被低估的因素：中国电力盈余为何可能抵消美国芯片优势

能源供应是全球技术竞赛中的关键武器

英伟达芯片没有电源插座：投入数亿美元，却看不到电源的踪影。

迄今为止，围绕人工智能（AI）主导地位的全球辩论几乎完全演变为一场技术军备竞赛，主要围绕半导体技术、算法和出口限制展开。然而，对当前地缘政治形势的深入分析表明，决定性的战场已经转移：从纯粹的计算能力转向电力能源的实际可用性。

尽管美国凭借英伟达和OpenAI等公司在科技领域处于领先地位，但其数十年来忽视的能源基础设施正日益成为其发展的瓶颈。这种矛盾显而易见：价值数亿美元的尖端数据中心因当地公用事业公司无法提供电力连接而闲置，而科技巨头则被迫在类似“能源蛮荒西部”的环境中自建发电厂。

与此形成鲜明对比的是，中华人民共和国已经造成了一种战略上的不对称局面。北京通过对过剩能源产能的大规模国家投资和定向补贴，弥补了其在芯片技术发展方面的落后。其逻辑既简单又有效：中国芯片虽然在原始功率方面有所欠缺，但却以庞大的体积和近乎免费的能源弥补了这一不足。这一发展不仅迫使西方国家彻底重新评估其产业政策的优先事项，也使美国民众陷入了电价上涨和电网不稳定的困境，而中国则持续将能源政策作为一种地缘政治武器。

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中国战略性电力过剩产能和美国电网瓶颈如何重塑人工智能领域的力量平衡

人工智能的发展已演变为中美两国之间的一场经济和地缘政治竞争，其结果主要取决于一个更为根本的生产要素：电力供应。电力已成为决定各国人工智能发展战略成败的关键资源。尽管美国科技公司拥有先进的半导体技术，却受限于能源基础设施的物理限制；而中国通过数十年的战略规划，已具备战略性地利用剩余电力产能来促进国内芯片产业发展并加速人工智能研发的能力。这种不对称的起跑优势构成了一个根本性的经济悖论，从根本上挑战了数字时代关于技术霸权和竞争优势的传统认知。

数据中心扩张的经济层面

全球人工智能数据中心投资浪潮正以前所未有的规模席卷全球，并正在改变资本流动和产业发展的根本格局。高盛估计，到2026年底，美国科技公司将在新建数据中心基础设施方面投资7370亿美元——这一数额堪比国家投资计划，并将决定整个经济部门的走向。这种资本积累集中在一种特定类型的基础设施上，其价值创造并非源于实物生产，而是源于高度专业化的半导体芯片对信息的处理。这一发展的经济意义体现在，如今单个数据中心被认为是世界上最有价值的建筑，其价值并非源于建筑设计或规模，而是源于其所承载的技术。

这项新型基础设施的能源强度超过了工业设施的所有历史基准。《华尔街日报》的分析预测，到明年年底，美国计划建设的数据中心的电力需求将达到80吉瓦，这一数字超过了整个德国经济的峰值用电量。这一规模表明电力市场需求结构发生了根本性的转变。尽管数字化呈指数级增长，但由于效率提升抵消了需求的增长，数据中心的电力消耗在2010年至2018年间几乎保持不变。然而，大型语言模型和生成式人工智能的引入彻底扭转了这一趋势。国际能源署的数据显示，到2024年，数据中心的电力消耗已占全球电力消耗的4%，预计到2028年，这一比例将增至美国电力需求的12%。

此次需求激增正值美国能源基础设施数十年来一直处于需求停滞状态之际。美国能源信息署的数据显示，1991年至2007年间，电力消耗量增加了约1万亿千瓦时，达到约3.9万亿千瓦时，这一水平在2021年之前基本保持稳定。数据中心、交通电气化和工业生产回流等因素推动的电力需求突然大幅增长，对原本规划和投资周期旨在维持稳定发展的能源系统造成了冲击。高盛研究预测，到2030年，全球数据中心的电力消耗量将增长165%，从2023年占全球电力消耗量的1%至2%增长到本十年末的3%至4%。仅输电网建设一项，预计就需要7200亿美元的投资，而这些项目的实施将涉及长达数年的审批流程和漫长的建设周期。

