电价上涨、电网排队、地方政府限电、数据中心审批放缓，在生成式 AI 重塑人类生产力之前，种种现实约束正在逼迫科技公司解决一个更原始的问题：谁来为这场智能革命持续供电？

  在美国中西部腹地，爱荷华州连绵起伏的玉米田上，巨大的白色风车不知疲倦地转动着，地面下新铺设的输电线路通向数公里外一座同样昼夜不休的建筑内，这里不生产钢铁、不加工食物，也不制造汽车，却持续吞噬着巨量电力——因为在服务器机柜之间，大量高性能 GPU 正在并行运转。

  过去十年，科技公司谈论的关键词是「云、大模型、算力规模」。很少有人真正关心这些词背后最基础的问题：电，从哪里来。但近两年来，这样的一个问题愈发难以回避。

  当 OpenAI、Google DeepMind、Anthropic 在同一张算力曲线上相互追逐，当 NVIDIA 的 GPU 被视为 AI 时代的「新石油」，科技巨头们忽的发现，真正稀缺的东西并不躺在晶圆厂里，也不写在模型参数中——而是流淌在高压电缆里的稳定电力。电价上涨、电网排队、地方政府限电、数据中心审批放缓，在生成式 AI 重塑人类生产力之前，种种现实约束正在逼迫科技公司解决一个更原始的问题：谁来为这场智能革命持续供电？

  于是，我们正真看到一家以搜索引擎起家的公司投资风电场，一家软件公司开始认真讨论核能，一家云服务巨头签下几十年的可再次生产的能源购电协议。清洁能源不再只是ESG报告里的点缀，而正在悄然变成 AI 竞争中最底层、最硬核的基础设施。

  国际能源署（IEA）于 2025 年 4 月发布的报告数据显示，到 2030 年，全球数据中心的电力需求预测将增长一倍以上，AI将成为推动这一用电激增的最主要动力。具体而言，到 2030 年，全球数据中心的电力需求将达到约 945 太瓦时，略高于当前日本的总用电量，占 2030 年全球总电力消耗的不到 3%。该报告还点明，为满足数据中心快速地增长的电力需求，全球各地将利用多种能源，而可再次生产的能源和天然气凭借经济性和供应便利度，将占据主要地位。

  同年 11 月，IEA 还发布了「World Energy Outlook 2025」，多个方面数据显示预计到 2025 年，数据中心投资将达到 5,800 亿美元。那些称「数据是新石油」的人将会发现，这一数字已超过全球石油供应的 5,400 亿美元支出。到 2035 年，数据中心耗电量将增长 2 倍，虽然仅占全球电力需求量开始上涨的 10% 以下，但呈现高度地域集中化。未来十年新增数据中心容量的 85% 以上预计将分布在美国、中国和欧盟地区——其中许多项目选址会邻近现有数据中心集群，这无疑将给本已拥挤的电网带来额外压力。

  如果说算力决定了 AI 能干什么，那么电力则在很大程度上决定了能干多久。过去，芯片性能的提升主要遵循摩尔定律，AI 能力的跃迁依靠缩放定律（Scaling Law），即模型参数规模、训练数据量与计算量呈指数级关系，从而带来性能的线性提升。在这一过程中，尽管芯片能效也在进步，但速度却难以企及算力需求的指数级膨胀。

  根据 2024 年的数据，《纽约客》援引国外研究机构报告称，ChatGPT 每天要响应大约 2 亿个请求，在此过程中消耗超过 50 万度电力，也就是说，ChatGPT 每天用电量相当于 1.7 万个美国家庭的用电量。如今，模型性能持续攀升，训练所需的能耗在增长，同时 AI 应用的普及率逐步扩大，全世界内的持续推理引发的电力消耗也在提高

  过去的云计算服务中，数据中心虽然耗电，但负载是高度可调度的。企业业务有高峰、有低谷，服务器利用率并非恒定，电力更像是一项可优化的经营成本。然而，生成式 AI 推理服务要求 7x24 小时不间断运行，对电力稳定性和可靠性要求极高。换言之，AI 不是「峰值用电」，而是稳定、持续、不可中断的电力消耗者。这一点已在多家电力公司的财报与投资者会议中被反复提及。Dominion Energy、Duke Energy、NextEra Energy 等美国大型公用事业公司均公开表示，AI 数据中心正在成为负荷预测和资本支出的核心变量。

  更重要的是，作为 AI 大厂聚集地的美国，其电力系统在过去几十年内并不是为这一类需求设计的。

  一方面，美国电网高度碎片化，跨州协调复杂，电网升级周期漫长；另一方面，大量输电基础设施老化，而新能源并网审批流程冗长，形成了所谓的「电网排队」现象——发电项目已经建好，却迟迟无法接入系统。生成式 AI 的爆发，相当于在一个已经满负荷运行的系统上，突然叠加了一批极端用电客户。这直接引发了新数据中心排队等电、地方政府重新评估新建数据中心审批文件，科技公司惊觉「有钱也未必能立即用电」。

  12 月初华尔街日报刊登了一篇题为「在内蒙古，见证中国角逐 AI 赛道的另一张王牌：全球最大电网」的报道，其中指出，虽然美国发明了最强大的人工智能模型，并控制着最先进计算机芯片的获取渠道，但在全球AI竞赛中，中国手中握有一张王牌。

