AI竞赛的真正底线：能源，特别是核能，正在把胜负拧向中国
AI的热潮背后，是资本与数据中心推动着美国经济。如今，AI数据中心已经占据美国GDP的超过1%。但当有人说“AI竞赛已经结束”时，背后隐藏的风险同样值得警惕。 在《The Bitcoin Age》一书中，作者 Adam Livingston 提出了一个引人深思的观点：真正决定AI未来的，可能不是谁写得更快的代码，而是能否持续获得廉价、稳定的能源，尤其是核能。他指出，中国并非单纯凭借算法优势，而是通过能源资源的端口，掌握了AI最关键的底线。 具体数据表明：截至2025年，中国正在建设16座核电站；全球新建核电的近一半都在中国。到2025年末，约有30座反应堆在建，并且还在持续获批。分析师预计到今年底中国的核能容量将达到65吉瓦，2040年前达到约200吉瓦。 注：以下幻灯片共用同一张图片，因为素材资源有限。
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中美核能现状对比：谁掌控未来能源？
中国正在以极快的速度扩张核电。公开数据显示，中国正在建造16座核电站；截至2025年晚些时候，约有30座反应堆在建，几乎占全球新建核电的近一半。 相比之下，美国的核电建设在长期以来经历了延期与成本超支，Vogtle 3号与4号机组在漫长等待后才完成，目前也没有新的大型核电项目处于开工阶段。 不过，形势正在变化。Westinghouse宣布计划在2030年前建造10座大型反应堆，前期工作可能在未来几年启动。 但要让新建核电成为现实，仍面临监管、公众质疑和建设复杂性等挑战，落地并非既定。
能源如何决定AI的节奏：电力就是训练速度
训练前沿模型需要数十兆瓦级的持续电力。数据中心的用电需求在未来十年内预计显著增加，2035年前可能达到约78吉瓦。 2024年全球数据中心能耗约为415太瓦时，预计到2030年将翻倍，AI在能源消耗中的份额也在上升。这意味着，谁能提供稳定、低碳、可负担的电力，谁就拥有更快的AI训练和推理能力。
政策路径之辩：顶层设计与市场驱动的分歧
中国的工业政策采用直接、顶层设计的方式，推动核电扩张与相关产业的快速布局，以更高的速度部署产能。 美国则更多依赖升级现有设施、许可延长，以及市场驱动的机会，速度相对较慢。 不过，美国也在探索新路径，例如小型模块反应堆（SMR）和可再生能源，以为核电提供补充和灵活性。 综合来看，能源的成本、可靠性和可持续性将决定AI基础设施扩张的实际速度，而不仅仅是核电站的数量。
结论：残局尚未定局，赛道在改变
Livingston 曾说“葬礼已经结束”，但现实远比断言更复杂。中国的核能扩张确实显著且与AI基础设施紧密相连，但美国也在加速投资与改革。 美国在基础研究、芯片设计、云基础设施和风险投资方面仍具备明显优势，能为AI提供强大支撑。 即使数据中心的用电成为瓶颈，效率提升、智能电网和分布式计算的创新也可能缩小差距。 能源战或许会像软件与数据一样重要，但结果取决于多重因素。当前态势显示，AI竞赛尚未结束，格局正在重新书写。
