英媒：“電子差距”將是中國贏得AI競賽關鍵

晶片製造商輝達公司首席執行長黃仁勳表示，人工智慧（AI）就像一塊蛋糕。聊天機器人等AI應用位於最頂層；往下一層是軟體，比如支撐聊天機器人運行的大語言模型等；再往下是硬體，即訓練AI模型所需的半導體。今年春天，中國的AI公司正忙著打造這塊蛋糕的每一層。字節跳動推出了一款新的視訊生成應用。備受矚目的AI初創企業深度求索（DeepSeek）即將發佈一款功能強大的新大語言模型。而中國科技巨頭華為將推出一款新的AI晶片。

儘管這些企業讓中國在美中AI競賽中保持競爭力，但它們並未推動中國取得領先地位。不過在黃仁勳所描繪的AI蛋糕中，還有位於最底下的一層，那就是能源。半導體需要消耗大量能源才能完成支撐AI模型的數兆次計算，而中國電網提供的廉價電力遠超西方。這種差異被稱為“電子差距”。中國能否利用這一優勢來取得AI領導地位？

中國電網優勢顯著

美國公司似乎對這一前景感到擔憂。開放人工智慧研究中心（OpenAI）首席執行長薩姆·奧爾特曼預測，AI的成本“最終將與能源成本趨於一致”。去年10月，該公司曾警告稱，中國的電力優勢可能“危及我們（在AI領域的）領導地位”。次月，黃仁勳基於同樣的理由預測，中國“將在AI競賽中勝出”。今年1月，另一家美國人工智慧公司xAI公司的老闆埃隆·馬斯克表示，鑑於中國的電網優勢，“根據當前趨勢，中國在AI算力方面將遠超世界其他地區”。

AI企業對能源供應的擔憂正日益加劇。為了支援更智能的模型，它們正在建造規模更大、能耗更多的資料中心。其中一些資料中心的規模已達到吉瓦（GW）等級——相當於一座核電站的發電能力。據美國智庫蘭德公司的研究人員稱，到2027年，全球範圍內AI資料中心對電力的需求可能激增至68吉瓦，到2030年則可能達到327吉瓦。

美國日益老化的電網已經難以跟上需求的增長。大量資料中心正排隊等待接入電網。企業還面臨當地居民的反對，因為資料中心可能會推高居民使用者的電價。一些公司正在建設自己的離網發電機。還有企業提出諸如在太空而非在美國境內建設資料中心等想法。一家半導體公司表示：“許多AI項目如今面臨的制約因素不是晶片供應，而是有沒有可靠充足的電力供應。”

中國則無需為此擔憂。它擁有全球規模最大的電網，並且得益於國家的大力投資，其電網仍在以驚人的速度擴張。僅去年一年，它就新增裝機容量500多吉瓦，總發電裝機容量達到3800吉瓦，是美國的兩倍多。未來五年，中國新增裝機容量預計將是其競爭對手的六倍。風電和太陽能發電項目的蓬勃發展正推動著這一增長。全球一半的核電站建設項目也落戶中國。根據官方資料，中國資料中心的電力成本約為每千瓦時3美分，僅為許多美國資料中心電力成本的一半左右。而且由於政府單獨制定居民電價，耗電量大的基礎設施項目幾乎不會引發民眾反對。

算力建設迎來突破

不過，儘管人們對中美之間的“電子差距”感到擔憂，但中國尚未將這一優勢利用起來。

中國的算力基礎設施遠未達到其電力供應所能支撐的水平。但有跡象表明，中國很快將開始利用其電力優勢。今年的政府工作報告中首次提及“超大規模智算叢集”，並承諾今年將啟動“算電協同等新基建工程”。與此同時，中國正加大力度投資建設超大規模算力設施。據瑞銀分析師廖啟華預計，到2029年，中國將新增25吉瓦的AI資料中心——相比之下，過去兩年僅新增5吉瓦。

廖啟華指出，要想以這種速度進行擴張，關鍵在於中國能否在國內製造更多高端晶片。其多年來為此付出的努力正在結出碩果。中國自主研發的AI晶片雖然性能仍不及美國產品，但通過大量堆疊，可以縮小兩者之間的性能差距。雖然這會消耗更多能源，但在電力成本低廉的情況下，這一點並不那麼重要。

官員們正鼓勵西部各省建設資料中心，這些地區擁有豐富的風能、太陽能和水力資源（且平均氣溫較低）。到2028年，中國希望將所有這些資料中心連接起來，成為統一的資源池，以實現在全國範圍內提供廉價算力資源這一目標。廈門大學中國能源政策研究院的林伯強認為，到本世紀20年代末，這些舉措應該能使中國憑藉電力優勢完全彌補其在晶片領域的短板。他說：“我們所要做的就是繼續建設。”

就目前而言，中國主要專注於部署AI應用：努力將AI工具推廣到更廣泛的經濟領域，以提升生產效率。充足的能源以及較廉價的AI模型應該會有所幫助，因為企業將更有可能實際使用這些模型。

對於像奧爾特曼這樣的美國科技大佬來說，中美“電子差距”在涉及通用人工智慧（AGI）這一概念時更令人擔憂。AGI消耗的電力可能遠超今天最先進的AI模型。那麼，中國會是最終開發出AGI的國家嗎？今年3月，中國為2026年至2030年發佈了新的五年規劃，其中提到探索AGI的發展路徑。 (參考消息智庫)