TL;DR：
当英伟达的芯片从“硅片”演变为“电炉”，AI 竞赛的胜负手已从算法实验室转移到了发电机房。北美电网的陈旧基建正沦为算力扩张的绞刑架，这场由能源结构性短缺引发的权力重组，将重新定义未来十年的资本流向与地缘竞争力。
如果说数据是新时代的石油，那么在 2025 年的算力竞赛中，石油显然已经不够用了——我们需要的是直接燃烧这些石油换来的、源源不断的电子流。
长期以来，硅谷的先知们习惯于在虚拟世界的指数级增长中谈笑风生，却忽略了物理世界的一条基本律法：熵增是需要付出代价的。随着英伟达 Blackwell 架构的全面铺开，单个机架的功率密度已达到五年前普通云服务器的 50 倍。这种进化速度，让原本就患有“基建关节炎”的北美电网显得像是在用维多利亚时代的邮政系统来支撑 5G 通信。
算力之巅：从“摩尔定律”到“焦耳定律”
AI 叙事的逻辑正经历一场剧烈的极移。过去两年，资本市场的宠儿是那些能做出百亿参数模型的才子；而现在，谁能搞到邻近变电站的建设批文，谁才是真正的权贵。微软首席执行官萨蒂亚·纳德拉（Satya Nadella）的一席话撕掉了科技巨头的优雅面纱：供电能力已成为比芯片更坚硬的瓶颈。1
这种焦虑并非空穴来风。2025 年底，美国最大区域电网 PJM 的容量拍卖价格从每兆瓦日 28.92 美元暴涨至 269.92 美元。2 这九倍的跳涨与其说是市场定价，不如说是对“算力生存权”的恐慌性赎买。在德克萨斯州，OpenAI 与 Oracle 规划中的“Stargate”项目预计耗电量将达到 1.2GW，这相当于一个中型城市的全部负荷。2 当一个数据中心开始与数十万户家庭争夺电灯开关的优先权时，技术的普惠性便开始让位于能源的残酷分配。
基建泥潭：老化铜线构成的“北美硬墙”
然而，问题的核心不在于我们能否制造出足够的电子，而在于我们如何将它们输送到那群贪婪的 GPU 面前。美国电网正面临一场“中年的危机”：70% 的输电线路和变压器服役时间超过 35 年。2 在弗吉尼亚州的数据中心核心区，并网排队的等待时间已飙升至惊人的 7 年。1
这种建设周期的毁灭性错配，正成为硅谷巨头们的噩梦。数据中心 18 个月就能拔地而起，但配套的变压器交付周期却从 6 个月拉长到了 3 年。2 这种延迟不仅是时间成本，更是资本效率的毒药——数亿美元采购的 GPU 每在仓库里闲置一天，其残值就在摩尔定律的磨盘下损耗一分。于是，我们看到了极具讽刺意味的一幕：最尖端的科技公司开始采买最原始的生产力，卡特彼勒的柴油发电机和三菱重工的燃气轮机订单接到了十年后，科技巨头们正试图“弃网自保”，把自己变成带围墙的能源孤岛。
能源困境：绿色理想与算力生存的博弈
更深层的结构性矛盾在于能源供给的“成色”。过去十年，美国在环保政策的驱动下加速了煤电退役，试图用风能和光伏填补缺口。然而，AI 是一种“刚性满载”的负荷，它需要 24/7 的稳定供电；而风光能源则是“看天吃饭”的“潮汐负荷”。这种错配导致了一个尴尬的现实：为了保障 AI 的连续性，被诅咒的煤电和气电不得不重回一线。1
这种从“减碳理想”向“算力生存”的阶段性撤退，标志着全球能源转型进入了一个更务实、也更混乱的新阶段。与此同时，中国在这场竞赛中展现出了另一种形态：虽然在算力顶峰上受限于芯片供应，但其凭借强大的能源调配能力和相对冗余的电力储备，正试图通过“算力电力协同”机制，构建一套更具成本竞争力的能源载体贸易。3
在这场电子的争夺战中，赢家将不再是那些仅仅拥有算法优势的公司，而是那些能够整合能源上游、电力装备乃至电网柔性改造全产业链的“全能巨兽”。AI 的终局，终究要看谁能率先翻越那道由水泥、钢铁和老化铜线构成的硬墙。正如黄仁勋所断言，电力的可用性，而非 GPU 的数量，将最终决定 AI 进化的边界。2
引用
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AI的尽头是电力| 国金研究 · 新浪财经 · 国金研究 (2025/11/17) · 检索日期2026/2/9 ↩︎ ↩︎ ↩︎
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AI 竞赛终局：电力说了算？ · 海豚投研 · 海豚君 (2026/2/9) · 检索日期2026/2/9 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎
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全球最大镰刀也盯上能源了 · 妙投 · 妙投编辑部 (2024/10/24) · 检索日期2026/2/9 ↩︎