区域电力市场的微观经济波动

数据中心的空间集中正在对当地电力市场造成显著扭曲，其定价机制正在应对从根本上改变的需求结构。彭博社记录显示，在数据中心密度高的地区，五年内电价涨幅高达267%。这一现象并非主要反映发电成本上升，而是现有输电能力的匮乏以及必要基础设施扩建成本的分配问题所致。在美国最大的数据中心区域市场——弗吉尼亚州，居民用电价格上涨了13%；伊利诺伊州上涨了16%；俄亥俄州上涨了12%。分析表明，从2025年6月起，俄亥俄州居民每月将至少额外支出15美元的电费，这是数据中心增长的直接后果。

这种价格动态引发了关于分配正义和资源有效配置的根本性问题。私人家庭和传统企业实际上是在补贴数据中心的基础设施扩张，而数据中心的服务销往全球，其所有者也是世界历史上资本最密集型的企业之一。美国电力市场的监管结构中，公用事业公司通过普遍提高电价来为基础设施投资融资，这导致成本社会化的同时，收入却被私有化。像美国电力公司这样的公用事业公司预测，到2030年电力需求将达到24吉瓦，是目前系统规模的五倍，然而，数据中心运营商却越来越受到监管措施的约束，例如必须购买至少85%的已预订容量。

英伟达总部所在地加州圣克拉拉的情况，尤其清晰地展现了美国能源基础设施的系统性瓶颈。彭博社报道称，由Digital Realty和Stack Infrastructure两家开发商建造的两座已竣工的数据中心，总容量近100兆瓦，却因当地电力公司硅谷电力公司（Silicon Valley Power）要到2028年才能提供必要的电网连接而闲置。该市正在投资4.5亿美元用于电网现代化改造，但新建输电线路和变电站需要三年的审批流程。从基础设施竣工到投入使用之间的这种延误，凸显了资本配置方面的严重失灵。Digital Realty在设备齐全的数据中心上平均每兆瓦投资1330万美元，仅结构框架就占总成本的20%到25%。因此，像圣克拉拉这样的48兆瓦项目，意味着数亿美元的资本投资将在未来几年内无法产生任何回报。

中国将战略能源过剩产能作为产业政策工具

通过对发电能力的系统性超额投资，中华人民共和国打造了战略灵活性，这成为其在人工智能发展领域的关键竞争优势。西方能源系统传统上以15%至20%的备用容量为目标，而据《财富》杂志援引美国能源专家报道，中国的备用容量高达80%至100%。这种刻意的超额配置与基于市场的效率标准截然不同，但在技术快速变革的背景下，这正成为一项战略资产。中国领导层并不将数据中心视为电网稳定的威胁，而是将其视为吸收过剩发电能力的良机。

这些投资规模远远超过国际标准。仅在2024年，中国就新增了356吉瓦的可再生能源装机容量，超过了美国、欧盟和印度的投资总和。到2024年底，中国可再生能源总装机容量达到1878吉瓦，比原计划提前六年实现了2030年风能和太阳能总装机容量达到1200吉瓦的目标。中国超额完成目标并非规划不善，而是其为满足未来需求而制定的前瞻性战略。美国能源供应商往往被动应对现有需求，导致供应延迟多年，而中国则着眼于未来技术发展带来的需求增长，提前建设产能。

这一战略在将偏远省份作为数据中心选址进行定向开发方面尤为明显。甘肃、贵州和内蒙古等历史上被视为经济欠发达地区的省份，通过对风电场、太阳能发电场和水电的大规模投资，已转型为数字基础设施中心。“东部数据西部计算”计划于2022年启动，旨在协调数据中心向这些能源丰富的地区迁移，相关投资额已达455亿元人民币。这种空间重新配置同时实现了多个目标：吸收偏远地区的剩余电力，降低科技公司的能源成本，并促进此前被忽视地区的区域发展。尽管实施过程较为复杂，因为仍然存在产能闲置和对传统电厂依赖的报道，但能源作为生产要素的基本可用性毋庸置疑。

