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中美的人工智慧，差距有多大？
算力有差距，但電力已經把老美遠遠甩在身後了。
因為大模型可不是堆幾張顯示卡就能算力起飛，還要依靠龐大的電力系統拉滿整個能量槽。
就這麼說吧，AI大模型就是個吃電老虎，每訓練一次，就能消耗一個中等城市一年的用電量，美國的資料中心就因為電力短缺，被迫搬到德州、愛荷華這樣的荒漠地帶，核心原因就一個，用電便宜。
所以你看，咱們這兩年除了在瘋狂追趕晶片、資料中心、光刻機，還在太陽能、核電、水電等項目上加大了籌碼。
2024年，中國新裝太陽能227吉瓦，這一年的裝機量就超過了全球任何一個國家的總量；今年一季度還在繼續狂飆，相當於在全國又擺上了兩百多座百萬千瓦級的超大電站。
再看核電，去年年底的時候，中國還在運行的核電機組大約有58台、裝機接近61吉瓦，在建的機組有27台，已經常年霸榜全球第一；結果今年4月又一次行核准了10台新機組，還要對煤電廠進行魔改，把燒煤的鍋爐換成核反應堆，連廠址、配套電網都不用換了。
這就好比你已經有了個江蘇在兜底，卻還要在工地上再造個上海，別的國家是一點點攢機組，你可好，不僅批次生產，還要大範圍魔改，這種硬核操作，就算蘇聯老專家活過來，都得誇一句“另類”！
當然還有雅魯藏布江下游超級水電站，這個項目一旦建成，裝機量能到60吉瓦，年發電3000億度，約等於3個三峽、2個深圳、1個上海的用電量。
可能有人還是會問，中國並不缺電，越南工廠高負荷運轉的時候，咱們還要給他們輸電，現在怎麼把發電這事兒按死在了鍵盤上？我們到底缺不缺電？
怎麼說呢？
現在很富裕，但未來可不好說。
大家可別以為太陽能和風電就能把問題徹底解決掉，中國電網的底色其實還是“黑”的。
截止到2024年，全國發電量差不多是9.8兆度，其中僅煤電就佔了一半以上，發電量超過了5.5兆度。而水電的貢獻率大約是16%，太陽能和風電加起來17%，核電的比例也只有5%。
這就帶來一個巨大矛盾，一邊是清潔能源拚命上馬，一邊是煤電還死死佔著主力位置。如果要在2030年實現碳達峰，那就得把煤電的比例強行壓下來。
但這件事兒難就難在，用電需求還在漲，去年的全社會用電量比上一年多了6%，這還是在整體經濟不算好的情況下。那接下來，AI資料中心、工業電爐、綠氫、電動車都要集體上路，社會的用電量只會蹭蹭地往上漲。
另外，咱們要在2030年碳達峰，新增用電就必須是清潔能源。但風電這玩意兒看天吃飯，有風、沒風的日子差距非常大，剩下的缺口只能靠煤電頂著，如果突然一下子砍掉煤電，那電網可能就要掉鏈子。
還有就是資源分佈不平衡，西北的風光發電量多到用不完，東部沿海才是負荷大戶，這中間需要靠特高壓和儲能去調配，又是時間和資金的巨大投入。
那不搞碳達峰行不行？
不行！
因為這不是咱們的口號，而是對外放出的承諾。全球都在盯著中國，如果2030沒能實現，那就得給別人去交保護費。
要知道，歐盟那邊已經開始徵收碳稅，美國和日本也在最近的貿易協定中加了一條，要求日本鋼鐵綠色環保。
咱們可以算一筆帳，歐盟碳價現在是70歐元一噸，按照中國目前的出口量，那怕碳排放增長幾個百分點，那都是上千億的利潤被拿走了。
但更關鍵的是，AI資料中心不僅吃算力，還狂吃電力。
一個1萬張GPU規模的AI訓練叢集，滿負荷運行，一年要消耗2.5-4億度電，按照0.6元/度計算，那電費就是15-25億元。
目前，中國有近七千家資料中心，其中專門跑AI算力的大概是200多家，還在瘋狂擴容。這些吃電老虎僅在去年就用掉1千億度電，都快趕上一個中等國家了。
而根據國際能源署的預測，到了2030年，中國資料中心的耗電量可能衝到四五千億度，是現在的4、5倍，這就相當於把上海、深圳、廣州三座城市的電都拿去“煉丹”了。
但這還只是AI的基礎消耗，如果再加上電動車上路、鋼鐵廠換電爐、化工廠用綠氫，現在不去瘋狂搞基建，那未來所有產業都要排著隊用電。
換句話說，現在的電網曲線就像是一輛大巴車，看著寬敞，但已經塞不下未來的一堆行李，而一些城市已經感受到了這種壓力。
比如北京開始強推資料中心改造，要求把能效指標降下來，不然就不批新機房；上海試點零碳資料中心，直接要求用多少算力，簽多少綠電合同；而貴州因為高溫疊加算力負荷，甚至一度給機房拉閘，優先確保居民用電。
所有這些都說明了一件事，綠色電力已經成為AI產業的生命線，誰能提供穩定、便宜、乾淨的能源，誰就能在AI賽道獲得先手。
這就是慣性思維的反差點，大家以為AI競爭就是血拼晶片，其實更大的戰場在能源，電力的表面是夠不夠用，實際是能不能把握住未來。
總之，國家為了不被碳稅卡脖子，不在AI時代掉隊，再次變成了基建狂魔形態。未來十年是算力時代，也是電力狂飆時代，國家的競爭力不只是晶片和演算法，還要有乾淨、穩定且便宜的電力系統。
所以到了2030年，我們該關心的不是電夠不夠用，而是工廠和空調，到底該先保那一個？ (不嚴肅問題研究室)