瓶颈转移：从芯片到电力 - 人工智能行业发展的核心瓶颈已从芯片短缺转变为电力供应和数据中心基础设施不足 [2][3] - 微软公司已出现因电力与数据中心不足而导致采购芯片闲置在库存中的情况 [2][3] - 美国数据中心电力需求在过去五年急剧上升，增长速度已超过公共事业公司的发电容量规划，迫使开发商寻求绕过公共电网的“电网外”供电方案 [4] 需求迷雾：AI的能源需求不确定性 - 人工智能未来的具体能源消耗量存在巨大不确定性，这种未知源于AI技术本身的高速演进 [6] - OpenAI首席执行官提出“杰文斯悖论”将在AI领域上演，即计算效率提升和成本下降将刺激用量出现远超百倍的增长 [7] - 假设智能单位成本以每年40倍的速度下降，从基础设施建设角度看，带来的需求增长将是惊人的 [6] 能源豪赌：行业面临的战略两难 - 科技公司面临战略两难：若现在锁定长期电力合同，未来可能因新能源技术突破而蒙受损失；若投资不足，又可能无法满足AI需求的爆炸式增长 [2][9] - 为对冲风险并探索未来，行业领袖已投资多家能源初创公司，包括核裂变、核聚变及太阳能储热领域 [9] 应对之策：寻求解决方案 - 传统天然气发电厂建设周期长达数年，无法匹配AI产业需求速度，部署速度快、成本低廉且零排放的太阳能成为热门选择 [11] - 太阳能光伏技术与半导体产业相似，具有模块化和快速部署特性，使其建设节奏更接近数据中心 [11] - 科技公司在算力、数据中心和电力这三个相互关联的领域，持续面临与时间赛跑的战略决策考验 [11]