餘容量”。在PJM或ERCOT這類區域電網的規則裡,一旦預期的電力儲備(Reserve Margin)跌破安全線,容量市場的價格就會自動熔斷式飆升。這種飆升不是系統失靈,恰恰是系統在“尖叫”:它試圖用暴漲的價格刺激發電廠投資,同時逼迫使用者減少使用。EIA(美國能源資訊署)的資料已經印證了這一點:全美平均電價在過去兩年持續攀升。這種上漲並非暫時性的供需錯配,而是基礎設施升級的必經之路。無論是翻新老舊輸電網,還是新建變電站伺候AI,這些巨額資本開支(CapEx)最終只有一個出口——攤進終端電價。在美國的商業邏輯裡,既然AI是未來,社會就必須通過承受更高的價格,為這套昂貴的基礎設施買單。電費帳單,就是一張沒有任何遮掩的報價單。02 中國:沉默的“被動出清”如果說美國的電價是“吼”出來的,中國的電價就是被“擠”下來的。美銀美林的研報揭開了一個反直覺的現象:儘管“東數西算”和製造業升級拉動了用電需求,但中國電力行業正處於一場激烈的“被動出清”之中。這種出清源於供給側的狂飆突進。火電為了保供持續擴容,風電和太陽能因為元件價格崩盤而瘋狂搶裝。當這兩股力量匯合,而需求側並沒有出現爆發式增長時,電價就成了那個必須被犧牲的變數。在中國,電力首先被定義為宏觀調控的基礎設施,其次才是商品。新能源的大量接入並沒有像歐洲那樣推高成本,反而因為邊際成本趨近於零,拉低了整體的現貨和長協價格。美銀的觀察非常犀利:即便煤價下跌,火電廠的日子也未必好過,因為電價下跌的速度,快過了成本改善的速度。更關鍵的是,中國的資料中心不是“來搶電的野蠻人”,而是“幫電網消納負荷的自己人”。地方政府不會因為缺電而拒絕資料中心,相反,他們把算力中心引導到內蒙古、甘肅等電力富餘地區。在這裡,算力中心扮演的角色是“吸納者”——消化掉西部龐大風光基地發出來的電。原本可能出現的“稀缺”,被龐大的供給冗餘和強有力的行政調度,悄無聲息地抹平了。03 誰在買單?沒有免費的午餐,只有被轉移的代價。中美電價的冰火兩重天,真相在於雙方選擇了不同的“買單人”。在美國,買單的是終端使用者。 這是一種典型的市場化痛苦。弗吉尼亞的居民、德克薩斯的小工廠主,用真金白銀的電費上漲,支撐了美國電網的升級和AI的算力霸權。這種痛苦是顯性的、即時的,所以它會引發抗議,會引發聽證會上的爭吵。在中國,買單的是供給端。 電價下行讓製造業享受了低成本紅利,但壓力順著產業鏈向上回溯,最終由發電企業和裝置製造商扛了下來。火電廠面臨利用小時數和電價的雙重擠壓,逐漸失去了賺取超額利潤的能力,徹底“公用事業化”;太陽能元件廠則在殘酷的價格戰中,甚至要把利潤壓到負數,用近乎自殺式的低價支撐了整個電力系統的低成本擴張。美銀報告中提到的“彈性不足”,翻譯過來就是:當供給無限增加,而價格被按住時,整個電力產業鏈都在通過壓縮利潤,為宏觀經濟的穩定提供燃料。弗吉尼亞的抗議大機率無法阻止資料中心落地,高昂的電價最終會誘導新電廠建成,直到供需平衡。那張變貴的帳單,是美國普通人通向AI時代的“入場券”。而在中國,這裡沒有聽證會的喧囂,只有K線圖的陰跌。但這恰恰證明了另一種路徑的選擇:為了讓電變得像自來水一樣觸手可及,必須有人在源頭默默承受洪水的壓力。 (華爾街見聞)
日經新聞—輝達持續成長浮現新隱憂——電力
輝達2025年8~10月財報刷新了歷史最高利潤,面向AI的數據中心投資支撐著獲利成長。不過,供電網的建設尚未跟上資料中心的需求,交付的半導體無法正常運作的風險正在浮現。有分析師稱:「電力將成為資料中心投資的瓶頸」…美國輝達(NVIDIA)11月19日公佈的2025年8~10月財報刷新了歷史最高利潤。面向人工智慧(AI)的數據中心投資支撐著獲利成長。不過,供電網的建設尚未跟上資料中心的需求,交付的半導體無法正常運作的風險正在浮現。電力短缺將成為該公司持續成長的障礙。「對管理供應鏈的能力有信心。與以前相比更容易預測未來”,該公司首席執行官(CEO)黃仁勳在同一天的財報說明會上,被問及阻礙高增長的風險因素時如此強調。在股票市場上,認為輝達的供應能力不足將成為成長絆腳石的不安情緒正在擴散。黃仁勳解釋稱,該公司與AI半導體代工企業台積電(TSMC)緊密合作,並表示正在建立滿足較高需求的增產體制。為黃仁勳的樂觀發言提供支撐的是同一天公佈的強勁財報。該公司2025年8~10月的財報顯示,營業收入較上年同期成長62%,達到570億600萬美元,淨利潤成長65%,達到319億1,000萬美元。營業收入和利潤均超過市場預期,按季度計算刷新歷史最高紀錄。該公司對2025年11月~2026年1月的營業收入預期也比去年同期成長65%,達到650億美元左右,超過市場的預測(約620億美元)。由於提出營收成長將再次加速的預期,輝達的股票在19日的盤前盤後交易中比當天收盤價一度上漲約6%,相關股票也迎來大量買盤。支撐強勁業績的是美國微軟和美國亞馬遜等科技企業的AI投資。