在美國中西部腹地，愛荷華州連綿起伏的玉米田上，巨大的白色風車不知疲倦地轉動着，地面下新鋪設的輸電線路通向數公里外一座同樣晝夜不休的建築內，這裏不生產鋼鐵、不加工食物，也不製造汽車，卻持續吞噬着巨量電力——因為在服務器機櫃之間，大量高性能 GPU 正在並行運轉。
過去十年，科技公司談論的關鍵詞是「雲、大模型、算力規模」。很少有人真正關心這些詞背後最基礎的問題：電，從哪裏來。但近兩年來，這個問題愈發難以迴避。
當 OpenAI、Google DeepMind、Anthropic 在同一張算力曲線上相互追逐，當 NVIDIA 的 GPU 被視為 AI 時代的「新石油」，科技巨頭們忽然發現，真正稀缺的東西並不躺在晶圓廠裏，也不寫在模型參數中——而是流淌在高壓電纜裏的穩定電力。電價上漲、電網排隊、地方政府限電、數據中心審批放緩，在生成式 AI 重塑人類生產力之前，種種現實約束正在逼迫科技公司解決一個更原始的問題：誰來為這場智能革命持續供電？
於是，我們看到一家以搜索引擎起家的公司投資風電場，一家軟件公司開始認真討論核能，一家雲服務巨頭簽下幾十年的可再生能源購電協議。清潔能源不再只是 ESG 報告裏的點綴，而正在悄然變成 AI 競爭中最底層、最硬核的基礎設施。
從算力到電力，或將成為 AI 競賽的新分水嶺
國際能源署（IEA）於 2025 年 4 月發佈的報告顯示，到 2030 年，全球數據中心的電力需求預計將增長一倍以上，人工智能將成為推動這一用電激增的最主要動力。具體而言，到 2030 年，全球數據中心的電力需求將達到約 945 太瓦時，略高於當前日本的總用電量，佔 2030 年全球總電力消耗的不到 3%。該報告還點明，為滿足數據中心高速增長的電力需求，全球各地將利用多種能源，而可再生能源和天然氣憑藉經濟性和供應便利度，將佔據主要地位。
同年 11 月，IEA 還發布了「World Energy Outlook 2025」，數據顯示預計到 2025 年，數據中心投資將達到 5,800 億美元。那些稱「數據是新石油」的人將會發現，這一數字已超過全球石油供應的 5,400 億美元支出。到 2035 年，數據中心耗電量將增長 2 倍，雖然僅佔全球電力需求增長的 10% 以下，但呈現高度地域集中化。未來十年新增數據中心容量的 85% 以上預計將分佈在美國、中國和歐盟地區——其中許多項目選址會鄰近現有數據中心集羣，這無疑將給本已擁擠的電網帶來額外壓力。
2013-2035 年新增用電需求增長，綠色為數據中心
如果説算力決定了 AI 能幹什麼，那麼電力則在很大程度上決定了能幹多久。過去，芯片性能的提升主要遵循摩爾定律，AI 能力的躍遷依靠縮放定律（Scaling Law），即模型參數規模、訓練數據量與計算量呈指數級關係，從而帶來性能的線性提升。在這一過程中，儘管芯片能效也在進步，但速度卻難以企及算力需求的指數級膨脹。
根據 2024 年的數據，《紐約客》援引國外研究機構報告稱，ChatGPT 每天要響應大約 2 億個請求，在此過程中消耗超過 50 萬度電力，也就是説，ChatGPT 每天用電量相當於 1.7 萬個美國家庭的用電量。如今，模型性能持續攀升，訓練所需的能耗在增長，同時 AI 應用的普及率不斷擴大，全球範圍內的持續推理引發的電力消耗也在提高
而在耗電多之外，負載性質的改變更加值得關注。
過去的雲計算服務中，數據中心雖然耗電，但負載是高度可調度的。企業業務有高峯、有低谷，服務器利用率並非恆定，電力更像是一項可優化的運營成本。然而，生成式 AI 推理服務要求 7x24 小時不間斷運行，對電力穩定性和可靠性要求極高。換言之，AI 不是「峯值用電」，而是穩定、持續、不可中斷的電力消耗者。這一點已在多家電力公司的財報與投資者會議中被反覆提及。Dominion Energy、Duke Energy、NextEra Energy 等美國大型公用事業公司均公開表示，AI 數據中心正在成為負荷預測和資本支出的核心變量。