补贴政策作为实现技术独立的工具

中国政府实施了一套能源补贴体系，通过财政激励措施推动国产半导体技术的普及，将战略性产业政策与短期竞争力挂钩。甘肃、贵州和内蒙古的地方政府为使用华为或寒武纪等国产芯片的数据中心提供高达50%的电费补贴。《金融时报》报道称，部分补贴足以让数据中心免费运行近一年，这项措施的经济规模达数十亿美元。此举旨在解决中国半导体技术面临的一个根本性挑战：与美国产品相比，其能效较低。华为的CloudMatrix 384系统比英伟达的NVL72系统能耗更高，原因在于中国制造商通过集成更多芯片来弥补单个芯片的性能不足。

这项补贴政策的战略逻辑遵循中国已在其他领域成功实施的产业政策模式。类似的策略已使中国在太阳能、电信和电动汽车等行业占据全球领先地位。与直接补贴产品不同，补贴能源可以规避国际贸易限制和补贴禁令，因为它可以被归类为一般基础设施政策。同时，将补贴与使用国产芯片挂钩，形成了一个封闭的市场，使中国半导体制造商能够实现规模经济，并通过数据收集和迭代开发不断改进产品。

这项政策体现了国家主导型经济管理理念的根本差异。美国的产业政策主要通过税收抵免和研发补贴来运作，其效果具有滞后性和间接性；而中国则实施直接的价格干预，从而立即促使企业改变行为。像字节跳动、阿里巴巴和腾讯这样拥有庞大基础设施投资预算的公司，实际上在能源补贴的强制下使用国产芯片，即便这些芯片在技术上存在劣势。高盛中国研究部预测，到2025年，中国互联网公司的资本支出将超过700亿美元，其中相当一部分将用于数据中心建设。电力补贴大幅降低了运营成本，足以抵消更高的硬件成本和更低的效率，从而使中国企业在全球市场保持竞争力。

半导体技术的不对称性及其经济影响

美国在半导体制造领域的领先地位是美国在人工智能竞赛中最显著的技术优势，但能源短缺和中国另辟蹊径的发展道路削弱了其长期重要性。业内专家估计，中国在高端芯片制造方面落后于领先生产国约十年。荷兰极紫外光刻系统垄断企业ASML的首席执行官表示，由于这项关键技术对华出口禁令，中国与美国之间的技术差距可能达到十到十五年。这种时间上的落后体现在中国芯片较低的良率和较高的能耗上。中国领先的半导体制造商中芯国际（SMIC）采用7纳米工艺的良率仅为20%，而台积电（TSMC）采用同等工艺的良率则超过90%。

这种技术劣势直接导致人工智能模型训练时间更长，使中国企业处于竞争劣势。开发大型语言模型需要耗时数周甚至数月的大规模并行计算，而更快的芯片可以显著缩短产品上市时间。使用英伟达H100或H200芯片的美国公司，其模型训练时间仅为使用华为昇腾或寒武纪芯片的中国竞争对手所需时间的几分之一。这种速度差异不仅影响直接开发成本，还影响企业应对市场变化和进行迭代改进的能力。

然而，近期的发展表明，技术落后可以通过其他创新路径来弥补。DeepSeek 于 2025 年 1 月发布的 R1 模型证明，算法效率可以弥补硬件的不足。该模型通过混合专家架构和选择性激活子网络等创新方法，以十分之一的训练成本实现了与 OpenAI 先进系统相当的性能水平。这一发展体现了技术竞争的一个基本原则：限制会促使创新沿着不同的维度展开。虽然美国公司由于拥有更先进的硬件而可以采用计算密集型方法，但中国资源的匮乏迫使其开发更高效的算法，即使更好的硬件出现，这些算法最终也能带来优势。

监管碎片化是美国基础设施发展的系统性障碍

美国能源市场的分散结构和复杂的审批流程造成了诸多摩擦，从根本上限制了对不断变化的需求模式的响应速度。在美国，新建输电线路从最初规划到最终投入使用平均需要七到十年时间，这需要联邦、州和地方各级审批流程的协调。需求识别和容量提供之间的这种时间滞后造成了结构性效率低下，而加快审批流程只能部分解决这个问题。特朗普政府通过行政命令和对联邦能源监管委员会的指令，启动了加快数据中心审批流程的措施，将并网许可的审批目标设定为60天——与目前耗时数年的流程相比，这是一个巨大的缩短。

