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一座1千兆瓦的数据中心 ，一年要用多少电？

大概相当于一座中等大小城市的全年耗电量 。

如果全球AI大模型同步满负荷运载
，电还够用吗？

随着OpenAI
、英伟达、谷歌等科技巨头纷纷投入“千亿级”建厂竞赛，AI不再只是技术角逐 ，更演变为一场电力之战。

“账单一直在涨
。 ”57岁的凯文·斯坦利说。他的住所距离美国弗吉尼亚州一个数据中心港约一个多小时的车程 。随着该州数据中心不断兴建，三年来
，他的能源账单增加了80%
。

随着人工智能浪潮升温，从模型训练到计算推理 ，每一次算力迭代
，背后都是电力系统的极限挑战。

彭博新能源财经预计，到2035年 ，全球数据中心耗电将占全球电力使用的4%以上 。如果把它当作一个“虚拟国家
”
，其用电量将排在全球第四，仅次于中国 、美国和印度
。

因此 ，高盛专题报告显示
，未来人工智能发展最大的瓶颈，或许不在芯片 ，而在电。

这一轮全球科技竞赛的背后
，一场看不见的能源博弈也在展开 。

中国正凭借强大的能源系统和战略布局，占得先机
。

2024年 ，中国发电量超过10万亿千瓦时，占全球三分之一。

庞大的电力供应背后
，是持续完善的能源基础设施 。“西电东送”“西气东输 ”“北煤南运
”等国家级能源大动脉，不断优化能源供给配置
。

尤其是 ，中国不断推进特高压输电建设
，形成了全球领先的电力基础设施体系，为AI算力扩张提供了坚实支撑。

同时 ，为应对人工智能发展所需要的高密度用电
，中国不仅在扩容供给，也在推动资源优化配置 ，能源、数据
、算力被统筹纳入全国一张网 。

“东数西算”正是这张大网的核心节点。

在东部
，数据需求持续增长，但土地、电力等资源紧张；在西部 ，可再生能源丰富
，具备承载大量算力的潜力
。这一工程将东部地区产生的数据需求引向西部计算和处理，实现算力与能源的匹配 ，提升整体资源使用效率。

当前，“东数西算 ”的规模化效应逐步显现
，为全国提供了约八成的智算算力 。

满足AI发展用能的同时，中国也着眼绿色可持续未来
。

AI不仅是耗电大户 ，也是碳排放大户。清华大学能源互联网创新研究院副院长 、数字化转型研究室主任高峰指出
，要进一步提升算力的绿色属性，需要更多地使用风电
、光伏等新能源绿色电力 。

他认为 ，为了应对算力中心的需求波动和新能源的供电波动
，需要以“算电协同
”实现算力视角下新型电力系统的“供需协同”
。

更具前瞻性的是，中国对能源领域人工智能的发展作出部署 ，设定分阶段“人工智能+能源 ”发展目标。

放眼智能化未来
，AI技术的加入，将给能源系统装上“智能大脑
” 。从能源生产安全管控 ，到完善电网调度、预测能源需求
，再到优化新能源规划设计 、智能降碳……能源保障AI发展
、AI反哺能源系统优化的正向循环将逐渐形成
。

AI耗能困境并非无解之局。依托坚实的电力基础、系统性的战略布局和前瞻的技术融合，中国在探索一条绿色 、安全
、高效的AI发展之路 。这不仅关乎当下的算力需求 ，更通过让能源与算力携手，驱动明日的数字世界
。

(“三里河”工作室)