更重要的是，作為 AI 大廠聚集地的美國，其電力系統在過去幾十年內並不是為這一類需求設計的。
一方面，美國電網高度碎片化，跨州協調複雜，電網升級週期漫長；另一方面，大量輸電基礎設施老化，而新能源併網審批流程冗長，形成了所謂的「電網排隊」現象——發電項目已經建好，卻遲遲無法接入系統。生成式 AI 的爆發，相當於在一個已經滿負荷運行的系統上，突然疊加了一批極端用電客户。這直接導致了新數據中心排隊等電、地方政府重新評估新建數據中心審批文件，科技公司驚覺「有錢也未必能立即用電」。
與此同時，中國電網的優勢在 AI 競賽中日益凸顯。
12 月初華爾街日報刊登了一篇題為「在內蒙古，見證中國角逐 AI 賽道的另一張王牌：全球最大電網」的報道，其中指出，雖然美國發明瞭最強大的人工智能模型，並控制着最先進計算機芯片的獲取渠道，但在全球人工智能競賽中，中國手中握有一張王牌。
中國現在擁有世界上最大的電網。
該報道指出，2010 年至 2024 年間，中國的發電量增幅超過了世界其他地區的總和。去年，中國的發電量是美國的 2 倍。在實際成本方面，目前中國部分數據中心的電費支出甚至不足美國同行的一半。其還引用了中國國家數據局局長劉烈宏的發言，「在中國，電力就是我們的競爭優勢。」
誠然，在電網建設方面，中國採取的是國家主導的前瞻性基礎設施先行模式。其核心是通過國家級工程，提前數年甚至十數年佈局能源生產與輸送的「高速公路」，構建可進行全國統一調度的電網體系，在穩定的供電能力之外，還擁有備用裕度。中國已建成超過 5 萬公里的特高壓線路，承擔了全球 90% 以上的特高壓輸電量。這些「電力動脈」能夠以極低損耗將西部能源基地（如內蒙古、新疆）的清潔電力輸送至東部算力樞紐，實現了「西電東送」的戰略構想。與之配套的「東數西算」工程，則主動將數據中心集羣引導至能源富集、氣候適宜的中西部地區，從地理上優化了能源與算力的配置。
數據中心電力消耗數據，來源：IEA
在此背景下，AI 數據中心的電力消耗當下仍是「不足為懼」。
有意思的是，華爾街日報的報道引起了特朗普的關注，該文章發佈後，其 Truth Social 上連發數條推文，稱華爾街日報的報道「一如既往的錯誤」，並提到，美國每個正在建設的大型 AI 工廠，都會配備自己的私人發電廠，這些發電廠還會把多餘的電力輸送回國家電網。
特朗普在 Truth Social 針對華爾街日報的報道進行迴應，稱美國電網正在加強並擴張，用途遠不止 AI，規模之大前所未有
事實也確實如此，本應着眼於數據中心建設的科技大廠，紛紛開始操心起電力供應的難題。而這不也恰恰説明了，美國電網建設在當下的 AI 競速賽上並未給領跑行業的龍頭們提供足夠的支持嗎？
從綠電買家到能源玩家——巨頭的戰略變化
當電力成為現實瓶頸，科技公司的戰略轉向幾乎是同步發生的。就在幾年前，採購可再生能源還主要是一則光鮮的 ESG 新聞，用於塑造負責任的企業形象。如今，這場遊戲的性質已經徹底改變。清潔能源佈局已從「品牌建設」的附屬品，躍升為關乎核心業務連續性與競爭力的「戰略剛需」。在這一過程中，企業往往並非單純出於成本考慮而轉向綠電，而是在尋找一種可控的長期電力解決方案。
對此，清潔能源，尤其是風電、光伏，提供了三項關鍵價值——可擴展性、價格確定性與敍事合法性。
首先，比傳統能源，新建可再生能源項目的擴展速度更快，更容易與數據中心同步規劃。其次，通過長期購電協議（PPA），科技公司可以鎖定十年甚至二十年的電價，對衝未來能源市場波動。同時，在公共輿論、地方政府與監管層面，清潔能源為大規模用電提供了合理性基礎。
