当算力需求以指数级攀升，支撑其运行的电力基础设施，正成为比算法创新更根本的决胜战场。

在最新播客节目BG2中，微软CEO纳德拉和OpenAI CEO Sam Altman直接对话时亲口承认公司正面临一个前所未有的尴尬：微软手上有成堆的英伟达GPU，但是基础设施不足以支撑这些芯片运行起来。因为缺乏电力、缺少可以立马投入使用的数据中心，而只能让这些GPU闲置在那儿。

无独有偶，也是在近期的一档在线访谈中，谷歌前CEO埃里克·施密特也谈到了电力在AI竞赛中的重要性。

在谈到在AGI竞赛时，施密特表示：“以中美对比为例，中国的优势是他们已经解决了电力问题，他们拥有极具才华的软件人才，但硬件不足，这大致是他们的现状。在美国我们有很多优势，但是我们没有足够的电力。”

他还透露，自己在一两个月前在美国国会就此作证，研究了满足预期需求情况下美国所需的电力，数据中心数量需求。根据计算，到2030年需要建设92吉瓦。作为参考，一个大型核电站大约在1-1.5吉瓦之间。

施密特称：“我在游说中希望政府能够加速各种电力的供应。确实他们推动了石油和天然气电力，但他们也严重阻碍了太阳能和风能的发展，这是个错误。国家需要更多能源。如果我们得不到更多能源，我们将无法充分利用我们在AI领域的领先地位。”

从这些掌舵AI发展的科技大佬们的亲身经历来看， AI的可持续发展，最终，演变成了一个会不会被能源卡脖子的问题。

AI算力PK，美国暂时领先

算力是当代AI发展的直接驱动力和硬性指标，其规模与质量直接决定了AI模型的能力上限。从深度学习革命到Transformer架构的演进，AI模型参数已从百万级跃升至万亿级，训练所需计算量呈爆炸式增长。

OpenAI的研究表明，高级AI模型所需的算力每几个月翻一番，远超“摩尔定律”的预测。

2022年11月也就是ChatGPT发布前夕，英伟达市值仅约4000亿美元，但是到2025年10月29日，其市值首次突破5万亿美元！

仅仅凭借在GPU领域的领先优势，英伟达公司市值3年增长超10倍！

资本市场用真金白银直观展示了“算力”在AI时代的重要性。

在美国，以谷歌、微软、亚马逊、Meta、Oracle为首的科技巨头，自建或合作超大规模数据中心，拥有顶尖的GPU集群，其优势在于技术领先、生态成熟和资本雄厚。

据美国《福布斯》杂志网站今年9月发布的美国TRG数据中心托管公司关于全球人工智能超级大国的新报告显示：

按算力排名，美国其算力相当于3970万块英伟达H100芯片排名全球第一，而中国(40万块)排第七。中国算力规模约为美国的十分之一。

但是，按人工智能集群拥有数量排名，中国拥有230个集群排第一、美国187个集群排第二。

相较于美国，中国在算力上受到压制，这很大程度上是由于美国的芯片贸易限制所致。

这也让中国人工智能实验室倾向于优化训练技术和提升算法效率。其结果是对降低推理成本的强调，从而以远为低廉的计算成本实现几乎同样出色的运算结果。例如DeepSeek的成功。

但算力的狂奔正凸显一个根本问题：其对电力的惊人需求。

训练一次大型大语言模型如GPT-3/4的耗电量，可能相当于一个美国家庭数百年甚至一个小型城镇一年的用电量。更为关键的是，模型上线后的持续推理消耗较训练更为惊人，已成为长期的系统性负担。

电力，正成为算力增长的硬约束。

电力PK，中国遥遥领先

《世界能源统计年鉴2025》中统计的2024年全球各国发电量数据：

中国发电量为100868.8亿千瓦时，同比增长6.4%，占世界总发电量的比重达32.27%，连续14年保持世界第一。

美国发电量为46347.90亿千瓦时，同比增长2.7%，占世界总发电量的14.83%，位居世界第二。

中国发电量约为美国的2.5倍。

中国电力供应能力还在快速增长。

国家能源局发布的信息显示，截至2025年6月底，中国累计发电装机容量36.5亿千瓦，同比增长18.7%。其中，太阳能发电装机容量11亿千瓦，同比增长54.2%；风电装机容量5.7亿千瓦，同比增长22.7%。

国网能源研究院经济与能源供需研究所发布的《中国电力供需分析报告2025》显示，到2025年底，中国全国总装机容量预计将达39.9亿千瓦，新能源装机占比突破45%，保持快速增长态势。

除了电力供应量全球领先，据国际能源署数据，中国工业电价长期低于全球平均水平。

2023年中国平均电价为0.08美元/千瓦时，而美国为0.13美元/千瓦时，欧洲0.20美元/千瓦时以上。

中国以“全世界最稳定、最廉价的电力系统”，构筑起AI时代的核心竞争力。

美国能源信息署（简称“EIA”）在其《短期能源展望》（STEO）中表示，美国的电力消耗将在2025年和2026年创下历史新高，需求的增长主要受人工智能、数据中心扩张、电气化转型及加密货币挖矿等因素驱动。

高盛预测，2023-2030年，美国数据中心电力需求的年均复合增长率为15%，到2030年数据中心将占美国电力需求总量的8%，目前仅占3%。

为解决纳德拉、施密特们口中所说的电力瓶颈问题，美国已通过多项政策与投资计划大力推动核能发电发展。

今年5月，美国政府提出，到‌2050年‌将核能装机容量从当前的‌100吉瓦‌提升至‌400吉瓦‌，主要依赖现有核反应堆扩容和新建项目。 ‌

为此，美国政府还签署了多项行政命令，要求简化审批流程、放宽监管限制，并设立专项资金支持先进核反应堆（如小型模块化反应堆）的研发与部署。最新通过的《加速核能法》进一步强化了政策支持，包括优化核技术出口审批程序、禁止向中俄等特定国家颁发核设施许可证等条款。

今年10月，有媒体报道，美国政府与西屋电气的所有者达成了一项800亿美元的协议，将利用与日本贸易协定提供的资金建造一批核反应堆。这笔投资将足够建设约八座西屋AP1000核电站，而这笔钱，来自特朗普与日本达成的5500亿美元协议。

中美AI的竞争，已从单纯的算法模型竞争，升级为以“电力+算力”为核心的“国家科技-能源-产业体系”的综合竞争。

长期的赢家，很可能不属于单纯拥有最强算法的国家，而属于能最有效、最稳定、最经济地解决“算力增长”与“电力供给”之间矛盾的国家。这场较量正推动全球能源科技革新。