然而，这些监管举措正面临根本性的产能限制。即使加快审批流程，也无法解决变压器、开关设备和燃气轮机等关键部件生产能力的物理限制。分析人士指出，这些供应侧的限制是基础设施建设的一大制约因素。北美电力可靠性公司（NERC）的数据显示，2024/25年冬季的电力需求比上一年增加了20吉瓦，而发电能力的扩张却不足以满足需求。这增加了极端天气条件下电力供应短缺的风险，美国东南部地区以及包括华盛顿州和俄勒冈州在内的西部部分地区被认为尤其脆弱。

美国电力市场被分割成多个区域输电组织，各自拥有不同的规则和收费体系，这增加了市场的复杂性。中国可以通过集中规划协调发展输电能力，而美国的项目则必须跨越多个管辖区，并解决公用事业公司、监管机构和数据中心供应商之间的利益冲突。美国电力公司报告称，俄亥俄州实施新的收费结构后，并网申请量从超过30吉瓦下降到13吉瓦。该收费结构要求数据中心至少使用其预订容量的85%。此举旨在减少投机性申请，防止未实际使用的容量预订，但也凸显了建立既能鼓励基础设施投资又能抑制投机行为的激励机制的难度。

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暂时自给自足作为美国科技公司的过渡战略

美国电网无法跟上数据中心发展的步伐，促使科技公司纷纷采用自发电模式。华尔街日报将这一发展趋势形容为能源领域的“蛮荒西部”。OpenAI位于西德克萨斯州、耗资5000亿美元的Stargate项目、埃隆·马斯克位于孟菲斯的xAI Colossus数据中心，以及其他十几个设施都使用自建燃气发电厂或燃料电池供电。这种“自带电”的策略与传统的数据中心商业模式截然不同，在传统模式下，数据中心仅仅是电网电力的消费者。

这些旨在实现能源自给自足的努力背后的经济逻辑，反映了延迟并网的机会成本，这证明了投资建设现场发电设施的合理性。当一个数据中心代表着数亿美元的硬件装机价值，而其价值又不断因技术的快速发展而缩水时，等待数年才能并网的成本远远超过了投资建设临时现场发电设施的成本。燃料电池技术供应商Bloom Energy报告称，数据中心运营商的需求正在迅速增长，而这些运营商过去一直认为并网是理所当然的。咨询公司ICF估计，美国每年需要新增80吉瓦的发电容量才能满足人工智能、云计算、加密货币和电气化带来的需求，但实际仅实现了65吉瓦。

这15吉瓦的容量缺口相当于曼哈顿两个行政区夏季用电高峰期的电力需求，凸显了电力供应不足的严重程度。然而，使用燃气发电厂进行分散式现场发电并非可持续的解决方案，而只是一种临时的过渡策略。大多数科技公司都以长期并网为目标，因为分散式发电会产生更高的运营成本和排放。尽管如此，一种混合​​模式正在兴起，在这种模式下，数据中心既是电网的馈入方，也是电网的用电方，在计算负载较低时，多余的现场发电会被输送到电网。燃气轮机领先制造商GE Vernova报告称，其销售额创下历史新高，并计划投资7亿至8亿美元用于美国制造工厂，并新增1800名员工。

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核能作为一种潜在的系统解决方案及其应用

可再生能源在基荷能力方面的局限性以及对化石燃料的政治阻力，使得核能成为数据中心电力的首选长期解决方案。谷歌宣布与凯罗斯电力公司（Kairos Power）和田纳西河谷管理局（TVA）合作，利用先进的小型模块化反应堆（SMR），其中赫尔墨斯2号项目预计可提供高达50兆瓦的电力。亚马逊则与X-energy、韩国水电核电公司（Korea Hydro & Nuclear Power）和斗山集团（Doosan）合作，投资高达500亿美元用于Xe-100 SMR技术的研发和部署，目标装机容量超过5吉瓦。这些合作标志着美国科技公司能源战略的根本性转变，这些公司历来偏爱可再生能源。