過去兩年，Google、Amazon、Microsoft、Meta 相繼擴大清潔能源投資和採購規模。
其中，Google 母公司 Alphabet 在 2025 年底宣佈以約 47.5 億美元收購美國儲能和清潔能源開發商 Intersect Power，此舉標誌着企業直接進入能源資產建設與運營領域，而不僅僅依賴傳統購電協議（PPA）。這筆交易預計在 2026 年上半年完成，Intersect 將作為獨立子公司繼續運營，但其電力開發能力將優先服務於 Alphabet 在全球範圍內部署的數據中心與算力基礎設施。
此外，Google 還與 NextEra Energy 擴大合作，通過新的清潔能源合同推動數據中心與可再生電力項目聯動，並與 Brookfield Asset Management 簽約，採購高達 3GW 的水力發電電力，這也成為其歷史上最大規模清潔能源採購協議之一。
Microsoft 的行動更具未來主義色彩，不僅在全球簽下了海量太陽能和風電 PPA，更將目光投向了核能——這個被認為是提供穩定、零碳基載能源的終極解決方案之一。其與能源公司 Constellation Energy 達成協議，推動賓夕法尼亞州的三裏島核電站重啓計劃，以穩定長期電力供應。
另外值得關注的是一家名為 Helion Energy 核聚變企業，其成立於 2013 年，致力於開發商業化的核聚變發電技術，提供零碳、低成本、可持續的清潔能源。
2025 年 1 月，Helion Energy 宣佈完成一筆 4.25 億美元的 F 輪投資，該輪融資將用於擴大該公司突破性聚變技術的商業化工作。新投資者參與了超額認購和擴大規模的融資，主要包括 Lightspeed Venture Partners、SoftBank Vision Fund 和一家主要大學捐贈基金。以及現有投資者，包括 Sam Altman、Mithril Capital、Capricorn Investment Group 等。就在今年 7 月，該公司宣佈獲地並啓動全球首座聚變電廠 ORION 的建設，以期實現在 2028 年前向微軟輸送 50MW 聚變電力。
而 Helion Energy 並非 Sam Altman 本人在清潔能源領域的唯一落點，他長期投資並曾任 Oklo 的董事長，該公司專注於開發小型模塊化核裂變反應堆（SMR），從而提供低碳、可靠、核能供電。
相較於激進的能源採購佈局，Meta 在數據中心能效優化和「節流」方面也投入了大量資源。其設施普遍採用外部空氣自由冷卻和蒸發冷卻等高效冷卻技術，結合先進的冷卻系統設計和運營優化，使得多個數據中心的能效（PUE）達到了約 1.07–1.08 的業內領先水平，接近理想值 1.0。
結語
毫無疑問，智能革命終究離不開供電。
如今，算力競賽的戰線已經延伸至能源領域，在未來的 AI 競爭中，不只是模型參數和推理效率的競賽，穩定、可擴展、可持續的能量供給也將成為決勝點。玉米田裏的風車仍在轉動，數據中心的 GPU 仍在高速工作着。算力可以指數級增長，但電力必須落在土地與設備之間。那些提前意識到這一點併為之下注的公司，也在積極爭奪能源話語權。
參考資料\
1.https://www.wsj.com/tech/china-ai-electricity-data-centers-d2...\
2.https://www.reuters.com/technology/alphabet-buy-data-center-i...
3.https://mp.weixin.qq.com/s/ky0AnkdJFSeTq0TQxjMl3Q
