德国人工智能困境：当输电线路成为数字未来的瓶颈
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发布日期：2025年10月30日 / 更新日期：2025年10月30日 – 作者：Konrad Wolfenstein
德国人工智能困境：当输电线路成为数字化未来的瓶颈——图片来源：Xpert.Digital
未来电力短缺：这就是亚马逊等公司关闭其在德国数据中心的原因
经济停摆：德国老旧的电网如何损害其数字化连接
德国正站在新科技时代的门槛上，但其数字化未来却在尚未真正开启之前就面临着电力中断的威胁。尽管政界人士和企业都将人工智能视为提升竞争力的关键，但其应用却受到一个根本性障碍的阻碍：电网。在欧洲的数字中心法兰克福，这场危机已经成为现实。由于电网容量不足，新的人工智能数据中心在2030年之前都无法接入电网。甲骨文和亚马逊等科技巨头数十亿美元的投资也因此停滞不前，因为电力接入的等待时间长达13年——在人工智能这个瞬息万变的时代，这简直是漫长的等待。
基础设施政策的失败恰逢双重挑战：现代人工智能模型呈指数级增长的能源需求，以及德国居世界之首的电价。一个人工智能训练程序消耗的能源可能相当于一座小城镇的能源消耗，在德国高达每千瓦时30美分的电价下，项目根本无法盈利。其后果已然显现：德国在全球人工智能排名中大幅下滑，落后于美国、中国，甚至其欧洲邻国。
然而，在这场生存危机之中，战略解决方案正在涌现。德国的研究机构正在研发革命性的节能技术，例如神经形态芯片，这种芯片可以将电力消耗降低1000倍。与此同时，重新激活那些拥有现有高性能连接的老旧工业棕地，为绕开电网扩建提供了契机。德国面临着一个至关重要的选择：它能否成功转型，成为能效领导者并实现智能基础设施的利用？还是会眼睁睁地看着自己的数字主权因铜缆短缺而崩溃？
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铜缆阻碍了数字化雄心——这可能会摧毁整个经济体。
德意志联邦共和国正面临着一个史无前例的悖论。尽管政界人士和商界领袖不遗余力地宣扬人工智能对国家未来发展的重要性，但现实却在最不起眼的障碍——电网——面前不堪一击。法兰克福，这座历来是欧洲数字基础设施核心的城市，正向德国其他地区发出令人担忧的信号：在2030年之前，德国将无法再新建任何人工智能数据中心。这并非因为缺乏投资者，也并非因为缺乏专业技术，而是因为电力供应不足。甲骨文公司不得不放弃其价值20亿美元的项目。亚马逊也被迫无限期推迟一项价值70亿欧元的投资。电网接入的等待时间长达8到13年——在一个创新周期以月计算的行业里，这简直是漫长的等待。
这一事态发展揭示了德国过去十年经济政策的一个根本性误判。尽管数十亿资金投入数字化项目和人工智能研究，但支撑任何数字化雄心壮志的物理基础设施却被系统性地忽视了。莱茵-美因地区目前的数据中心容量约为2730兆瓦，原计划到2030年将其扩展到4800兆瓦以上，但如今却无法实现这一增长目标。其后果远不止于一个地区，而是影响到整个经济体的竞争力，使其在全球技术竞赛中濒临落后。
人工智能的能量算术
要了解挑战的规模，必须考虑现代人工智能开发的能源消耗现状。目前，一次主流人工智能模型的训练运行需要消耗100到150兆瓦的电力——相当于8万到10万户家庭的用电量。然而，这些数字仅仅是指数级增长的开始。到2028年，单次训练过程可能消耗1到2吉瓦的电力，到2030年，甚至可能达到4到16吉瓦。作为对比：1吉瓦相当于一个拥有100万人口的城市的用电量，而16吉瓦则相当于数百万户家庭的用电量。