美國調查公司德羅洛集團(Dell'Oro Group)預測稱,全球的資料中心投資額到2027年將增至2024年的2倍以上,達到約1億美元。輝達的圖形處理器(GPU)可望持續受益。輝達目前的主要搖錢樹是尖端AI半導體“Blackwell”。在19日的財報中再次公佈了2026年推出新一代產品「Rubin」的計畫。將透過以1年為單位的開發周期提高效能,推動科技企業持續投資。輝達在公佈強勁財報的同時,在向美國證券交易委員會(SEC)提交的揭露資訊中,也透露出快速成長帶來的隱憂。作為該公司的風險因素而新提出的是「客戶和合作夥伴確保資金和電力、及時建設複雜數據中心的能力」。輝達之所以對電力問題保持警惕,是因為阻礙成長的隱憂正在成為現實。美國摩根大通證券的分析師Kevin Kwan在11月的報告中指出:「電力將成為資料中心投資的瓶頸」。美國勞倫斯伯克利國家實驗室的資料顯示,到2028年,資料中心的電力消耗最多可能增加到2023年的3倍以上。數據中心佔美國電力消耗量的比例預計將從2023年的約4%上升至2028年的最高12%。與普通的資料中心相比,AI數據中心的電力消耗量非常大。這是因為每台伺服器機架上配備的GPU數量會激增。美國高盛集團預測稱,2027年僅一台冰箱大小的機架就將消耗美國500戶家庭所需的電力。電力供應跟不上電力需求的成長。美國摩根士丹利的統計顯示,即使推進現有發電站的用途轉換,到2028年,美國也有可能出現13吉瓦時的電力缺口。如果換算成核能發電,相當於十多個機組的發電量。微軟的執行長薩提亞·納德拉10月底在美國播客節目中就AI開髮指出:「最大的課題是電力」。他表示,如果無法滿足資料中心所需的電力需求,「大量半導體可能會沉睡在庫存中」。據美國彭博社報導,矽谷的兩個資料中心可能因電力公司供電延遲而在數年裡無法運作。從建設開始算起,資料中心2年左右就可以運行,但供電網的建設需要較長時間。輝達也在採取對策。黃仁勳在19日的說明會上表示:「世界上沒有可以浪費的剩餘資源。每瓦的表現都至關重要」。考慮透過提高GPU的電力效率,解決電力短缺的議題。當被問及包括電力問題在內的風險因素時,黃仁勳回答:「沒有什麼容易的事」。作為總市值居首的企業,輝達繼續超越投資者預期的難度正在進一步加大。(日經中文網)
外媒:全球自然資源面臨AI發展的巨大挑戰
去年9月OpenAI   CEO   Sam Altman在一份內部備忘錄中提出一項計畫:在 2033 年前打造高達 250GW 的計算能力。這一用電規模已逼近一個國家的總用電,約等同於支撐整個印度 15 億人口的電力消耗。AI訓練與推理需要大量電力外媒一則報導據此指出:支撐 250GW 運算能力所需的 GPU 數量將達到 6,000 萬顆,以現行兩年一換代的經濟壽命推算,OpenAI 必須每年採購 3,000 萬顆 GPU 才能維持運作。極高的電力密度和運轉負載,已使 AI 訓練與推理成為全球成長最快的能源消耗來源之一。資料中心也是耗電大王同時,龐大用電與龐大的晶片需求已不再只是 OpenAI 的課題。全球大型雲服務商,包括 Microsoft Azure、Amazon AWS 與 Google Cloud,也正投入比以往任何時期更大規模的資料中心擴建。業界普遍預期,這些資料中心在未來十年將與鋼鐵、水泥與煉油產業並列全球主要耗電者,特別是 AI 伺服器全年無休,以推論與訓練為核心的運算模式,使資料中心用電急速增長。在這波 AI 電力競賽下,冷卻需求成為另一個被放大的環節。資料中心規模暴增,使得大量冷卻用水與裝置能耗拉高城市負荷,也造成局部電網品質下降與電價波動。多個國家已警告,資料中心集中區域可能面臨電力緊縮,部分地區甚至提前限制用電或推遲新資料中心建設,以避免影響一般家庭與企業的用電需求。GPU晶片生產能耗極大報導進一步指出,AI 晶片需求的爆炸式成長,使全球半導體供應鏈在啟動許多廠房,其中包括台積電與三星的多項先進製程基地。以台積電為例,Fab 25 單廠的用電量即需至少 1GW,可支撐約 75 萬戶台灣家庭;每日用水量約 10 萬公噸,相當於近 20 萬名台中市民的日常用水。台積電向外投資設廠除地緣政治之因素外,台灣的水電供給能否持續當是一個隱秘的考量。而今,隨著美國、中國、歐洲與東南亞等市場相繼投入 AI 基礎建設,科技競爭也逐漸演變成能源與資源競賽。AI 擴張與全球能源需求報導指出,AI 用電增長速度可能在未來十年內超過再生能源新增速度,電力供需缺口、區域性停電風險與電網負載問題將成為新常態。除了用電增長外,GPU 製造所需的稀土、金屬、超純水與能源,都對地球提出更高的負荷。因而,這篇報導最後強調,當人們不斷追求更大的模型、更高的算力與更密集的 GPU 部署時,除了思考「AI 還需要多少電」,更必須面對關於地球資源的問題——「自然資源究竟還能支撐多少人工智慧的擴張」? (芯聞眼)