文章核心观点 - 综合能源、人才和制度三条线索，中国在人工智能时代具备较为突出的比较优势，这些优势是长期发展积累与持续改革创新共同作用的结果，为中国将技术突破转化为产业升级和经济增长动能提供了条件 [1] 能源供给优势 - 人工智能的快速发展显著抬升对能源的需求，大型模型的训练和推理能耗水平明显高于以往，能源供给能力正成为制约其发展的关键因素之一 [2] - 数据中心的电力消耗巨大，根据国际能源署（IEA）计算，当前约为415太瓦时，占2024年全球用电量的约1.5%，过去五年耗电量年均增长12% [3] - 未来数年，中国和美国是全球数据中心用电需求最大的区域，合计贡献近80%的增量，以2024年为基准，美国数据中心耗电量预计增长约240太瓦时（增长130%），中国增长约175太瓦时（增长170%） [3] - 中国拥有充沛、低价的能源供给，在光伏与风电领域全球领先，根据国际可再生能源署（IRENA）数据，2024年中国贡献了全球光伏新增装机的61.2%（276.8吉瓦），占全球新增风电装机的69.4%（79.4吉瓦） [4] - 中国陆上风电的度电成本为0.029美元/千瓦时，光伏度电成本为0.033美元/千瓦时，均低于全球平均水平 [4] - 通过特高压输电技术实现东部负荷中心与西部新能源基地的大规模互联，具备电力跨区域调度能力 [4] - “东数西算”战略将能源优势与算力需求精准对接，让低成本绿色能源直接转化为可扩张的算力资源，构建起能源与算力的紧密结合 [6] - 中国在AI的能源竞争中站在优势位置，拥有全球最大的可再生能源增量能力、实现能源向算力转化的产业链体系，以及通过国家级工程实现跨区域跨产业协调的组织能力 [6] 人才与人口优势 - 人工智能时代需要大量的工程师群体、对技术敏感的用户社群以及巨大的应用市场，中国恰好具有这三重优势 [7] - 工程师规模优势显著，根据乔治城大学CSET数据，以2020年为例，中国STEM毕业生数量超过第二、第三位国家毕业生数量之和，形成全球最大的工程师供给体系，且工程师与产业链高度结合，具备强大的应用导向和工程能力 [7] - 用户规模与场景丰富度优势突出，中国拥有全球最大的移动互联网人口，数字经济占GDP比重超40%，用户对技术迭代敏感度高，使得AI技术能迅速进入货架、物流、制造、医疗、零售、政务等大量真实场景中，推动场景大模型快速应用迭代 [9] - 数字素养与代际结构协同，年轻用户对技术接受度高，中老年用户的数字化适应能力也在快速提升，数字鸿沟在逐步收窄，为AI的普及创造了广泛的社会基础 [9] 制度与组织能力优势 - AI时代需要资源跨部门协调、全国算力基础设施大规模部署、金融工具长期支持以及产业链协同发展的高度组织化的创新体系，中国恰恰具备这样的制度能力 [10] - 作为一个拥有巨大规模统一大市场的经济体，中国能够在较短时间内部署全国算力网络、建设大型数据中心集群、推动数据要素市场改革、形成跨产业链协作体系，政策方向明确、执行力度强、反馈机制灵敏 [10] - 中国的金融体系能够提供AI所需的耐心资本，政策性银行、产业基金、政府引导基金以及多层次资本市场共同构成了适应AI产业重投资、长周期、强外部性特征的融资体系 [10]