训练 GPT-3 消耗了 1287 兆瓦时的电能。其继任者 GPT-4 的耗电量已达 51773 至 62319 兆瓦时，是前代的 40 至 48 倍。这一增长揭示了人工智能发展的一个基本事实：性能的每一次飞跃都伴随着能源需求的指数级增长。国际能源署预测，到 2030 年，全球数据中心的电力消耗将翻一番以上，达到约 945 太瓦时，超过日本目前的电力消耗量。在德国，到 2037 年，数据中心的电力消耗量可能达到 78 至 116 太瓦时，相当于该国总电力消耗量的 10%。
能源消耗分为两个截然不同的阶段。训练阶段，即基于海量数据构建模型，是能源消耗最大的阶段。然而，推理阶段，也就是将训练好的模型应用于实际场景，也会消耗大量能源。一次 ChatGPT 请求的耗电量在 0.3 到 1 千瓦时之间——是谷歌搜索耗电量的十倍。每天数百万次的请求累积起来，总耗电量将非常惊人。目前，人工智能和高性能计算约占德国数据中心容量的 15%。预计到 2030 年，这一比例将达到 40% 左右。
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德国的根本成本问题
人工智能的高能耗计算与德国的经济现实相冲突，削弱了其竞争力。亚洲数据中心的电力成本约为每千瓦时5美分，而德国运营商则需支付25至30美分。从国际比较来看，德国的电力成本在全球排名第五，仅次于百慕大、丹麦、爱尔兰和比利时。对于大型商业用户而言，电价约为每千瓦时27美分——是美国或中国的两倍多。
这种成本差异使得德国的人工智能项目从根本上来说不经济。一个数据中心如果用于人工智能训练，需要4吉瓦的电力，持续数周，那么在德国，其电力成本将高达数亿欧元——比竞争地区高出许多倍。运营商面临着一个简单的计算：在技术基础设施相同、性能相当的情况下，电价决定着盈利还是亏损。任何理性的企业都不会在运营成本如此高昂的情况下，在德国投资数十亿欧元。
沙特阿拉伯向商业客户提供的电价略低于每千瓦时7美分。阿联酋的收费为每千瓦时11美分，即使是阿曼，每千瓦时22美分，也低于德国的水平。这些价格差异并非反映暂时的市场波动，而是能源政策的结构性差异。德国选择了一项雄心勃勃的能源转型计划，其成本主要通过电网费和政府对电价征收的税费转嫁给了消费者。从气候政策角度来看，这种做法似乎前后一致，但在产业政策方面却适得其反。结果是：甲骨文公司正在将其价值数十亿美元的数据中心迁往电力供应可靠且价格合理的国家。亚马逊暂停了在德国的投资。其他超大规模数据中心运营商也将效仿。
全球人工智能竞争的悄然衰落
复杂的能源政策形势已开始显现其后果，并体现在全球竞争格局的显著变化中。德国曾一度被公认为人工智能中心，如今在人工智能成熟度指数排名中已跌至第14位。在对全球人工智能技能进行排名的《全球技能报告》中，德国的排名也从第三位下滑至第九位。包括丹麦、瑞士、荷兰和芬兰在内的十个欧洲国家在人工智能准备度方面已超越德国。在技术和数据科学领域，德国的排名较上年均下降了四位。
这些数据并非偶然的下滑，而是系统性的重要性丧失。德国科技行业目前有超过38.7万个职位空缺，但主要问题并非缺乏技术工人，而是缺乏有效利用这些专业技能的基础设施。缺乏高性能计算资源的人工智能研究沦为纸上谈兵。开发创新算法的初创公司纷纷迁往能够进行训练和规模化部署的地区。成熟的公司也将其人工智能部门迁往能源供应稳定的地区。
与美国的对比凸显了这种差异。在美国，人工智能数据中心的容量每年以数百兆瓦的速度增长。高盛预测，美国的数据中心容量将从2025年初的55吉瓦增至2027年的84吉瓦，到2030年将达到122吉瓦。而欧洲五大市场的总容量在2024年仅增长了不到400兆瓦。预计到2037年，德国的数据中心能耗将从20太瓦时增至38太瓦时——考虑到网络瓶颈，这一增长似乎难以实现。雄心勃勃的增长目标与基础设施现状之间的差距正在不断扩大。
效率革命作为一种战略出路
