淵謀遠略/全球算力競爭 能源供給成關鍵\袁 淵

人工智能的盡頭是算力，算力的盡頭是電力，這句行業箴言道破了天機。全球算力競爭的表象是技術、資本與人才的角逐，但其底層邏輯、終極瓶頸與勝負關鍵，實則牢牢綁定在全球能源結構的演變之上。

數據顯示，截至2025年6月，全球總算力規模達4495EFLOPS（每秒百億億次浮點運算），同比增速高達117%，其中智能算力規模達3846EFLOPS，佔比超85%，基礎算力與超算算力僅分別佔13%與1%。這一數據意味着，全球每100次浮點運算中，就有85次服務於人工智能模型的訓練與推理場景，智能算力已成為全球算力供給的絕對核心。國際數據機構預測，未來五年全球算力仍將保持年均60%以上的高速增長，到2030年智能算力佔比將突破95%，徹底奠定其在算力供給體系中的主體地位。

AI迭代增加電力需求

算力的爆發式增長，直接源於AI大模型的瘋狂迭代：從2018年GPT-1的1.17億參數，到2024年GPT-4的超萬億參數，大模型的參數量級每18個月就實現10倍增長，而其訓練與推理所需的算力更是增長超100倍。這種遠超摩爾定律的擴張速度，讓算力徹底從數字經濟的「基礎設施」，升級為國家戰略層面的「核心資產」，成為衡量一國綜合國力與未來發展潛力的關鍵核心指標。

當前全球算力競爭呈現「一超多強、中美領跑」的整體格局，算力資源高度向頭部經濟體集中，國家間的梯隊分化特徵十分明顯。美國憑藉技術、生態與資本的絕對優勢，穩居全球算力霸主地位；中國緊隨其後，形成全球算力競爭的第二梯隊；歐盟、日本、韓國等發達經濟體憑藉產業基礎與技術積累構成第三梯隊；中東、印度等新興市場國家則依託自身資源優勢加速追趕，成為全球算力格局中的新生力量。

從算力規模維度看，美國、中國、歐洲、日本四國（地區）合計佔據全球88%的算力資源，形成對全球算力市場的絕對壟斷態勢。其中，美國算力規模全球佔比達44%，接近全球半壁江山；中國佔比23%，位居全球第二；歐洲佔比17%；日本佔比4%。分算力類型來看，不同國家間的差距更為顯著：智能算力領域，美國全球佔比達46%，中國為21%，雙方差距達25個百分點；基礎算力領域，美國佔比36%，中國29%，差距縮小至7個百分點；超算算力領域，美國佔比高達52%，中國僅為13%，美國仍具備壓倒性優勢。

從載體分布維度看，作為算力物理載體的全球數據中心，整體呈現「西多東少、美歐主導」的分布特徵。美國以4088座數據中心，佔據全球數據中心總量的43%，數量是第二名德國（507座）的8倍；中國以369座位居全球第四。北美地區（美國、加拿大）數據中心數量合計佔全球近50%，歐洲「FLAP-D走廊（法蘭克福、倫敦、阿姆斯特丹、巴黎、都柏林）」聚集了歐洲70%以上的算力資源，亞太區則以中國、日本、韓國為核心，形成區域性的算力集群。

算力的虛擬屬性極具迷惑性，但其運行邏輯完全遵循物理世界的基本規律。每一顆AI芯片內部都集成着數百億顆晶體管，每秒要完成數十億次的電子開關切換，這種微觀層面的高速物理運動，必然伴隨着巨大的能量消耗與熱量產生。而數據中心作為算力的「物理容器」，由成千上萬台服務器、網絡設備、存儲系統構成，需要7×24小時不間斷滿負荷運行，已然成為名副其實的「電力巨獸」。

全球數據中心的電力消耗正以驚人速度持續增長，其增速是全球總用電增速的4倍，成為全球電力消費增長最快的領域之一。國際能源署（IEA）發布數據顯示，2024年全球數據中心耗電量達415太瓦時（1太瓦時=10億度），佔全球總用電量的1.5%，這一耗電量相當於英國全年的電力消費總量。隨着AI算力的爆發式增長，這一數字還將急劇攀升：預計2026年全球數據中心耗電量將突破1000太瓦時，相當於日本全年的用電量；2030年將達到945太瓦時至1400太瓦時，接近或超過德國全年的用電量。

