《熱點透視》中國電力優勢：人工智能發展的雙刃劍

路透香港1月7日 - 從長遠看，中國的人工智能發展似乎勢不可擋。面對華盛頓的芯片限制，中國仍擁有世界級的模型以及大量的應用程序和聊天機器人。此外，其底層基礎設施--依靠廉價且電力充足的數據中心--與美國形成鮮明對比，後者的電網老化，企業則面臨新增電力容量上線需等待數年的局面。難怪NvidiaNVDA.O首席執行官黃仁勛和其他高管已經示警。黃仁勛在11月警告說，由於能源成本較低和監管寬鬆，"中國將贏得人工智能競賽"。一個月前，OpenAI指出"電力差距"將危及美國的領導地位。這種恐慌看起來過於誇張了。

黃仁勛說得有道理。根據能源智庫 Ember 的數據，2024 年，中國的發電量超過 10,000 太瓦時（TWh），是美國的兩倍多，而美國的裝機容量僅為中國的三分之一。此外，隨著中國政府推動本國擺脫化石燃料，這種所謂的電力差距正在擴大：據Wood Mackenzie估計，到 2030 年，風能和太陽能發電能力將分別比目前的水平翻一番和近兩倍。該咨詢公司預計，到那時中國可再生能源 將提供 5500 太瓦時的電力輸出 ，占總發電量的 40%， 足以滿足預估的479太瓦時的數據中心需求。

這與美國的情況大相徑庭，幾十年來美國的電力需求一直保持平穩。據摩根士丹利分析師計算，由於幾乎沒有投資新容量的理由，在2025 年至 2028 年期間，數據中心估計將面臨 44吉瓦的電力缺口。

從理論上講，充足的電力應能讓阿里巴巴 9988.HK 、字節跳動等中國企業更容易部署更多的國產芯片（儘管性能和能效不如英偉達）來訓練人工智能模型，從而有可能抵消美國出口管制的影響。據美國銀行分析師稱，中國工業電費也比美國平均便宜 30%。

這一優勢尚未轉化為人工智能的收益。Bernstein認為，中國在建設新的數據中心和上線更多算力方面落後于美國，這表明美國的芯片管制仍然是一個巨大的制約因素。該研究機構的分析師預計，2027 年中國企業在人工智能方面的資本支出將僅為 1,470 億美元。根據 Visible Alpha 的預測，這還不及亞馬遜AMZN.O 當年的預期資本支出總額。

此外，像黃仁勛這樣的批評者還忽略了一個關鍵點：中國正投入巨額資金建設新的產能，以滿足不斷增長的用電需求。Bernstein指出，過去五年中，每年中國的電力需求增長速度都超過GDP增速。他們預測， 到 2030 年，中國的用電量將達到 13500 太瓦時。數據中心預計僅占總消耗量的 3%。

如果可再生能源的部署並非易事，那麼擁有更大的可再生能源容量本身也意義不大。 2025年上半年，中國的光伏棄電率--即因供應過剩或電網限制而被限制輸入電網的電量比例--升至6.6%，高於一年前的3.9%。在西藏，光伏和風電的棄電率分別高達34%和30%。

其中一個因素是，大多數可再生資源都位於中國西部偏遠地區。將電力遠距離輸送到東部和其他地區已成為一個巨大的挑戰。為解決這一問題，中國政府正在加大對高壓輸電和儲能的投資，並計劃到2030年建立一個新的電網系統，以支持超過420吉瓦的西電東送計劃。這將有助於緩解棄電率。

在此之前，政府只能將數據中心遷往西部。2021 年啟動的雄心勃勃的 "東數西算 "工程背後的理念是， 使用 光纖網絡 在全國範圍內傳輸數據成本更低、效率更高。這引發了內蒙古、貴州和其他資源豐富地區的建設熱潮。 但實際上， 傳輸速度太慢，導致許多新設施不適合需要實時響應的人工智能任務。路透7月援引消息人士報導稱，這導致數據中心過剩，利用率低至20%。

數據和傳輸技術的改進將有所幫助，但目前可再生能源和數據中心的過剩可能是更廣泛的系統性問題的一部分：整個人工智能領域的產能過剩正在加劇。

中國政府目前希望避免內卷。破壞性競爭和產能過剩可能並沒有阻止中國企業主導電動汽車、電池、太陽能電池板和其他行業。但它們卻導致了通縮性的價格戰、投資回報率低下、大量資本錯配以及不斷惡化的結構性失衡。所有這些最終都會對創新和未來增長產生連鎖影響。

中美電力差距可能會延緩OpenAI和其他公司的進展，為中國的公司在芯片方面迎頭趕上爭取時間。但這也可能為另一個長期困擾中國產業的經濟周期埋下伏筆。(完)