华尔街日报的长篇报道中说，美国发明了最强大的人工智能模型，并控制着最先进计算机芯片的使用权限，但在这场全球人工智能竞赛中，中国还有一张王牌。
中国如今拥有世界上规模最大的电网。2010年至2024年间，中国的电力产量增长超过了世界其他国家的总和。
去年，中国发电量超过美国两倍。一些中国数据中心的电价甚至不到美国数据中心的一半。
“中国的电力是我们的竞争优势。”中国国家数据局局长刘烈宏在今年3月说。
中国对电力主导地位的追求，正在改变内蒙古偏远地区的面貌，这片如同德克萨斯般辽阔的土地上，现已布满数千座风力涡轮机，电力输送线纵横交错，为官方所称的“草原云谷”供电，那里目前已有超过100座数据中心在运营或建设中。
这还只是开始。摩根士丹利预测，到2030年前的五年内，中国将在电网项目上投资约5600亿美元，比前五年增长45%。高盛则预计，到2030年，中国将拥有约400吉瓦的备用电力容量，是届时全球数据中心预计用电量的三倍左右。
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OpenAI将中美之间的电力缺口称为“电子差距”，已成为美国科技行业领导者关注的焦点。微软首席执行官萨蒂亚·纳德拉表示，公司担心购买的大量芯片可能无法获得足够电力运行。
一些企业希望华盛顿采取更多措施，简化行政审批流程，或提供资金支持美国电网现代化。
摩根士丹利预测，在未来三年内，美国数据中心可能面临44吉瓦的电力缺口，相当于纽约州夏季的电力容量。这将对美国的人工智能雄心构成“严峻挑战”。
在中国，低廉的电力成本，帮助包括DeepSeek在内的人工智能企业以低于美国竞争对手的成本开发高质量模型。这也有助于中国克服本土芯片性能不足的问题。
通过大量芯片组合，中国能够接近英伟达先进芯片的性能，但这一过程需要大量电力支撑。
周一，特朗普宣布将放宽部分对中国企业采购英伟达人工智能芯片的限制，允许向中国出口H200芯片。尽管这一型号不是英伟达最先进的产品，但仍比中国最好的芯片更强。
中国提出“东数西算”战略，计划利用西部丰富的电力资源，满足东部人口密集地区因人工智能发展带来的算力需求。
中国还计划在2028年前将数百座数据中心连接起来，建立全国共享的“国家云”。
数千亿美元的投资计划，加上一些尚未充分利用的电力和数据中心容量，也引发了过剩与市场泡沫的担忧，
就像美国的情况一样。中国官员希望通过国家层面的规划来降低这一风险。
中美两国面临的共同挑战是，数据中心，尤其是人工智能所需的数据中心，正消耗越来越多电力，而最终需要多少电力仍难以预估。
开发人工智能模型本身就极为耗电，而每次用户向聊天机器人发出提问，也都需要模型调用电力来生成回答。
到2030年，中国数据中心每年的耗电量可能会相当于整个法国的年度用电总量。
美国数据中心的电力需求则更高。根据国际能源署的数据，去年，美国数据中心占全球数据中心电力消耗的45%，中国占25%。
电力战略
中国扩张电网的计划可以追溯到20世纪70年代。彼时，中共领导人担心电力短缺会阻碍国家发展，于是指示国有企业建设数百座燃煤电厂。之后，又寄希望于可再生能源，投资了大型水电项目、太阳能场和风电场。
由于最佳电站选址往往远离东部人口集中地区，中国还建设了全球最大规模的特高压输电网络。据官方媒体报道，自2021年以来，这方面投资已超过500亿美元。
中国目前的发电能力为3.75太瓦，超过美国的两倍。根据世界核能协会的数据，中国正在建设34座核反应堆，另有近200座在计划或提议中。在西藏，中国正在建设全球规模最大的水电项目，发电能力可能达到三峡大坝的三倍。
中国国家能源局表示，中国数据中心如今通过长期购电协议获得的电价低至每千瓦时0.03美元。而据房地产咨询公司Site Selection Group数据中心业务合伙人迈克尔·拉雷希德介绍，在美国，北弗吉尼亚等地区的数据中心，通常需支付每千瓦时0.07至0.09美元。