面对这些生存挑战，德国或将经历一次范式转变：从规模竞赛转向效率领先。德国拥有完善的科研基础设施，能够将节能型人工智能技术发展成为新的出口利器。多家研究机构正在探索大幅降低人工智能能耗的方法。这项研究有望化挑战为优势，使德国成为节能型人工智能领域的先驱。
由拉尔夫·赫布里希教授领导的哈索·普拉特纳研究所正在开发低精度算法，预计可实现89%的节能。与此同时，该研究所正与麻省理工学院合作，研发基于二维磁性材料的神经形态芯片，其能效比传统处理器高出100倍。柏林工业大学与麻省理工学院合作，开发了配备垂直腔面发射激光器（VCSEL）系统的光学芯片。初步实验表明，这些芯片的能效比目前最先进的电子数字处理器高出100倍，单位面积的计算能力也高出20倍。通过提高激光时钟频率，这些数值有望再提升100倍。
2025年4月，德累斯顿工业大学启用了神经形态超级计算机SpiNNcloud。该系统基于SpiNNaker2芯片，由35,000个芯片和超过500万个处理器核心组成。受可塑性和动态重构等生物学原理的启发，该系统能够自动适应复杂多变的环境。亚毫秒级延迟的实时处理能力为智慧城市和自动驾驶等领域开辟了新的应用前景。与传统系统相比，其能耗显著降低——神经形态架构可以将功耗降低1000倍。
弗劳恩霍夫海因里希·赫兹研究所与德国能源署 (dena) 合作，在实际人工智能应用中实现了 31% 至 65% 的节能效果。通过联邦学习，模型以分散方式训练，仅传输模型更新，在传输过程中实现了 65% 的节能。优化的 FPGA 硬件架构进一步降低了 31% 的能耗。慕尼黑工业大学开发了一种概率训练方法，该方法在保持相当精度的前提下，训练神经网络的速度提高了 100 倍。该方法并非迭代地确定参数，而是基于概率计算，并专注于训练数据中的关键点。
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用棕地替代大型数据中心——新的选址策略
联邦学习作为一种去中心化的替代方案
这些效率提升开辟了一条战略路径，可以将德国的结构性弱点转化为潜在优势。与其建造消耗数百兆瓦集中电力的巨型数据中心，不如采用基于联邦学习的去中心化架构来分散计算负载。在这种方法中，数据保留在终端设备或较小的区域数据中心内，只有训练好的模型参数才会集中聚合。这不仅降低了数据传输和中央计算所需的能源，也解决了数据保护方面的挑战。
弗劳恩霍夫研究所证明，尽管需要进行额外的压缩和解压缩，但在联邦学习中压缩传输仍能节省 45% 的能源。在 50 轮通信中，10,000 名参与者参与的情况下，ResNet18 模型实现了 37 千瓦时的节能。如果将这一结果外推至规模是其 15,000 倍的 GPT-3 模型，则可节省约 555 兆瓦时的能源。这些数据展现了去中心化架构的巨大潜力。分布式系统无需将所有计算负载集中在少数几个大型数据中心，就能更高效地利用现有的网络基础设施。
德国拥有完善的数字基础设施，遍布众多中小型数据中心。这种分散式结构通常被视为相对于超大规模云服务提供商的劣势，但在节能人工智能领域却可能成为优势。每个连接负载在 5 至 20 兆瓦之间的区域数据中心可以作为联邦学习系统中的节点。此外，这些小型数据中心产生的废热可以更便捷地输送到现有的区域供热管网，从而进一步提高能源效率。法兰克福已经制定了一项针对适宜和不适宜区域的新数据中心选址方案，旨在有效利用废热。根据这一原则，计划建设 21 个数据中心。
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工业棕地开发利用的错失良机
