2026 年刚落下帷幕的世界经济论坛会场里，关于人工智能的讨论漫天飞舞，但都最终落足在电力基础设施建设上。市场总在聊算力与电力的绑定，但它的紧迫性仍在被低估。根据国际能源署（IEA）最新数据，全球每消耗100千瓦时电力，就有1.5至2.5千瓦时流向数据中心。

训练一个如GPT-4级别的大型语言模型所耗电量，足以支撑一个中等规模城市数月之久。对于头部通用大模型而言，一旦投入大规模商用，其日均推理负载所产生的总耗电量，往往迅速超过训练阶段，形成持续且庞大的电力需求。

如今AI发展的主流范式，以架构创新为核心，依托算法与工程优化，通过扩大参数规模与训练数据量提升模型性能——这一过程几乎直接转化为对算力、进而对电力的线性甚至指数级需求。IEA的数据中，到2035年，全球数据中心的用电量可能超过1,200太瓦时。

全球电网承压时代：柔性解局下的深层矛盾

要在AI赛道中占据优势，能效提升是一场全栈式竞赛。行业普遍追求数据中心 PUE 达到 1.2 或更低，正是这场竞赛最直观的体现。从芯片架构、冷却系统到算法优化，行业各方均在全力提升“每瓦特算力”。在这场竞争中，能效即是核心竞争力。

为保障自身运行的可持续性，头部算力运营商多管齐下，尽量降低对区域电网传输与调度的依赖。通过在数据中心园区内配备光伏与储能，或通过签订长期购电协议（PPA）直接对接新能源项目，甚至参股投资核电等基荷电源，以锁定长期、稳定的绿色电力供应与成本。 因此，它们也在从传统“刚性负荷”向电网“灵活参与者”转型——通过大规模部署储能设施、主动参与需求侧响应等方式，协助电网调峰调频，缓解自身接入所带来的局部供电压力。

当然，电网的灵活参与者绝非仅有数据中心。随着屋顶光伏、家用储能、电动汽车等分布式能源资源的普及，以及聚合管理平台的成熟，虚拟电厂（VPP）正将海量终端柔性资源整合为可精准调度的系统级调节能力。尽管目前数据中心的刚性供电需求，仍远超多数灵活性资源的响应上限，但虚拟电厂在区域电网削峰填谷、缓解局部拥堵方面，已展现出显著潜力，有望在未来为高载能AI产业提供重要的弹性补充。

然而，如此集中且高强度的电力需求，正从深层考验着全球电网的规划能力、运行韧性与资源分配公平性。在电网基础设施层面，部分发达经济体的电网系统建成年代久远，升级改造流程繁琐。面对大型算力集群这类集中式高负载，常因利益分散、审批冗长而推进迟缓，导致新建数据中心频繁遭遇“并网排队”，或被迫自筹资金、自建配套输配电设施，从而大幅推高运营成本。

更为突出的矛盾在于，数据中心需7×24小时不间断稳定供电，这与可再生能源固有的波动性形成天然冲突。为保障“无风无光”时段的电力供应，部分地区已出现延缓火电厂退役的情况，这与全球双碳战略背道而驰，形成发展与减排的两难。

与此同时，大规模AI用电需求涌入区域电力市场，其产生的成本压力会沿产业链传导，直接推高居民与工商业电价，进而引发关于能源正义与公共资源分配公平性的广泛讨论。

若未来AI要成为社会通用基础设施，像水、电一样渗透到每个角落，那么电力系统必须具备充足的供电容量与现代化的架构支撑；否则，AI用电的优先级划分、区域配额与成本分摊机制，必将引发更深层、更复杂的制度性博弈。

超越电力：在系统中的不确定性

AI的发展不是孤立存在的，它深度嵌入在一个复杂的全球系统之中——涵盖半导体供应链的稳定、高端人才的流动、数据治理的规则、地缘政治的博弈，以及全社会对能源的普遍需求，这一系统中任一环节出现波动，都可能引发连锁反应，影响AI产业的发展轨迹。

当前AI产业面临的核心不确定性，并非在于能否实现AGI，而是支撑其规模扩张的巨额电力、算力基建投入，能否在中短期通过规模化商用实现收益平衡，让投入与产出形成正向循环。

所幸“更大参数、更多数据”并非提升AI性能的唯一路径。小模型精调、检索增强生成、智能体架构等新范式加速落地，在提升 AI 实用性与落地效率的同时，大幅降低单位智能产出能耗。在中国，“东数西算”国家工程正将东部的算力需求，有序引导至西部可再生能源丰富的地区进行处理。最大程度利用可再生能源，在宏观层面实现了“算力－电力”的跨区域协同优化。若技术层面的能效革新与系统层面的资源配置相结合，成为全球AI发展的主流范式，那么AI产业电力需求的增长曲线将有望显著趋缓，走向更集约、更可持续的未来。

然而，有一点始终无法改变：只要AI依赖计算，那么现代化、强韧且可持续的电力基础设施，就是AI持续发展不可绕过的前提。能效提升可以缓解电力供需矛盾，但无法从根本上消除AI运行所产生的能耗，电力的核心支撑作用始终不可替代。

用瓦特定义的未来

电网现代化升级、能源结构优化、长时储能与能效技术突破、制度规则完善，每一环都是破解 AI 电力困局的关键。

电力问题，看似是单纯的工程技术问题，却能深刻折射出人工智能从实验室的技术狂想，迈向规模化产业应用的真实图景——不仅是技术迭代的过程，更是能源、产业与社会的系统性变革。

用瓦特与焦耳，定义AI未来，更定义稳定社会的明天。