文章核心观点 - 埃隆·马斯克认为，中国将在发展人工智能所需的算力领域超越其他所有国家，其核心优势在于规模化扩大发电量的能力，而非单一技术突破 [1][3] - 全球AI产业竞争的关键制约因素正从芯片、算法转向能源供给能力，充沛的电力是支撑高耗能AI数据中心运转的核心基础 [3] - 尽管存在芯片限制，但马斯克对中国解决芯片问题持乐观预期，且尖端芯片性能的边际收益递减为后发追赶提供了可能性 [6] 马斯克对中美AI算力与能源的对比分析 - 马斯克预测，到2026年，中国的发电量可能达到美国的三倍左右 [3] - 马斯克判断中国将拥有比其他任何国家都更强大的算力，而且很可能会拥有更多芯片 [3] - 其分析框架指出，中国在AI竞赛中的决定性筹码是其规模化扩大发电量的能力，这为高耗能AI数据中心提供了核心基础 [3] 全球AI产业能耗趋势与能源制约 - 随着AI技术迭代，AI数据中心的能耗需求呈爆炸式增长，许多大型AI数据中心的耗电量已相当于一座小型城市 [3] - 2024年全球数据中心耗电量达415太瓦时，占全球总用电量的1.5%，且AI驱动的数据中心耗电量增速远超传统数据中心 [3] - 能源供应能力已取代芯片、算法，成为决定各国AI产业竞争力的关键制约因素 [3] 机构研究与能源供给格局印证 - 高盛公司2025年11月报告指出，电力短缺可能会拖慢美国在人工智能竞赛中的步伐 [4] - 高盛报告对比指出，在美国电网压力加大之际，中国一直在稳步扩大其能源产能 [4] - 高盛预计，中国的剩余电力容量将足以满足数据中心电力需求增长，同时还能支撑其他行业用电需求 [4] - 以中国核电为例，其2026年全年发电量目标设定为2592亿千瓦时，核电与新能源发电均有明确增长规划 [4] 对芯片限制问题的看法与产业竞争逻辑转变 - 马斯克对当前芯片限制问题给出乐观预期，认为随着时间推移，这些限制的影响可能会逐渐减弱，并判断“中国会搞定芯片问题” [6] - 此判断基于对中国产业自主突破能力的认知，以及对技术发展规律的理解——当前尖端芯片性能的边际收益正在递减，为后发国家实现追赶提供了可能性 [6] - 全球AI产业竞争逻辑正在转变，能源供给能力已成为重构全球AI算力格局的隐形变量 [6] - 中国在能源领域的持续投入与产能扩张，为自身AI产业发展筑牢根基，并展示了AI与能源协同发展的新路径 [6] - 未来全球AI竞争的核心战场可能从实验室转向能源基础设施，中国在这一维度具有先发优势 [6]