華爾街日報：中國的AI大招，來自全球最大電網的廉價電力

China's AI Power Play: Cheap Electricity From World's Biggest Grid

美國發明了最強大的人工智慧模型，並控制著最先進的電腦晶片，但中國在全球人工智慧競賽中卻有一張王牌。

中國如今擁有全球規模最大的電網。 2010年至2024年間，中國的發電量成長超過了世界其他地區的總和。去年，中國的發電量是美國的兩倍多。一些中國資料中心目前的電費不到美國資料中心的一半。

「在中國，電力是我們的競爭優勢，」中國國家資料管理局在3月表示。

對電力霸權的爭奪正在改變內蒙古偏遠地區的面貌。這片類似德州的廣袤土地，如今遍佈數千颱風力渦輪機，輸電線路縱橫交錯。它們為官員所稱的「草原雲谷」提供電力，那裡有超過100個數據中心正在運營或建設中。

這僅僅是個開始。摩根士丹利預測，2030年，中國將在電網項目上投入約5,600億美元，比前五年增加45%。高盛預測，到2030年，中國將擁有約400吉瓦的剩餘電力容量，約為屆時全球資料中心預期用電量的三倍。

OpenAI將它稱為美中之間的“電子鴻溝”，這已成為美國科技領袖們極為關注的問題。微軟執行長薩蒂亞·納德拉表示，該公司擔心自身電力供應不足以驅動其採購的大量晶片。有些公司希望華盛頓方面能採取更多措施，簡化審批流程或提供財政支援，以推動美國電網的現代化。

摩根士丹利預測，未來三年，美國資料中心可能面臨44 吉瓦的電力缺口，相當於紐約州夏季的電力供應量，這對美國的AI 雄心壯志構成了「嚴峻的挑戰」。

在中國，低廉的電力成本幫助包括DeepSeek在內的AI公司以比美國競爭對手更低的成本開發出高品質的AI模型。這也幫助中國克服了國產晶片性能落後帶來的挑戰。透過將這些晶片大量捆綁在一起，中國或許能夠接近輝達先進晶片的性能，但這個過程需要消耗更多的電力。

中國此次電力戰略升級源自於政府2021年公佈的「東數西算」計畫。該項目旨在利用西部豐富的電力資源，滿足人口稠密的東部地區人工智慧驅動的計算需求。中國還計劃在2028年將數百個資料中心連接起來，建構一個覆蓋全國的共享計算池——也就是一些人所說的「國家雲」。

數十億美元的計劃支出，加上一些未充分利用的電力和數據中心容量，引發了人們對產能過剩和市場泡沫的擔憂，就像美國的情況一樣。中國希望國家規劃能幫助減輕這些風險。

兩國面臨的挑戰是，資料中心（包括人工智慧所需的眾多資料中心）的耗電量比以往任何時候都高，而且最終需要多少電力也難以預測。人工智慧的開發是一個耗電的過程，聊天機器人使用者的每個查詢都需要人工智慧模型耗費電力才能回答。

預計到2030 年，中國資料中心每年的耗電量將與法國全國的用電量相當。

美國數據中心的電力需求更大。根據國際能源署統計，去年美國資料中心的電力消耗佔全球資料中心電力消耗的45%，而中國則為25%。

中國擴大電網規模的行動可以追溯到上世紀70年代。當時，中國擔心電力短缺會阻礙國家發展，於是引導國營企業建設了數百座燃煤電廠。後來，他們又將目光投向再​​生能源，斥巨資興建了大型水力發電項目、太陽能發電場和風力發電場。

根據官方媒體報導，由於最佳地點往往遠離東部的人口中心，中國還建設了世界上最大的特高壓輸電線路網絡，自2021 年以來投資超過500 億美元。

中國目前的發電裝機容量為3.75太瓦，是美國的兩倍多。據世界核能協會統計，中國有34座核反應器正在建設中，另有近200座核反應器正在規劃或提議建設中。在西藏，中國正在建設世界上最大的水電項目，其發電量可能是三峽大壩的三倍。