核能对数据中心的经济吸引力源于以下几个因素。首先，核能能够提供持续稳定的基荷电力，避免了太阳能或风能的间歇性，从而无需昂贵的储能系统。其次，小型模块化反应堆（SMR）比传统的大型反应堆具有模块化扩展和更快的部署速度，预计建设周期仅为四到五年。第三，核能符合可持续发展目标，不产生碳排放，满足了经济和政治方面的双重需求。谷歌和NextEra Energy计划在2029年前重启位于爱荷华州的杜安·阿诺德能源中心，而Blue Energy和Crusoe正在德克萨斯州开发一座核能人工智能工厂，旨在逐步用核能取代现有的天然气基础设施。

这些发展反映了一个惊人的讽刺：尽管特朗普政府系统性地阻碍了风能和太阳能项目并取消了补贴，但数据中心的需求实际上正在推动能源转型，因为传统的化石燃料发电厂无法以足够的速度建设。杰富瑞投资银行将这种情况描述为美国可再生能源的黄金时代，尽管存在政治阻力。联邦能源监管委员会的数据显示，2025年1月至5月新增的15吉瓦发电容量中，91%来自可再生能源，其中太阳能占比最高，达11.5吉瓦。预测显示，到2028年规划的133吉瓦发电容量中，84%将来自太阳能和风能，而天然气仅占15%。

中国的燃煤电厂悖论与化石燃料基础设施的持续存在

尽管中国在可再生能源领域投入巨资，但其发展战略却自相矛盾地推进大规模扩建燃煤电厂，这凸显了其能源转型的复杂性。2024年，中国政府批准新增67吉瓦燃煤电厂装机容量，另有95吉瓦已在建，创下2015年以来的最高纪录。这一看似矛盾的政策反映了煤炭作为可再生能源波动性的保险机制以及确保能源安全的政策工具的作用。风能和太阳能发电量会随天气波动，而燃煤电厂则提供可调度的容量，可以根据需要启动。能源与清洁空气研究中心认为，传统电厂的过剩产能实际上挤占了可再生能源的生存空间，因为长期燃煤发电合同会刺激企业即使在有可再生能源可用的情况下也继续使用燃煤发电。

这种双轨制策略的经济逻辑取决于中国电力市场的结构，燃煤电厂无论实际发电量如何，都能通过容量支付获得补偿。分析表明，到2050年，中国需要100至200吉瓦的燃煤备用容量作为可再生能源的后备，这将需要4000亿至7000亿元人民币的容量支付。这些支付激励了燃煤发电容量的维持，即使其使用量正在下降。2014年，中国区域电网的规划备用容量平均为28%，几乎是美国平均水平15%的两倍，部分地区，例如东北电网，备用容量甚至高达64%。

这种产能过剩反映了中国能源领域系统性的扭曲激励机制。地方政府将电厂项目作为区域经济发展的工具，而煤炭生产商则通过垂直整合发电业务来确保市场。超过四分之三的新增燃煤发电许可证发放给了拥有采矿业务的公司，从而创造了对其自身产品的需求。尽管官方设定了减排目标，习近平主席也承诺从2026年起减少煤炭消费，但这种结构仍然导致了化石燃料基础设施在政治和经济上的持续存在。2024年，火电发电量仅增长了2%，而可再生能源装机容量却呈爆炸式增长，但庞大的煤炭备用容量限制了可再生能源的实际并网。

技术竞争力的地缘政治维度

人工智能领域的霸权争夺已超越经济竞争，演变为一场争夺技术霸权的地缘战略冲突，对全球权力结构产生深远影响。英伟达首席执行官黄仁勋明确警告称，中国将赢得人工智能竞赛。尤其值得注意的是，这番言论出自美国市值最高公司掌门人之口，而该公司的产品主要销往美国市场。黄仁勋的论点主要集中在中国企业的结构性优势上：能源免费或享受巨额补贴，人工智能应用受到的监管限制较少，以及能够更快地进行新产品试验。他声称中国的电力几乎免费，这或许有些夸张，但也反映了中国政府的补贴政策确实大幅降低了运营成本，使其几乎可以忽略不计。

