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馬斯克最新預(yù)判：中國 AI 靠“來電”勝出？

2026-01-09 16:47

馬斯克在 1 月 6 日的播客節(jié)目中斷言，中國在人工智能計算能力上將會超越美國，而關(guān)鍵優(yōu)勢在于其電力供應(yīng)的能力。

根據(jù)他的估計，到 2026 年，中國的發(fā)電量可能會達(dá)到美國的 3 倍左右，這使其有能力支撐高能耗的人工智能數(shù)據(jù)中心。

馬斯克認(rèn)為，發(fā)電能力將成為擴(kuò)大人工智能系統(tǒng)規(guī)模的制約因素。

人工智能競賽的焦點(diǎn)正在發(fā)生轉(zhuǎn)移。長期以來，芯片性能、算法創(chuàng)新和數(shù)據(jù)規(guī)模被視為 AI 發(fā)展的三大支柱。但馬斯克的最新觀點(diǎn)揭示了一個更為基礎(chǔ)的要素：電力。

他表示：“人們低估了電力供應(yīng)的難度�！� 隨著全球 AI 數(shù)據(jù)中心的迅猛擴(kuò)張，電力需求正以驚人的速度增長。

中國電力體系的全鏈條領(lǐng)先

據(jù)行業(yè)觀察，許多人工智能數(shù)據(jù)中心的用電需求相當(dāng)于一座小城市。而高盛 2025 年 11 月發(fā)布的一份報告指出，電力短缺瓶頸可能阻礙美國在全球人工智能競賽中的進(jìn)展。

與美國的困境形成對比的是，中國一直在穩(wěn)步擴(kuò)大其能源產(chǎn)能。根據(jù)高盛的預(yù)測，到 2030 年，中國可能擁有約 400 吉瓦的備用電力容量，這一規(guī)模是全球數(shù)據(jù)中心當(dāng)前電力需求總量的 3 倍多。

這意味著中國將有充足的電力支持?jǐn)?shù)據(jù)中心需求的增長，同時還能滿足其他行業(yè)的用電需求。

中國的電力優(yōu)勢遠(yuǎn)不止于發(fā)電量規(guī)模。這是一個體系化的領(lǐng)先。中國發(fā)電裝機(jī)容量占全球 1/3，每用 3 度電就有 1 度是綠電。

這種規(guī)模與結(jié)構(gòu)的雙重優(yōu)勢形成了強(qiáng)大的基礎(chǔ)支撐。中國的電力系統(tǒng)具備從原材料、發(fā)電、輸電、配電到用電的全鏈條優(yōu)化能力，體現(xiàn)了系統(tǒng)協(xié)同的卓越效能。

特別值得一提的是，全世界僅中國實(shí)現(xiàn)全套特高壓設(shè)備自主研制，并建立了完整的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)體系。這種技術(shù)自主性為電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行提供了堅實(shí)保障。

中國還通過國家戰(zhàn)略與市場機(jī)制的協(xié)同發(fā)力，確保電力系統(tǒng)的穩(wěn)定可靠。電價長期保持在世界較低水平，為高能耗的數(shù)據(jù)中心運(yùn)營提供了成本優(yōu)勢。

據(jù)《華爾街日報》報道，一些中國數(shù)據(jù)中心現(xiàn)在的電費(fèi)不到美國數(shù)據(jù)中心的一半。

實(shí)現(xiàn)可持續(xù)算力發(fā)展

馬斯克的預(yù)判并非只關(guān)注電力。他在同一播客節(jié)目中還提出了一個引人深思的觀點(diǎn)：隨著時間的推移，美國對華半導(dǎo)體出口管制等限制措施可能會變得不那么重要，中國將解決芯片問題。

芯片在性能前沿領(lǐng)域存在邊際效益遞減的現(xiàn)象，這可能使中國在無法獲得最先進(jìn)芯片的情況下，也能更輕易地追趕美國。

截至 2025 年 6 月，中國在用算力中心機(jī)架總規(guī)模已達(dá) 1085 萬標(biāo)準(zhǔn)機(jī)架，智能算力規(guī)模達(dá) 788 百億億次/秒，存力規(guī)模超過 1680 艾字節(jié)。

更值得關(guān)注的是，中國在人工智能領(lǐng)域的創(chuàng)新并未因外部限制而停滯。據(jù)華泰證券觀察，中美模型迭代路徑正在分化：海外重心由預(yù)訓(xùn)練轉(zhuǎn)向后訓(xùn)練與強(qiáng)化學(xué)習(xí)，依靠算力取得性能優(yōu)勢；而中國在算力受限下更側(cè)重架構(gòu)與算法精修，以注意力優(yōu)化技術(shù)提升訓(xùn)練推理效率與性價比。

政策層面也在積極推進(jìn)芯片自主創(chuàng)新。2026 年 1 月，工業(yè)和信息化部等八部門印發(fā)《“人工智能+制造”專項(xiàng)行動實(shí)施意見》，其中明確提出要強(qiáng)化人工智能算力供給，推動智能芯片軟硬協(xié)同發(fā)展，支持突破高端訓(xùn)練芯片、端側(cè)推理芯片等關(guān)鍵核心技術(shù)。

中國社會科學(xué)院研究員段偉文指出，當(dāng)前人工智能實(shí)際上處于厚泡沫時期，即便在國家競爭的驅(qū)使下能在一定程度上實(shí)現(xiàn)能效、綠色電力與芯片工藝的平衡，如果總能耗增加且獲益者高度集中，將帶來更高的乃至不可逆的環(huán)境負(fù)債。

與此同時，一些專家也提出了更根本性的解決方案。首都科技發(fā)展戰(zhàn)略研究院科幻產(chǎn)業(yè)發(fā)展中心主任王中認(rèn)為，當(dāng)前以大語言模型為核心的 AI 發(fā)展路徑在能效上呈現(xiàn)出不可持續(xù)的態(tài)勢。

他主張尋求根本性的范式轉(zhuǎn)變，探索更接近人類智能習(xí)得方式的道路，從而實(shí)現(xiàn)對“規(guī)模至上”路徑的“降維打擊”式能效提升。

參考資料：

https://news.sina.cn/2026-01-07/detail-inhfpfxi7221085.d.html?vt=4

https://news.ifeng.com/c/8pk2i2YIKEE?ch=ttsearch

https://www.ckcest.cn/entry/news/detail/cb7f5fc794300001e748c5184dd0dc50

https://vip.stock.finance.sina.com.cn/q/go.php/vReport_Show/kind/lastest/rptid/819192141679/index.phtml

https://finance.china.com.cn/industry/20251110/6277091.shtml

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