1 全球AI竞赛：从缺芯到缺电
AI的本质是大量神经元参数的频繁计算，任何逻辑上不可逆的信息处理都会产生热量并消耗能量，这是一种能量与信息的转化。AI模型在训练和推理过程中，本质上是在进行海量的矩阵乘法运算，每一步运算都在将电能转化为"AI智能"这种有序的信息结构。因此，当算力需求呈指数级增长时，电力需求也会逼近物理上限，AI就演变为一场关于能源效率的竞赛。
黄仁勋认为，电力是新的货币，它是决定算力产出上限的物理底座，未来AI数据中心，输入的是电力，输出的是智力。马斯克2024年就开始预警说，"我们现在面临芯片短缺，大约一年后可能出现变压器短缺，大约两年后则会出现全面的电力短缺"。2026年1月的达沃斯论坛上马斯克进一步指出"AI 部署的根本限制因素是电力，就是能源。" 他认为AI 瓶颈已从芯片转向电力，美国正面临电网老化、光伏政策掣肘问题，而中国在电力与光伏产能上已明显领先。
全球范围内，电力供应的紧缺已成为AI发展的首要瓶颈。国际能源署IEA指出，全球数据中心、人工智能和加密货币的电力消耗在2026年将突破1000TWh。
未来，全球AI产业进入算力即国力阶段，电力供应的稳定性与充足性重要性大大提升。未来决定一个国家或区域AI竞争力的核心变量，将是其电力基础设施的韧性与冗余度。简单来说，如果没有足够的电力支持，再先进的架构也无法转化为实际的生产力，电力已经成为AI时代稀缺的战略资源。
2 欧美电力瓶颈：电网短板制约算力基础设施扩张
2025年，全球电力呈现三大核心趋势：一是电力增速超过整体能源增速，电力需求增长速度已达到总能源需求增长速度的两倍以上，主要是由于电动车、AI。二是绿电超越煤电。2025年，全球可再生能源发电量增速显著，全球风能、太阳能等可再生能源的总发电量正在超过煤炭发电量。三是并网瓶颈成全球难题。无论是美国还是欧洲，目前电力系统的最大阻碍已不再是"发电够不够"，而是"电网能不能接入"。全球约20%的新增数据中心和清洁能源项目正面临严重的并网延迟风险。
具体来看，2025年，中国全社会用电量首次突破10万亿千瓦时，创下全球单一国家用电量的新高。中国一国的用电量约相当于美国的2.4倍，甚至超过了美国、欧盟、俄罗斯、印度和日本全年用电量的总和。在经历了长达十年的用电平台期后，美国由于受到AI与数据中心的影响，用电在2025年表现出增速2.3%的增长。欧盟的电力需求在 2025 年仅增长约1.1%，仍处于能源危机后的缓慢恢复阶段。
中国通过高强度的电网投资，构建了全球最强的电力保障体系。首先从装机规模看，截至2025年底，全国累计发电装机容量达38.9亿千瓦，同比增长16.1%。其中太阳能12亿千瓦、风电6.4亿千瓦，爆发式增长，为AI提供了绿电基础。从电网投资强度看，国家电网2025年投资约6500亿元，而2026年预算将升至7200亿-7800亿元，同比增长超20%，为算力爆发提前布局。
与此同时，我们看到欧美正受困于老旧电网。巴菲特曾多次指出，美国电网由于监管分散和设备老化，投资严重不足，他在伯克希尔哈撒韦的信中提到，现代化的电网建设需要数十年和数千亿美元的投入，而美国目前的进度缓慢。比如英国国家电网（National Grid, NGG）发布了大电网升级计划，2025-2029 年的资本开支计划已上调至600亿英镑，以应对日益增长的数据中心负载。
