文章核心观点 - 行业观点认为，中国在全球人工智能竞赛中的决定性优势在于其大规模且充足的电力供应能力，而非芯片本身 [1][5][6] - 电力供应正取代芯片和算法，成为制约AI规模化发展的关键瓶颈 [1][2] - 中国在电力产能、基础设施建设和成本方面具有显著优势，而美国则面临电网扩展和电力短缺的挑战 [1][2][5][6][7] 电力供应成为AI发展的关键制约因素 - 电力生产是扩大AI系统规模的限制因素，AI数据中心往往需要相当于一座小城市的电力供应 [1] - 高盛报告指出，稳定且充足的电力供应可能成为塑造AI竞赛的关键因素，因为电力基础设施瓶颈难以在短期内解决 [2] - 摩根士丹利测算，2025年至2028年间，美国数据中心的电力缺口预计将达到44吉瓦 [7] 中国在电力领域的优势 - 马斯克估计，到2026年，中国的发电量可能达到美国的约3倍 [1] - 高盛预测，到2030年，中国可能拥有约400吉瓦的备用电力容量，这一规模是全球数据中心当前电力需求总量的3倍多 [2][4] - 2010年至2024年间，中国的发电量增长超过了世界其他地区的总和，2024年发电量是美国的2倍多 [6] - 中国一些数据中心的电费不到美国数据中心的一半 [6] - 高盛分析师预计中国的富余电力容量将继续保持充足，满足数据中心电力需求的增长 [4] 美国在电力领域面临的挑战 - 美国电网承压日益加大，大量能源发电项目正在排队等待接入电网，其规模相当于截至2024年底该国已装机容量的近2倍 [2][7] - 美国太阳能行业协会称，繁琐且不稳定的许可政策以及输电能力不足阻碍了其AI领导者地位，超过一半的太阳能和储能容量面临受阻风险 [7] - 美国建造一个新的数据中心从破土动工到投入运营大约需要3年时间，而中国在基础设施建设速度上遥遥领先 [5][6] 芯片在AI竞赛中的角色变化 - 马斯克认为，美国对中国的芯片限制随着时间的推移可能会变得不再那么关键，中国会“想办法解决”芯片问题 [6] - 芯片在性能前沿领域存在边际效益递减的现象，这可能使中国在无法获得最先进芯片的情况下，也能更轻易地追赶美国 [6] - 英伟达CEO黄仁勋指出，尽管美国在芯片上“领先好几代人”，但没有能源就无法建设芯片工厂、超级计算机和AI数据中心 [5]