大家都知道AI耗电厉害，但可能不知道它这么“能吃电”。举个例子，训练一个像GPT-3那样的大模型，耗电量相当于600户家庭一年的用电总和。
而像ChatGPT这样的AI服务，光是每天运行，就要消耗50万度电。到了2025年，全球AI的总耗电量，已经快要赶上日本一个国家的年用电量了。
问题是，全球AI的“大脑”大部分集中在美国。这股巨大的电力需求，正在让美国陷入一场始料未及的能源危机。
美国的发电量增长，根本追不上AI数据中心吞噬电力的速度。更要命的是，美国的很多输电线路已经老化，扩容升级极为困难。
电力系统就像一条年久失修的高速公路，突然要承受暴涨的超载货车，随时可能“堵死”或“垮掉”。这种情况，已经被一些美国媒体描述为逼近“国家紧急状态”。
为了“救火”，美国现在是什么招都得用上了。过去他们大谈特谈环保（ESG），要淘汰高污染的化石能源。
但现在，什么天然气发电、煤炭发电，只要能快速增加电力供应，都重新被提上日程。他们甚至计划新建十多座大型核反应堆，总投资高达数千亿美元。可以说，为了给AI“喂饱电”，所谓的环保目标暂时被抛在了一边。
但远水难解近渴。这些电站从建设到投运，需要漫长的周期，短期内电力缺口根本无法解决。而且，就算电厂建好了，老旧的电网能不能把电送过去，又是一个天大的难题。
全面升级电网，那是另一个天文数字的开销。正因为如此，连美国前总统特朗普都公开喊话，要求AI公司“自己搞定电力问题”，别让普通民众为此承担高昂电费。
这场危机，反而让一些人看到了不同的竞争格局。不少行业专家，包括马斯克都指出，AI竞赛的下半场，不仅是算法和芯片的比拼，更是电力基础设施的较量。在这一点上，中国的优势开始凸显。中国的发电能力、电网建设和升级速度，都拥有强大的规划和执行能力。当电力成为制约AI发展的瓶颈时，谁拥有更稳定、更充沛、更可控的能源供应，谁就可能掌握更多的主动权。
所以，AI的未来之争，战场可能不止在实验室和芯片里，更在发电厂和输电塔上。美国AI这辆狂奔的赛车，会不会先被自己的“油箱”限制住速度，将是一个值得观察的有趣问题。而这场由技术引发的能源危机，也正在重塑全球科技竞争的底层逻辑。
热门跟贴