全球競逐算力盡頭是電力！陸破題AI能源瓶頸。（新華社） 字級設定：小中大特 中新社「經濟觀察」欄目18日報導，隨著人工智慧（AI）生成影片、短劇及各類應用增加，資料中心耗電量持續攀升，電力供應正成為全球AI產業擴張面臨的共同瓶頸。AI競賽正從晶片、模型與演算法延伸至能源。大陸國產大模型DeepSeek於17日啟用算力峰谷定價機制，以市場化方式引導算力錯峰使用，再度凸顯AI快速發展背後的「算力盡頭是電力」問題。
國際能源署（IEA）4月發布報告指出，AI資料中心擴張正面臨電網接入、設備供應及能源基礎設施等現實限制。部分科技巨頭已採取自建能源設施方式確保供電，包括馬斯克旗下xAI曾在美國田納西州部署天然氣發電設備；微軟、Meta及亞馬遜等企業也積極尋找穩定電力來源。IEA署長比羅爾表示，能夠以安全、經濟且快速方式提供電力的國家，將在AI競爭中占據先機。
在此背景下，大陸試圖利用龐大的電力及電網基礎設施，破解「算力與電力」之間的矛盾。數據顯示，大陸2025年全社會用電量突破10萬億瓩時；今年迎峰度夏期間，全國用電負荷4度刷新歷史紀錄，電網運行整體保持平穩。
大陸電力企業聯合會預測，「十五五」期間大陸算力用電量年均新增將超過1000億瓩時，到2030年達到8000億瓩時。這意味著，隨著AI模型訓練及推理需求快速增加，算力產業對能源供應的需求將進一步攀升。
中新社報導，華北電力大學能源互聯網研究中心副主任王永利受訪表示，算力競爭正愈來愈受到電力取得速度及供電可靠性的制約，高端算力競爭已由晶片、演算法延伸至能源基礎設施，大陸破解「算電矛盾」的核心在於「系統協同」。
具體而言，大陸正推動大型新能源基地與國家算力樞紐協同布局，結合儲能、「源網荷儲」一體化及綠電直連，提升算力中心供電穩定性。同時推動「算力跟著能源走」，讓西部新能源資源豐富地區承擔更多可遷移的AI訓練任務，東部則承載對低延遲要求較高的應用，藉由跨區綠電及儲能降低能源成本。
另一項思路是將部分算力由「剛性負荷」轉為可調節負荷。由於部分AI訓練及批次運算可延遲、可遷移，資料中心可依新能源發電量及峰谷電價調整運行時間，甚至參與電力需求響應市場。
大陸官方此前表示，「十五五」期間新型電力系統投資將超過5兆元人民幣。隨著《新型電力系統建設「十五五」規畫》提出電力與算力協同發展措施，大陸正試圖將AI算力競爭由單純比拚晶片與模型，進一步轉向能源、電網與算力基礎設施的整體競爭。對全球AI產業而言，誰能更快解決「算力耗電」問題，可能成為下一階段科技競爭的關鍵。
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