由美国多家机构组成的联盟“美国优势项目”（American Edge Project）于2025年11月发布报告，警告称尽管美国在人工智能领域初期处于领先地位，但其已不具备长期主导地位的条件。报告指出，过去十年美国在发电和输电网方面的投资不足，加上人才短缺和人工智能应用缓慢，构成了美国的结构性弱点，而中国正在利用这些弱点。OpenAI曾向白宫表示，中国致力于扩大发电规模，并将产能供应视为产业竞争力的基础，这使其在人工智能竞赛中占据优势。这一评估与美国专家的观察结果不谋而合。这些专家在访问中国后得出结论：美国的电网基础设施如此薄弱，这场竞赛或许已经结束。

人工智能的地缘政治意义源于其几乎在所有经济领域的适用性以及其在军事领域的潜在用途。Anthropic 记录了首例经证实的完全由人工智能操控的网络间谍活动，其中与中国有关联的组织实现了80%至90%的攻击流程自动化，包括侦察、漏洞验证、凭证窃取和数据提取。这一进展表明，人工智能能力对安全具有直接影响，拥有更先进系统的国家将在网络战和情报收集方面获得不对称优势。特朗普政府随即发布行政命令，加快数据中心审批流程，并向能源部下达指令，明确将国家安全和经济主导地位与人工智能基础设施挂钩。

基础设施发展的分配效应和社会影响

数据中心建设的成本分配会产生显著的分配效应，全球各地的参与者都能从中受益，而成本则由当地社区承担。数据中心通过互联网连接全球网络，服务于世界各地的用户，但其能源消耗却在其物理位置本地进行。这种受益者和成本承担者之间的空间差异造成了根本性的公平问题。弗吉尼亚州、伊利诺伊州或俄亥俄州的居民通过不断上涨的电价补贴了他们未必能从中受益的全球人工智能服务，而科技公司却将利润私有化，将成本社会化。

美国电力市场的监管结构加剧了这种不对称性。公用事业公司通过提高所有用户的电价来为电网扩建提供资金，而数据中心虽然消耗大量能源，但由于规模经济和议价能力，它们通常比居民用户享受更优惠的价格。《乔治城法律评论》指出，居民用户实际上补贴了数据中心的能源成本，尽管这些数据中心由全球资本最雄厚的营利性公司所有。在圣克拉拉，数据中心的用电量已占总用电量的60%，该市征收5%的公用事业税，以至少部分补偿基础设施成本。

这些分配效应还伴随着劳动力市场的影响。数据中心投入运营后直接创造的就业岗位相对较少，因为它们的运行高度自动化。虽然建设阶段会创造一些临时就业机会，并涌现出一些专业技术岗位，但与传统行业相比，资本投资与就业创造的比率仍然极低。吸引数据中心入驻的城市可以获得税收和间接经济效益，但同时也要承担基础设施成本和能源消耗增加带来的环境负担。本地成本与全球利润之间的不匹配，导致一些地区对进一步发展数据中心产生政治阻力，一些城市甚至会实施暂停令或采取更严格的审批措施。

非对称资源约束下的创新动态

中美两国人工智能开发者面临的资源限制差异，导致创新路径走向分歧，并可能产生意想不到的长期影响。美国公司拥有性能卓越的英伟达芯片，因此专注于计算密集型方法，以最大限度地发挥硬件优势，但这些方法在能耗方面可能效率低下。而受出口限制，中国开发者只能使用性能较低的硬件，因此必须优先考虑算法效率，这使得他们的创新即使在更强大的硬件出现后也能保持优势。DeepSeek 的 R1 模型便是这种模式的典型例证：通过混合专家架构和选择性激活子网络，它以十分之一的成本实现了相当的性能。

这种动态体现了技术演进的一个基本原则：稀缺性会刺激创新沿着不同的维度发展。资源丰富鼓励沿着既定路径进行渐进式改进，而稀缺性则迫使进行根本性的重新设计。DeepSeek R1 以 MIT 许可证开源发布，进一步强化了这种效应，因为全球开发者可以基于这些进步进行开发。这种开源策略反映了中国对人工智能竞争逻辑的理解：即使竞争对手从中受益，任何一方的进步都会推动下一个全球发展周期。这种动态有利于那些拥有充满活力的创业生态系统、顶尖研究实验室和强大的风险投资网络的企业——而这些结构性优势目前主要集中在美国。

