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1月20日，微软CEO纳德拉出席达沃斯世界经济论坛（WEF）时表示，能源成本将决定哪些国家能在人工智能竞赛中胜出。

纳德拉指出，任何地区的GDP增长都与人工智能应用所需的能源成本直接相关。这一判断将能源价格置于AI竞赛的核心位置，因为AI模型的训练和推理本质上是能源密集型过程。他创造性地将“token”（人工智能模型的基础处理单位）定义为一种全新的全球大宗商品，其逻辑在于：token是AI时代价值创造的基本单位，就像石油是工业时代的血液。因此，“这种‘大宗商品’的成本越低，对发展越有利”，而token成本中最大变量正是能源。

纳德拉的观点本质上将AI竞争还原为能源经济学的竞争。未来国家间的AI差距，可能不取决于谁拥有更聪明的算法，而是谁拥有更便宜、更清洁、更充足的能源。

在当今科技飞速发展的时代，人工智能已成为推动全球变革的核心力量。而电力，作为AI的命脉，其重要性不言而喻。从训练千亿参数大模型到支撑全球数据中心的不间断推理，AI的每一次进步都建立在指数级增长的能源消耗之上——单次大规模模型训练耗电量相当于数百个家庭全年用电，而遍布全球的推理服务更持续吞噬着电网负荷。当算力需求每3.5个月翻一番，可再生能源的建设速度却远难同步，电力成本、电网承载力与碳排放约束正成为AI发展的刚性天花板。未来，谁能掌握廉价、清洁、稳定的能源，谁才能真正解锁下一代通用人工智能的进化之路；反之，能源危机将使再精妙的算法也沦为无法落地的空中楼阁。AI的尽头，本质上人类能源技术革命的尽头。

近日，马斯克在《Moonshots》播客中表示，中国将产出比其他任何国家更多的电力，并且可能还将拥有更多的芯片，根据当前的趋势中国在人工智能计算方面将远远超过世界其他地区。

中国电力，究竟有多强？数据是最有力的证明。中国发电量已经10多年稳居世界第一。2024年，中国发电量占全球总发电量的比重达30%。2024年，中国发电量高达9.4万亿千瓦时，几乎是美国的2倍多（美国为4.4万亿千瓦时）。马斯克甚至预测，到2026年，中国的发电量可能达到美国的3倍。

与此同时，全球人工智能产业正呈现出蓬勃发展的态势。2024年全球人工智能产业市场规模达5381亿美元，三年复合增速达19.21%。在这快速发展的背后，也隐藏着能源消耗的隐忧。

中国现代国际关系研究院国际安全所所长刘冲也指出，目前AI发展的路线是不断增加模型参数、叠加芯片，如果继续按照这个路线发展，将来消耗的电力将更多。从这个角度来讲，未来AI的能耗问题可能会越来越突出，尤其是对于电力供应本身比较紧张的国家。这意味着，在AI竞赛的未来赛道上，能源供应的稳定性与充足性将成为决定胜负的关键因素之一。