《热点透视》中国电力优势：人工智能发展的双刃剑

路透香港1月7日 - 从长远看，中国的人工智能发展似乎势不可挡。面对华盛顿的芯片限制，中国仍拥有世界级的模型以及大量的应用程序和聊天机器人。此外，其底层基础设施--依靠廉价且电力充足的数据中心--与美国形成鲜明对比，后者的电网老化，企业则面临新增电力容量上线需等待数年的局面。难怪NvidiaNVDA.O首席执行官黄仁勋和其他高管已经示警。黄仁勋在11月警告说，由于能源成本较低和监管宽松，"中国将赢得人工智能竞赛"。一个月前，OpenAI指出"电力差距"将危及美国的领导地位。这种恐慌看起来过于夸张了。

黄仁勋说得有道理。根据能源智库 Ember 的数据，2024 年，中国的发电量超过 10,000 太瓦时（TWh），是美国的两倍多，而美国的装机容量仅为中国的三分之一。此外，随着中国政府推动本国摆脱化石燃料，这种所谓的电力差距正在扩大：据Wood Mackenzie估计，到 2030 年，风能和太阳能发电能力将分别比目前的水平翻一番和近两倍。该咨询公司预计，到那时中国可再生能源 将提供 5500 太瓦时的电力输出 ，占总发电量的 40%， 足以满足预估的479太瓦时的数据中心需求。

这与美国的情况大相径庭，几十年来美国的电力需求一直保持平稳。据摩根士丹利分析师计算，由于几乎没有投资新容量的理由，在2025 年至 2028 年期间，数据中心估计将面临 44吉瓦的电力缺口。

从理论上讲，充足的电力应能让阿里巴巴 9988.HK 、字节跳动等中国企业更容易部署更多的国产芯片（尽管性能和能效不如英伟达）来训练人工智能模型，从而有可能抵消美国出口管制的影响。据美国银行分析师称，中国工业电费也比美国平均便宜 30%。

这一优势尚未转化为人工智能的收益。Bernstein认为，中国在建设新的数据中心和上线更多算力方面落后于美国，这表明美国的芯片管制仍然是一个巨大的制约因素。该研究机构的分析师预计，2027 年中国企业在人工智能方面的资本支出将仅为 1,470 亿美元。根据 Visible Alpha 的预测，这还不及亚马逊AMZN.O 当年的预期资本支出总额。

此外，像黄仁勋这样的批评者还忽略了一个关键点：中国正投入巨额资金建设新的产能，以满足不断增长的用电需求。Bernstein指出，过去五年中，每年中国的电力需求增长速度都超过GDP增速。他们预测， 到 2030 年，中国的用电量将达到 13500 太瓦时。数据中心预计仅占总消耗量的 3%。

如果可再生能源的部署并非易事，那么拥有更大的可再生能源容量本身也意义不大。 2025年上半年，中国的光伏弃电率--即因供应过剩或电网限制而被限制输入电网的电量比例--升至6.6%，高于一年前的3.9%。在西藏，光伏和风电的弃电率分别高达34%和30%。

其中一个因素是，大多数可再生资源都位于中国西部偏远地区。将电力远距离输送到东部和其他地区已成为一个巨大的挑战。为解决这一问题，中国政府正在加大对高压输电和储能的投资，并计划到2030年建立一个新的电网系统，以支持超过420吉瓦的西电东送计划。这将有助于缓解弃电率。

在此之前，政府只能将数据中心迁往西部。2021 年启动的雄心勃勃的 "东数西算 "工程背后的理念是， 使用 光纤网络 在全国范围内传输数据成本更低、效率更高。这引发了内蒙古、贵州和其他资源丰富地区的建设热潮。 但实际上， 传输速度太慢，导致许多新设施不适合需要实时响应的人工智能任务。路透7月援引消息人士报道称，这导致数据中心过剩，利用率低至20%。

数据和传输技术的改进将有所帮助，但目前可再生能源和数据中心的过剩可能是更广泛的系统性问题的一部分：整个人工智能领域的产能过剩正在加剧。

中国政府目前希望避免内卷。破坏性竞争和产能过剩可能并没有阻止中国企业主导电动汽车、电池、太阳能电池板和其他行业。但它们却导致了通缩性的价格战、投资回报率低下、大量资本错配以及不断恶化的结构性失衡。所有这些最终都会对创新和未来增长产生连锁影响。

中美电力差距可能会延缓OpenAI和其他公司的进展，为中国的公司在芯片方面迎头赶上争取时间。但这也可能为另一个长期困扰中国产业的经济周期埋下伏笔。(完)