预判了美国的预判！就在美国高调官宣封禁AI芯片第二天，英国媒体就爆出猛料：中国科技巨头获得廉价供电，推动国内AI晶片发展！ 这些年AI发展得火，不管是搞大模型还是做智能设备，都离不了高端AI芯片。以前国内的科技企业大多用的是美国英伟达的芯片，比如H100、H20这些型号，几乎垄断了高端市场，十个里有九个半是他们的。 美国一看中国AI跑得越来越快，心里发慌，就想着用封禁的法子卡脖子，先是禁售最先进的H100，后来连专门给中国做的“特供版”H20也给禁了，以为这样一来，中国的AI项目就得因为缺“锅”而停摆。他们算盘打得精，觉得没有他们的芯片，中国再想发展AI就是空谈。 可美国忘了一件事，AI芯片这东西不光是“锅”，用起来还特费“柴”，这“柴”就是电。 就拿美国引以为傲的英伟达H100来说，单张芯片的最大功耗能达到700瓦，意味着每运行一小时就要耗掉0.7度电，而训练一个像GPT-3那样1750亿参数的大模型，一次就要吃掉128.7万度电，相当于1.7万个美国家庭一天的用电量。 这时候英国媒体爆的猛料就说到点子上了：中国科技巨头刚好拿到了廉价供电，这不就是给AI晶片发展添了把最关键的“柴”。 中国的电力为啥能这么便宜？说白了就是来自于得天独厚的清洁能源优势和前瞻性的国家战略布局。 这些年中国在光伏、风电领域的发展堪称全球领跑，光伏度电成本已经降到0.1-0.2元，彻底实现平价上网，2025年全球可再生能源发电量首次超过化石燃料，中国一个国家就贡献了55%的全球太阳能发电增量。 风电领域也不示弱，陆上8-10MW机组已经普及，深远海16MW漂浮式机组也成功海试，2025年上半年中国风电发电量同比增长16%，是全球平均水平的两倍多。 再加上早已成熟的水电资源，川投能源等企业的优质水电资产能提供稳定的基础负荷电力，与风光电形成互补，完美解决了清洁能源间歇性的问题。 国家推出的“东数西算”工程，更是直接把算力需求和西部的能源优势绑定，甘肃、宁夏、贵州这些地方气候适宜、清洁能源富集，当地政府还出台了专项补贴政策，让数据中心电价低至0.3元/度以下，有的地方甚至能做到0.2元出头，这个价格连美国电价的零头都不到，堪称AI发展的“电费洼地”。 中国科技巨头早就借着这股东风行动起来，把廉价电力变成了推动国产AI芯片的加速器。 阿里在张北建起了全亚洲最大的云数据中心，100%使用风电和光伏供电，电价稳定在0.28元/度，这里不仅支撑着阿里云的日常运算，更是国产大模型训练的重要基地，凭借低廉的电费，阿里的通义大模型得以持续迭代，就算用的是自研芯片，总成本也比用H100加美国高价电低了一大截。 华为更是把这种优势发挥到极致，在贵州建设的智算中心直接依托乌江的水电资源，电价低至0.25元/度，配合自家的昇腾芯片，形成了“芯片+电力”的双重成本优势，要知道，昇腾910B的功耗本身就比H100低20%左右，再加上近乎白菜价的电费，每小时运行成本只有H100在美国使用成本的十分之一。 字节跳动、百度也纷纷跟进，字节在宁夏的中卫数据中心整合了光伏、风电和储能系统，百度的阳泉数据中心则借助当地的煤电和风电组合，把AI训练的电力成本压到了行业新低。 这些科技巨头省下的电费，全都变成了研发国产芯片的真金白银，让沐曦GPGPU、壁仞BR100这些国产芯片有了持续迭代的资金支持，就算初期算力不如H100，也能通过低成本运行不断优化，慢慢实现弯道超车。 美国的封禁反而成了中国AI产业自主化的催化剂，他们卡掉了国外芯片的供应，却让中国企业发现，只要“柴”足够便宜，就算是自家造的“锅”也能煮出香喷喷的饭。 现在中国的AI算力总规模正在快速增长，国产芯片的市场占比不断提升，背后正是廉价电力在默默支撑，那些曾经依赖英伟达芯片的企业，现在发现用国产芯片加西部廉价电，不仅成本更低，还不用担心被卡脖子，何乐而不为？ 美国佬可能到现在还没明白，他们以为的“死穴”其实根本不是关键，AI发展从来不是单一硬件的比拼，而是整个生态的较量，当中国把能源优势、政策支持和企业创新拧成一股绳，就算没有美国的芯片，也能走出一条属于自己的AI发展之路。 这大概就是所谓的预判了美国的预判，你越是想卡脖子，我越是能在另一条赛道上跑出加速度。