应对基础设施危机的另一项战略举措在于重新激活棕地。德国拥有众多昔日的工业用地，其基础设施完全适用于数据中心。这些棕地通常已具备高容量电网连接，这些电网原本是为大规模充电基础设施或高能耗应用而设计的。原本用于汽车生产或重工业的电网，无需多年扩建即可满足数据中心的需求。
到2024年，已有38%的新建物流项目在棕地上开发，比上一年增长了6个百分点。普洛斯（Prologis）在博特罗普（Bottrop）的一处棕地上开发了一个占地5.7万平方米的物流设施。梅赛德斯-奔驰正在一处原刨花板厂的旧址上建造其最大的物流中心，占地13万平方米。这些案例表明，棕地改造在技术和经济上都是可行的。根据物流咨询公司Logivest的分析，到2024年，将有约550万平方米的棕地可用于新建项目。
此类地点为数据中心提供了至关重要的优势。电网连接通常已预留数兆瓦的容量。冷却系统所需的水源供应充足。道路和交通网络也已就绪。由于无需划拨新的商业用地，审批流程可以加快。虽然污染场地的修复成本相当高昂，但考虑到另一种选择——在未开发的土地上等待数年才能接入电网——这项投资是值得的。联邦政府应为棕地开发提供激励措施，并在土地用于建设面向未来的基础设施（例如数据中心）时，承担部分修复费用。
失败的政治层面
德国数据中心面临的电力危机暴露出战略规划的根本性缺陷。数字基础设施日益增长的能源需求早已在预料之中。早在2020年，德国数据中心的用电量就已达到约160亿千瓦时，预计到2025年这一数字将增至220亿千瓦时。这些发展趋势并不出乎意料。然而，德国却没有进行协调一致的电网扩建，也没有在人工智能相关地区主动提供连接容量。结果是：投资者已准备好数十亿欧元的投资，却因电力线路不足而受阻。
德国联邦网络管理局近期大幅上调了对未来数据中心能耗的预测。预计到2037年，数据中心的电力消耗将达到78至116太瓦时，这将相当于德国总电力消耗的10%。这些数字凸显了问题的严重性。未来十二年，德国必须将数据中心的电力供应量增加两倍以上，同时还要加快能源转型，逐步淘汰化石燃料发电厂，并将数百万辆电动汽车和热泵接入电网。如果没有大规模的电网扩建和显著提升的发电能力，这项看似不可能完成的任务将无法实现。
与此同时，政治辩论仍然深陷于形式主义的泥潭。每一座新建风电场的奠基仪式，每一座打破纪录的光伏电站的落成，都会被大肆庆祝。但一个至关重要的问题却被忽略了：电力如何输送到需要的地方？德国的电网规划仍然沿用着为20世纪工业经济设计的准则。这些规划模型并未考虑到数据中心等高功率用户在空间上高度集中的爆炸式增长。当数百兆瓦的并网负荷申请突然涌入时，区域电网运营商往往不堪重负。审批流程耗时数年，而输电线路的建设则需要更长时间。等到数据中心接入电网时，其安装的技术往往已经过时了。
人工智能基础设施竞赛
德国还在犹豫不决之际，世界其他国家却在人工智能基础设施领域投入巨资。美国宣布启动“星门”（Stargate）计划，这是一项耗资数十亿美元的数据中心扩建项目。中国正稳步巩固其人工智能超级大国的地位。就连阿联酋和沙特阿拉伯这样的小经济体也在积极布局，力图成为数据中心的理想选址。沙特阿拉伯不仅受益于低廉的电价，还受益于自2024年以来一直致力于为数据中心服务提供便利并促进与其他服务提供商合作的监管环境。
甲骨文公司最初计划在法兰克福投资20亿美元，如今却依靠Bloom Energy公司的燃料电池为其离网人工智能数据中心供电。这些燃料电池只需90天即可安装完毕——这比在德国获得并网许可所需时间要短得多。这一进展表明了一种根本性的转变：超大规模数据中心运营商正在绕过现有的电网基础设施，转而建设自己的发电设施。微软正在试验小型模块化反应堆，直接为数据中心供电。亚马逊则在投资建设专门为其云基础设施供电的太阳能发电厂。