據中國國家能源局稱，中國資料中心現在可以通過簽訂長期購電協議，以每千瓦時低至3美分的價格獲得電力。房地產諮詢公司Site Selection Group負責資料中心業務的合夥人邁克爾·拉雷希德表示，在美國，像弗吉尼亞州北部這樣的市場，運營商通常需要支付每千瓦時7至9美分。

在美國，一些科技公司正在為資料中心建立自己的發電廠，川普承諾將趕上中國的電力建設步伐。白宮發言人表示，總統的這項計畫將使美國「在人工智慧競賽中勝出，同時降低能源價格並提高電網效率」。

電網擴建面臨許多挑戰。太陽能產業協會在11月致能源部的一封信中指出，美國作為全球人工智慧領導者的地位「因繁瑣且不穩定的審批政策和不足的輸電能力而受阻」。該產業組織表示，包括美國主要資料中心所在地在內的18個州，其規劃的太陽能和儲能容量超過一半面臨被擱置的風險。

雲谷

位於內蒙古自治區烏蘭察布市及其鄰近的霍林格爾縣，距離北京西北約200英里，被指定為政府「東數西算」計畫的八個中心區域之一。這些地區大多因其電力資源豐富且價格低廉而被選中。該項目還旨在為中國內陸較貧困地區引入投資。

官方已告知企業，新建資料中心只能在指定區域建設，並優先為這些區域辦理監管審批和土地徵用手續。資料中心有時只需支付一半的電費，其餘部分由政府補貼。

該地區涼爽的氣候非常適合資料中心建設，減少了對空調和水冷的需求。開闊的地形也適合建設太陽能和風力發電場。

烏蘭察布的地區生產總值在過去五年增加了50%。從2019年到去年，資料中心和其他資訊技術服務的用電量增加了700%以上。當地政府表示，截至6月，該市已吸引了350億美元的電腦產業投資。

11月，沿著烏蘭察布市中心以東的110號國道驅車行駛，可以明顯感受到這裡日新月異的變化。道路一側，建築物大多空置，只剩下幾家不起眼的小餐館和香煙店。

烏蘭察布市是「東數西算」計畫的八個中心城市之一。

另一側是森特瑞資料營運的資料中心，該公司還在該地區架設了風力發電機和太陽能電池板。該數據中心在破土動工僅16個月後便投入運營，為北京的客戶提供雲端運算服務。

蘋果、阿里巴巴和華為也在該市設有資料中心，而包括電動車製造商小鵬汽車在內的公司則在那裡訓練人工智慧模型並處理人工智慧工作負載。

在距離烏蘭察布約兩個半小時車程的霍林格，國有電力巨頭中國華電去年開始為一組資料中心建設電力基礎設施。今年，這個耗資2.3億美元的項目開始為中國最大的電信運營商和雲端運算初創公司Paratera運營的數據中心供電。

為了彌補國產晶片不如美國晶片先進的不足，華為、阿里巴巴、百度和其他中國公司致力於透過捆綁數千個國產晶片的系統來提升計算能力。

要讓這麼多晶片高效地協同工作，需要尖端的網絡技術和復雜的調度演算法——這項任務極具挑戰性，以至於輝達兩年前就因為成本高昂、功耗過大和可靠性不足而放棄了生產使用256 個晶片的系統。

根據機器學習領域常用的一項指標，華為的CloudMatrix 384 系統（整合了384 顆Ascend 晶片）的計算能力比輝達旗艦系統（包含72 顆Blackwell 晶片）高出三分之二。但據研究公司SemiAnalysis 稱，其耗電量卻是後者的四倍。

使用過華為捆綁系統的工程師表示，該系統安裝和操作都很複雜，而且據一些人說，它對於訓練大規模人工智慧模型來說不夠實用和流暢。

伯恩斯坦半導體分析師林慶元表示：「短期來看，中國缺乏尖端晶片產能比美國的電力瓶頸更成製約因素。」他說，中國的電力產能至少使其能夠繼續參與競爭。

林和他的同事在一份報告中寫道：“人工智慧競賽持續的時間越長，中國縮小差距的機會就越多。”

Grace Zhu對本文亦有貢獻。 （invest wallstreet)