核心观点 - 埃隆·马斯克预测，按照当前发展趋势，中国在AI算力方面将远超世界其他国家，其核心依据是到2026年中国发电量可能会达到美国的3倍，从而有能力支持耗能巨大的人工智能数据中心 [1][7] - 人工智能时代的竞争力，尤其是算力竞争，在物理层面首先凸显为电力支撑能力的竞争，能源供应已成为影响产业竞争力的关键要素 [3][9] - 中国AI算力的优势源于能源供给、政策引导与产业创新的三重协同支撑，能源体系的现代化转型正为人工智能浪潮构筑坚实支撑 [6][12][13] 能源与电力基础 - 马斯克认为，人工智能科技竞赛的决定性因素在于扩大电力生产和供应的能力，而不仅仅是算法或芯片性能 [1][7] - 人工智能数据中心是“能耗巨兽”，大模型的训练和推理是高度能源密集型的活动，因此强大、可靠且不断升级的电力系统是AI算力领先的坚强后盾 [3][9] - 中国风电、光伏等绿色能源的大规模开发，提升了电力供应的稳定性并降低了成本，充足的电力产能和备用容量为智算中心等大能耗项目落地提供了保障 [6][12] - 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 [6][12] “算力铁三角”协同关系 - 能源、芯片与算法构成协同共生的“算力铁三角”关系，共同构成AI产业的核心竞争力体系 [3][9] - 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 [3][9] - 从技术逻辑看，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，高效的能源配置能提升芯片运行稳定性与使用寿命，优化整体算力输出效率 [4][10] 产业实践与技术创新 - 在单卡性能存在差距的情况下，产业通过“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 [4][10] - 部分AI超集群系统通过技术创新显著提升了大模型训练推理性能，部分智算集群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 [4][10] - 相关企业通过协同发布AI计算开放架构、软硬件协同优化提升算力利用率，并通过芯片集群调度、存储优化等技术创新实现算力资源的高效配置 [7][13] - 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 [7][13] 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 [6][12] - 构建“算电协同”发展机制，提升能源利用效率，多项相关政策为AI产业与能源产业的深度融合划定了清晰路线图 [6][12] - 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 [6][12]