日本AI战略与算力建设 - 日本政府将AI视为国家核心竞争力，设立“国家AI超级计算项目”，目标在2030年前实现全球前五的AI算力规模 [7] - 日本通信巨头NTT、软银、富士通等公司宣布数十亿美元的投资计划以响应国家AI战略 [7] - 外资企业微软、亚马逊AWS和谷歌宣布未来五年在日本投资超过200亿美元建设云数据中心 [9] 数据中心能源消耗现状 - 单一数据中心的年耗电量相当于一座十万人口中型城市的全年用电 [3] - 东京以北埼玉县的一座AI专用数据中心年耗电量预计超过7亿千瓦时，相当于当地12万人口城市的全年家庭用电总和 [12] - 国际能源署预测到2030年全球数据中心电力需求将翻倍，达到约945太瓦时 [3] AI算力能耗的具体构成 - 一次大语言模型的完整训练能耗相当于3000个日本普通家庭一年的用电量 [12] - 数据中心冷却系统能耗在高峰期可能占总能耗的40% [13] - AI模型上线后的推理任务累计能耗可能超过训练阶段，以日本乐天为例，其AI推理调用次数在半年内增长20倍 [13] 日本能源供给的结构性挑战 - 日本计划在2025年夏季将核电贡献率回升至总发电量的20%以提供稳定电力 [15] - 日本可再生能源存在地理分布瓶颈，2024年弃风弃光比例达12%，居发达国家前列 [15] - 电网现代化滞后，东京湾周边已启动总投资超50亿美元的地下输电线路建设，但进程缓慢 [15] 企业层面的能源策略与困境 - 本土企业NTT计划在千叶县建设日本最大数据中心集群，目标部署50万颗GPU，但电力供应方案受质疑 [17] - 外资企业在日本面临全球减排承诺与本地能源现实的冲突，由于缺乏成熟的长期购电协议机制，难以购买到足够的可再生电力 [17] - 电力供应能力已成为企业参与AI算力竞赛的隐性壁垒和核心竞争力 [18] 技术创新与制度改革的破局尝试 - 日本企业探索氢能供电和核聚变等前沿能源技术，目标在2030年前形成大规模氢能供电能力 [23] - 海底数据中心实验显示能显著降低冷却能耗，但涉及海洋环境保护等复杂问题，短期内难以规模化 [23] - 东京电力与关西电力自2025年起允许部分企业签署长期购电合同，锁定风电与光伏电力供应 [23] - 富士通与NEC在数据中心部署液冷方案，据称能效比提升30%以上 [23]