不过，中国在能源上的大规模投资也加剧了经济负担。国有电网运营商国家电网公司自2019年初至2024年底的债务和其他负债增长超过40%，达到约4500亿美元。
在美国，一些科技企业正在为数据中心建设自有电厂。特朗普承诺要与中国的电力扩张相匹配。白宫一位发言人表示，总统的政策目标是让国家“在赢得人工智能竞赛的同时，降低能源价格、提高电网效率”。
扩大电网规模并非易事。太阳能产业协会在11月致美国能源部的一封信中称，美国作为全球人工智能领导者的地位，“受限于繁琐且不稳定的审批政策以及不足的输电能力”。
这个行业组织表示，包括多个数据中心集中州在内的18个州，有超过一半的太阳能和储能建设计划可能受阻。
云谷
乌兰察布市及其相邻的内蒙古和林格尔县，位于北京西北约320公里，已被指定为“东数西算”工程的八大枢纽之一。
许多区域因具备低电价优势而被选中，项目也希望为中国中西部相对贫困地区引入投资。
政府要求企业只在这些枢纽建设新数据中心，并优先处理相关审批和土地获取流程。数据中心有时只需支付一半电费，剩余部分由政府补贴。
乌兰察布因缺乏就业机会，人口从2019年的约210万人下降至2024年的160万人，减少了四分之一。如今，当地人看到新机遇。
这一地区气候凉爽，有助于数据中心降温，减少空调与水冷需求。地势开阔，适宜建设太阳能和风能设施。
“这里未来会有越来越多的数据中心建起来，日子肯定一年比一年好。”在和林格尔某数据中心聚集区附近经营餐馆的沈志勇（音）说。
过去五年中，乌兰察布地区生产总值增长了50%。2019年至去年，当地数据中心和信息技术服务的用电量增长超过700%。
地方政府表示，截至今年6月，全市共吸引350亿美元计算产业投资。
去年11月，沿乌兰察布城区以东的110国道行驶，可以看到这座城市的迅速变化。道路一侧是一些空置率较高的楼房，只剩几家小餐馆和香烟店。而另一侧，则是由中金数据运营的数据中心，周边还建设了风力涡轮机和太阳能板。
这座数据中心从动工到投运仅耗时16个月，为北京的客户提供云计算服务。
苹果、阿里巴巴、华为也在当地设有数据中心，包括新能源汽车企业小鹏在内的公司也在此训练人工智能模型、处理相关工作负载。
在距离乌兰察布约两小时车程的和林格尔，中国华电去年开始为一个数据中心集群建设电力基础设施。今年，这项耗资2.3亿美元的工程已开始为中国三大电信运营商以及云计算创业公司帕拉泰拉的数据中心供电。
为了弥补国产芯片性能不如美国产品的短板，华为、阿里巴巴、百度等公司，正尝试通过将数以千计的国产芯片打包使用的方式提升算力。
然而，要让如此多的芯片高效协同运行，需要最先进的网络技术和复杂的任务调度算法。这项工作难度极高。英伟达两年前曾尝试生产一套包含256枚芯片的系统，最终因成本高、电力消耗过大和稳定性不足而放弃。
按照一项主流机器学习性能指标，华为CloudMatrix 384系统——将384枚昇腾芯片组合使用，所提供的算力比英伟达72枚Blackwell芯片组成的旗舰系统高出三分之二。但据研究机构SemiAnalysis数据，这套系统的耗电量是英伟达系统的四倍。
一些使用过华为这套系统的工程师表示，系统安装与操作非常复杂，有人认为在训练大规模人工智能模型时并不够高效顺畅。
多位中国科技公司人士指出，这一策略能否成功的关键障碍，在于中国难以快速生产出最先进的芯片。美国的出口管制也限制了中国获得先进芯片制造设备的能力。
中国公司已经发展出一些规避方式，包括通过地下渠道购买美国产品，或在海外数据中心获取芯片资源。
分析人士预计，高端芯片的短缺至少还将持续几年。目前尚不清楚中国将采购多少英伟达H200芯片，也不确定出口管制的放宽会带来多大改变。中国政府已表示要致力于自主研发先进芯片。
“短期内，相比美国的电力瓶颈，中国缺乏高端芯片产能是更大的限制。”伯恩斯坦半导体分析师林庆源说。他表示，中国庞大的电力产能至少让中国仍有竞争资格。
“人工智能竞赛持续得越久，”林庆源与同事在报告中写道，“中国就越有可能逐步缩小差距。”