德国在这一发展方面落后于其他国家。分布式能源发电的监管门槛很高，审批流程也十分漫长。与此同时，德国缺乏将数据中心列为关键基础设施并给予相应优先考虑的政治意愿。尽管2023年颁布的《能源效率法》规定，数据中心必须从2027年起仅使用可再生能源电力，并将余热输送至区域供热网络，但如果基本的电力供应无法得到保障，这些规定就无济于事。数十亿欧元的投资因缺乏电网连接而付诸东流，此时制定可持续发展标准就显得荒谬可笑。
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三个关键问题
决定德国数字化未来的根本问题可归结为三个关键问题。首先：棕地能否成为德国人工智能的救星？还是我们行动太慢？理论上拥有550万平方米的棕地是一回事，实际操作又是另一回事。每个项目都需要进行全面的环境影响评估、制定修复计划并办理相关许可。即使所有相关方都以最高优先级开展工作，从最初接洽到数据中心投入使用也需要数年时间。在此期间，其他国家的竞争对手可以新建十个数据中心。问题不在于德国理论上是否具备这样的能力，而在于它能否拥有足够的行政和规划速度来实现这一目标。
其次：仅仅依靠大幅提升效率是否足以弥补能源劣势？目前展示的节能人工智能研究成果令人印象深刻。通过低精度算法实现89%的节能，神经形态芯片的效率提升100倍，概率方法训练速度提升100倍——这些创新确实可能标志着范式转变。然而，从实验室到大规模生产还有很长的路要走。VCSEL激光芯片目前仍处于原型阶段，其工业化规模化生产需要数年时间。像SpiNNaker2这样的神经形态处理器虽然展现了令人印象深刻的性能，但距离商业人工智能应用仍相去甚远。即使德国成为节能人工智能技术领域的全球领导者，这些技术也需要五到十年的时间才能真正实现市场化并达到相应的规模。
第三：或者五年后，我们是否只能眼睁睁地看着市场被其他国家主导？这个问题最为尖锐。因为根据目前的形势，最有可能出现的情况正是如此。当德国还在为审批流程苦苦挣扎、争论可持续性标准、等待网络扩容时，全球权力格局正在发生根本性的转变。未来主要的语言模型将在美国、中国或中东的数据中心进行训练。渗透到商业和社会各个领域的AI应用将由拥有无限计算能力的公司开发。德国公司将被降格为这些技术的消费者，而不是技术的塑造者。政治演讲中大谈的技术主权正被证明只是一种幻象。
雄心与现实之间的一线之隔
德国正处于十字路口。一条道路通往未来，即成为欧洲节能人工智能领域的卓越中心。在这个国家，节能人工智能将必要性转化为优势，并在全球可持续人工智能技术领域占据领先地位。这一愿景并非遥不可及。科学基础已经具备，研究机构正在取得令人瞩目的成果，机械工程和半导体技术方面的产业专长也已到位。通过有针对性的资金投入、加快棕地改造项目的审批流程、大规模扩建电网基础设施以及明确的战略优先次序，这条道路完全可以实现。
反之则会导致被边缘化。一个国家眼睁睁地看着投资外流，顶尖人才流失，数字价值创造在别处发生。到了2035年，这个国家会发现其整个人工智能基础设施都掌握在外国人手中，所有关键应用都访问着美国或中国的服务器，其经济对外国云服务提供商的依赖程度，如同过去对俄罗斯天然气的依赖一样。这并非反乌托邦式的设想，而是当前形势发展必然导致的后果，除非采取根本性的应对措施。
未来24至36个月内将做出决定。之后，方向将确定。人工智能的发展遵循指数曲线，没有追赶的余地。一旦落后，就无法追赶。人工智能行业的网络效应太强，先发优势太显著。德国要么现在就建立必要的基础设施，同时推动效率革命，要么就只能接受被边缘化的命运。在这场竞争中没有中间路线。历史将无情地审判那些低估了数字主权重要性的决策者一代。现在的问题不再是德国是否必须采取行动，而是它是否还有足够的实力、决心和速度，在为时已晚之前采取必要的行动。
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