  该报道指出，2010 年至 2024 年间，中国的发电量增幅超过了世界别的地方的总和。去年，中国的发电量是美国的 2 倍。在实际成本方面，目前中国部分数据中心的电费支出甚至不足美国同行的一半。其还引用了中国国家数据局局长刘烈宏的发言，「在中国，电力就是我们的竞争优势。」

  诚然，在电网建设方面，中国采取的是国家主导的前瞻性基础设施先行模式。其核心是通过国家级工程，提前数年甚至十数年布局能源生产与输送的「高速公路」，构建可进行全国统一调度的电网体系，在稳定的供电能力之外，还拥有备用裕度。中国已建成超过 5 万公里的特高压线% 以上的特高压输电量。这些「电力动脉」能够以极低损耗将西部能源基地（如内蒙古、新疆）的清洁电力输送至东部算力枢纽，实现了「西电东送」的战略构想。与之配套的「东数西算」工程，则主动将数据中心集群引导至能源富集、气候适宜的中西部地区，从地理上优化了能源与算力的配置。

  有意思的是，华尔街日报的报道引起了特朗普的关注，该文章发布后，其 Truth Social 上连发数条推文，称华尔街日报的报道「一如既往的错误」，并提到，美国每个正在建设的大型 AI 工厂，都会配备自己的私人发电厂，这些发电厂还会把多余的电力输送回国家电网。

  特朗普在Truth Social 针对华尔街日报的报道进行回应，称美国电网正在加强并扩张，用途远不止 AI，规模之大前所未有

  事实也确实如此，本应着眼于数据中心建设的科技大厂，纷纷开始操心起电力供应的难题。而这不也恰恰说明了，美国电网建设在当下的 AI 竞速赛上并未给领跑行业的龙头们提供足够的支持吗？

  当电力成为现实瓶颈，科技公司的战略转向几乎是同步发生的。就在几年前，采购可再次生产的能源还主要是一则光鲜的 ESG 新闻，用于塑造负责任的企业形象。如今，这场游戏的性质已经彻底改变。清洁能源布局已从「品牌建设」的附属品，跃升为关乎核心业务连续性与竞争力的「战略刚需」。在这一过程中，企业往往并非单纯出于成本考虑而转向绿电，而是在寻找一种可控的长期电力解决方案。

  对此，清洁能源，尤其是风电、光伏，提供了三项关键价值——可扩展性、价格确定性与叙事合法性。

  首先，比传统能源，新建可再次生产的能源项目的扩展速度更快，更易和数据中心同步规划。其次，通过长期购电协议（PPA），科技企业能锁定十年甚至二十年的电价，对冲未来能源市场波动。同时，在公共舆论、地方政府与监管层面，清洁能源为大规模用电提供了合理性基础。

  其中，Google 母公司 Alphabet 在 2025 年底宣布以约 47.5 亿美元收购美国储能和清洁能源开发商 Intersect Power，此举标志着企业立即进入能源资产建设与运营领域，而不仅仅依赖传统购电协议（PPA）。这一笔交易预计在 2026 年上半年完成，Intersect 将作为独立子公司继续运营，但其电力开发能力将优先服务于 Alphabet 在全世界内部署的数据中心与算力基础设施。

  此外，Google 还与 NextEra Energy 扩大合作，通过新的清洁能源合同推动数据中心与可再生电力项目联动，并与 Brookfield Asset Management 签约，采购高达 3GW 的水力发电电力，这也成为其历史上最大规模清洁能源采购协议之一。

  Microsoft 的行动更具未来主义色彩，不仅在全球签下了海量太阳能和风电 PPA，更将目光投向了核能——这个被认为是提供稳定、零碳基载能源的终极解决方案之一。其与能源公司 Constellation Energy 达成协议，推动宾夕法尼亚州的三里岛核电站重启计划，以稳定长期电力供应。

  另外需要我们来关注的是一家名为 Helion Energy 核聚变企业，其成立于 2013 年，致力于开发商业化的核聚变发电技术，提供零碳、低成本、可持续的清洁能源。

  而 Helion Energy 并非 Sam Altman 本人在清洁能源领域的唯一落点，他长期投资并曾任 Oklo 的董事长，该公司专注于开发小型模块化核裂变反应堆（SMR），从而提供低碳、可靠、核能供电。

  相较于激进的能源采购布局，Meta 在数据中心能效优化和「节流」方面也投入了大量资源。其设施普遍采用外部空气自由冷却和蒸发冷却等高效冷却技术，结合先进的冷却系统模块设计和运营优化，使得多个数据中心的能效（PUE）达到了约 1.07–1.08 的业内领先水平，接近理想值 1.0。

  如今，算力竞赛的战线已经延伸至能源领域，在未来的 AI 竞争中，不只是模型参数和推理效率的竞赛，稳定、可扩展、可持续的能量供给也将成为决胜点。玉米田里的风车仍在转动，数据中心的 GPU 仍在高速工作着。算力可以指数级增长，但电力必须落在土地与设备之间。那些提前意识到这一点并为之下注的公司，也在积极争夺能源话语权。