具體到單個設備與項目，算力的能耗特徵更為直觀：一台搭載英偉達H100芯片的高端AI服務器，單卡峰值功耗就達700瓦，一個萬卡級AI智算中心，僅計算單元每小時耗電量就達7000度，相當於300戶普通家庭一天的用電量。更嚴峻的問題是，AI服務器的能源轉換效率極低：通用服務器僅3%的電能用於實際計算，剩餘97%全部轉化為熱量；而AI服務器因GPU高功耗特性，有效電能佔比進一步降至1.5%，形成了行業內「高能耗、低算效」的核心悖論。

歐美電網負荷近極限

算力的指數級擴張，正與全球能源供給的有限性形成日益尖銳的矛盾，能源已成為制約全球算力產業發展的首要瓶頸，從總量、結構、布局、成本四個維度，全面限制着全球算力的擴張步伐。

其一，電力供給總量不足的矛盾日益凸顯。算力用電增速遠超全球電力新增裝機速度，歐美多國電網已逼近承載極限。行業研報預測，到2030年美國AI算力負荷將達153GW，將推高全社會用電尖峰負荷至963GW，需新增發電裝機1751GW才能滿足需求，但美國2026-2030年備案的新增發電裝機僅200GW，年均電力缺口高達50GW。歐盟、日本、韓國等發達經濟體同樣也面臨着嚴峻的電力短缺困境。

其二，能源結構與算力需求的錯配問題突出。全球算力中心高度集中的北美、歐洲地區，可再生能源佔比不足、化石能源仍佔電力供給主導地位。美國近60%的電力供應依賴化石燃料，數據中心最為密集的弗吉尼亞州，用電碳強度比全美平均水平高出48%。同樣的一次AI推理請求，在清潔能源豐富的加州僅產生650克碳排放，而在化石能源主導的西弗吉尼亞州則高達1150克，二者相差近一倍。

其三，區域能源分布不均加劇算力布局失衡。全球清潔能源（風電、光伏、水電）主要分布在人口稀少的西北、東北、西南等偏遠地區，而算力需求則高度集中在經濟發達、人口密集的東部沿海與歐美核心城市群。能源供給與算力需求的空間錯配，導致電力需要遠距離傳輸，不僅產生巨大的輸電損耗、推高用電成本，同時也加劇了區域電網的負荷失衡問題。

其四，能源價格波動直接衝擊算力企業盈利能力。在數據中心的全生命周期運營成本中，電力成本佔比高達40%-60%，是算力企業最大的剛性支出項。行業的測算數據顯示，國際能源價格每上漲10%，算力企業的利潤率就會下降3至5個百分點。2021至2023年全球能源危機期間，歐洲多國電價暴漲數倍，當地多家數據中心陷入持續虧損，部分企業被迫暫停算力擴張計劃，甚至將算力產能向低電價地區轉移。

再生能源重要性上升

當前全球能源結構呈現「化石能源為主體、非化石能源快速增長」的核心特徵，傳統化石能源與清潔能源處於長期並存、逐步轉型的發展階段，能源結構的演變直接決定着全球算力產業的發展底色。

從一次能源消費結構來看，截至2024年，全球化石能源（石油、煤炭、天然氣）在一次能源消費中的佔比約80%，仍處於絕對主導地位。其中石油佔比31%，煤炭佔比27%，天然氣佔比22%；非化石能源（太陽能、風能、水能、核能、生物質能）佔比約20%，但消費增速遠超化石能源。2025年全球一次能源消費總量約234億噸標準煤，同比增長2.2%；其中非化石能源消費同比增長6.7%，而化石能源消費僅增長1.0%，非化石能源已成為全球能源消費增量的絕對主體。

全球算力競爭的本質，是一場關於能源、技術、資本與國家戰略的綜合較量。在這場關乎國家未來發展與人類文明走向的競賽中，能源是根基，算力是引擎，綠色是方向。沒有穩定、清潔、低價的能源供給，再先進的芯片技術、再龐大的資本投入，都無法支撐算力產業的持續擴張；沒有高效、智能、協同的算能融合體系，再豐富的能源資源，也難以轉化為數字經濟的核心競爭力，更無法在全球算力競爭中佔據優勢地位。

（作者為外資投資基金董事總經理）