“中国将拥有比其他任何国家都更多的电力，也可能会拥有更多芯片。”马斯克在近期播出的一档播客节目中表示。“按照当前的发展趋势，中国在AI算力方面将远超世界其他国家。”
马斯克认为，这场人工智能科技竞赛的决定性因素，并不只在于算法或芯片性能，而在于扩大电力生产和供应的能力。按照他的估计，到2026年，中国发电量可能会达到美国的3倍，有能力支持耗能巨大的人工智能数据中心。
当前，全球人工智能正处于迅猛发展阶段，随着大模型参数规模持续扩张与智算中心建设提速，能源供应也从传统的支撑条件升级为影响产业竞争力的关键要素。人工智能的数据中心用电需求高速增长，电力供应的稳定性、成本优势与可持续性，逐步成为衡量AI产业发展潜力的重要维度。
AI算力领先需要这样一个强大、可靠且不断升级的电力系统作为坚强后盾。人工智能尤其是大规模模型的训练和推理，是高度能源密集型的活动，数据中心由此被喻为“能耗巨兽”，所以算力竞争在物理层面首先凸显为电力支撑能力的竞争。
能源在AI产业中的重要性提升，并不意味着对芯片与算法的替代，而是形成三者协同共生的“算力铁三角”关系。其中，能源为算力的规模扩张提供基础保障，芯片是算力输出的重要载体，算法则影响算力的利用效率，三者相互赋能、缺一不可，共同构成AI产业的核心竞争力体系。这种协同逻辑，是部分经济体能够将能源优势转化为实际算力竞争力的关键所在。
从产业实践来看，形成了“能源-芯片-算法”的协同优化路径。在单卡性能存在差距的情况下，通过“集群突破”策略，将大规模国产加速卡的算力聚合，结合高效算法调度，实现特定场景下的性能超越。例如部分AI超集群系统通过技术创新，显著提升了大模型训推性能；部分智算集群更是依托绿电优势，建成大规模集群并推进更高规格训推一体智算集群建设。
从技术逻辑来看，大参数模型的分布式训练需要大规模芯片集群支撑，而芯片性能的充分发挥离不开稳定的能源供给。高效的能源配置能够有效提升芯片运行稳定性与使用寿命，进而优化整体算力输出效率。在此认知下，持续加大芯片与算法领域的研发投入，通过核心芯片自主研发、算法框架优化等举措，确保充足的电力能够转化为有效算力。
AI算力相关优势，源于能源供给、政策引导与产业创新的三重协同支撑。
第一，能源供给的规模与结构优势。风电、光伏等绿色能源的大规模开发，不仅提升了电力供应的稳定性，也降低了能源使用成本。充足的电力产能形成了可观的备用电力容量，为智算中心等大能耗项目的落地提供了保障。能源基地提供的低成本绿电，有效降低了AI算力的运营成本，为算力的规模化扩张创造了有利条件。这种能源供给的规模优势与成本优势，构成了AI产业发展的基础支撑。
第二，前瞻性的政策引导与规划。通过实施算力布局专项工程，规划建设多个算力枢纽节点与数据中心集群，引导算力资源向电力富余地区集中，实现能源供给与算力需求的空间匹配。同时，构建起“算电协同”的发展机制，进一步提升了能源利用效率。多项相关政策的持续出台，为AI产业与能源产业的深度融合划定了清晰路线图。政策的系统性发力，有效推动了能源优势向算力优势的转化。
第三，产业实践的创新与生态协同。相关企业通过技术创新放大优势效应，协同发布AI计算开放架构，通过软硬件协同优化提升算力利用率；通过芯片集群调度、存储优化等技术创新，实现了算力资源的高效配置；通过汇聚大模型、芯片、软件等领域企业，形成了全链条的人工智能产业生态，推动数字经济产值快速增长。这种产业创新与生态协同，让能源优势真正转化为可持续的产业竞争力。
人工智能时代的竞争力，可以看作是能源体系现代化水平的角力。中国在致力于算力、芯片的突破的同时，同步夯实更基础的能源根基。从电力系统到清洁能源转型，从能源强国目标到新型能源体系的构建蓝图，这场支撑未来数字文明的能源革命，将助力中国自身的经济社会发展和碳中和目标实现。
回过头来，当我们审视中国正在推进的能源变革和已经锁定的能源强国目标，便会发现，能源电力领域宏大且深刻的转型，正为近在咫尺的人工智能浪潮构筑坚实支撑。
参考来源：
《马斯克：中国AI算力将“远超世界他国”》，财联社
《马斯克：中国“会搞定芯片问题”》，参考消息
《事关中国，马斯克最新发声》，环球时报
《从电力角度，聊一聊马斯克关于中国AI算力前景的论断》，中国能源报
《人工智能提速全球能源行业变革》，新华网
《人工智能算力基础设施赋能研究报告 (2025 年)》，中国信通院
《中国绿色算力发展研究报告》，赛迪顾问
]article_adlist-->
海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP
配资公司配资网站提示：文章来自网络，不代表本站观点。