然而，中国开发者的效率创新并不能解决所有限制。虽然训练成本有所降低，但推理——即训练好的模型生成文本或图像——仍然是一个计算密集型过程。这可能会限制中国在全球范围内推广人工智能服务的能力，尤其是在芯片制裁日益严厉的情况下。尽管如此，DeepSeek 的例子表明，出口管制并不会扼杀创新，而只会延缓和改变创新的方向。中国人工智能模型的开发速度已经显著加快：以往几代模型需要数年时间才能赶上美国模型，而 DeepSeek 在 OpenAI 发布 R1 的几个月内就完成了初始版本。这种加速发展既反映了中国积累的专业知识，也反映了政府支持和产业投资的加大。

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长期系统稳定性和转型风险

全球能源系统为适应人工智能基础设施而进行的快速转型，对电网稳定性和长期系统韧性构成重大风险。北美电力可靠性公司指出，由于数据中心需求超过发电能力20吉瓦，2024/25年冬季停电风险将增加。美国东南部地区以及华盛顿州和俄勒冈州尤其脆弱，这些地区面临需求增长、冬季太阳能发电量减少以及极端天气下天然气管道可能受限等多重风险，可能导致供应短缺。这种情况反映出，在过去几十年需求增长停滞不前的情况下，系统性地对韧性和冗余建设的投资不足。

当前发展路径的长期可持续性令人质疑。尽管两国都在大力投资数据中心，但人工智能应用能否创造足以支撑这些投资的价值仍不明朗。高盛对潜在的市场疲软表示高度警惕，风险包括人工智能商业化失败，以及创新成果商品化导致模型开发成本大幅降低。在后一种情况下，大规模的基础设施投资在产生回报之前就变得不再必要。DeepSeek发布公告后，英伟达股价的剧烈波动导致其市值蒸发6000亿美元，这反映出投资者对现有商业模式持续性的不确定性。

能源需求不断增长带来的环境影响进一步加剧了转型路径的复杂性。尽管科技公司纷纷承诺使用无碳能源，但国际能源署预测，数据中心燃气发电量将从2024年的120太瓦时增长到2035年的293太瓦时，增幅超过一倍，主要集中在美国。高盛估计，新增数据中心需求的60%将由天然气满足，到2030年将导致额外2.15亿至2.2亿吨温室气体排放，相当于全球能源排放量的0.6%。这一发展趋势削弱了各国的气候目标，并加剧了经济发展与环境保护之间的政治冲突。中国也面临着类似的困境：尽管大力投资可再生能源，但大规模的燃煤电厂扩张却危及减排目标，并使人们怀疑能否在2030年前实现排放达峰。

这些发展的全球性影响超越了美中双边竞争，波及全球能源系统。国际能源署预测，到2035年，数据中心将消耗全球超过4%的电力，使其成为继中国、美国和印度之后，全球第四大电力消费国。这一需求激增恰逢交通电气化、产业回流以及新兴经济体的经济发展，而需求的累积增长可能会超出发电能力和电网基础设施的承受能力。由此引发的对有限能源资源的竞争有可能造成国际紧张局势，能源盈余国家将积累战略优势，而依赖能源进口的经济体则将变得脆弱。

解决这些多重矛盾需要协调一致的产业政策干预、大规模的基础设施投资，以及对现有人工智能发展模式的根本性变革。无论是通过技术创新提高效率、通过监管改革加快审批流程，还是通过需求管理限制浪费性应用，平衡人工智能发展、能源供应和环境目标都需要对现有结构进行系统性重塑。未来几年将决定这一转型过程是有序展开，还是会因资源匮乏、电网不稳定和地缘政治冲突而被迫进行混乱调整。当前形势表明，中国凭借战略远见和集中协调积累了结构性优势，而美国在创新和创业活力方面的优势则被基础设施不足所制约。这场竞争的最终结果取决于双方能否有效解决各自的弱点。

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