任泽平：AI的背后是算力，算力的背后是电力

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　　随着算力需求指数级增长，未来电力决定了AI产出上限。正如黄仁勋所言，电力已成为新的货币。未来，谁掌握了稳定、廉价且充沛的电力，谁就掌握了通用人工智能时代的入场券。电网的韧性与冗余度，正成为影响一国AI竞争力的核心变量。

　　AI时代，全球能源产业迎来五大战略性机遇：

　　一是铜会成为新石油，作为导电核心材料，全球铜供应将面临千万吨级缺口，成为AI时代的硬通货。

　　二是全球电网升级，特高压、变电站、柔性直流技术爆发，以解决绿电消纳与算力中心的跨区域匹配。

　　三是储能革新，固态电池凭借高能量密度与安全性，成为适配AI数据中心稳定运行的终极方案。

　　四是最后防线，柴油发电机因高冗余特性，成为智算中心不可或缺的兜底保障。

　　五是核能复兴，微软、亚马逊等科技巨头正锁定核能，可控核聚变是未来算力无限战略保障。

　　如果没有足够的电力支持，再先进的算力也无法落地转化为生产力。AI竞争，是一场关于能源效率、电网基建、核能突破的实体工业技术竞赛。

　　8日晚，我将进行新的大势研判，预测财富新趋势。

　　1  全球AI竞赛：从缺芯到缺电

　　AI的本质是大量神经元参数的频繁计算，任何逻辑上不可逆的信息处理都会产生热量并消耗能量，这是一种能量与信息的转化。AI模型在训练和推理过程中，本质上是在进行海量的矩阵乘法运算，每一步运算都在将电能转化为“AI智能”这种有序的信息结构。因此，当算力需求呈指数级增长时，电力需求也会逼近物理上限，AI就演变为一场关于能源效率的竞赛。

　　黄仁勋认为，电力是新的货币，它是决定算力产出上限的物理底座，未来AI数据中心，输入的是电力，输出的是智力。马斯克2024年就开始预警说，“我们现在面临芯片短缺，大约一年后可能出现变压器短缺，大约两年后则会出现全面的电力短缺”。2026年1月的达沃斯论坛上马斯克进一步指出“AI 部署的根本限制因素是电力，就是能源。” 他认为AI 瓶颈已从芯片转向电力，美国正面临电网老化、光伏政策掣肘问题，而中国在电力与光伏产能上已明显领先。

　　全球范围内，电力供应的紧缺已成为AI发展的首要瓶颈。国际能源署IEA指出，全球数据中心、人工智能和加密货币的电力消耗在2026年将突破1000TWh。

　　未来，全球AI产业进入算力即国力阶段，电力供应的稳定性与充足性重要性大大提升。未来决定一个国家或区域AI竞争力的核心变量，将是其电力基础设施的韧性与冗余度。简单来说，如果没有足够的电力支持，再先进的架构也无法转化为实际的生产力，电力已经成为AI时代稀缺的战略资源。

　　2  欧美电力瓶颈：电网短板制约算力基础设施扩张

　　2025年，全球电力呈现三大核心趋势：一是电力增速超过整体能源增速，电力需求增长速度已达到总能源需求增长速度的两倍以上，主要是由于电动车、AI。二是绿电超越煤电。2025年，全球可再生能源发电量增速显著，全球风能、太阳能等可再生能源的总发电量正在超过煤炭发电量。三是并网瓶颈成全球难题。无论是美国还是欧洲，目前电力系统的最大阻碍已不再是“发电够不够”，而是“电网能不能接入”。全球约20%的新增数据中心和清洁能源项目正面临严重的并网延迟风险。

　　具体来看，2025年，中国全社会用电量首次突破10万亿千瓦时，创下全球单一国家用电量的新高。中国一国的用电量约相当于美国的2.4倍，甚至超过了美国、欧盟、俄罗斯、印度和日本全年用电量的总和。在经历了长达十年的用电平台期后，美国由于受到AI与数据中心的影响，用电在2025年表现出增速2.3%的增长。欧盟的电力需求在 2025 年仅增长约1.1%，仍处于能源危机后的缓慢恢复阶段。

　　中国通过高强度的电网投资，构建了全球最强的电力保障体系。首先从装机规模看，截至2025年底，全国累计发电装机容量达38.9亿千瓦，同比增长16.1%。其中太阳能12亿千瓦、风电6.4亿千瓦，爆发式增长，为AI提供了绿电基础。从电网投资强度看，国家电网2025年投资约6500亿元，而2026年预算将升至7200亿-7800亿元，同比增长超20%，为算力爆发提前布局。

　　与此同时，我们看到欧美正受困于老旧电网。巴菲特曾多次指出，美国电网由于监管分散和设备老化，投资严重不足，他在伯克希尔哈撒韦的信中提到，现代化的电网建设需要数十年和数千亿美元的投入，而美国目前的进度缓慢。比如英国国家电网（National Grid, NGG）发布了大电网升级计划，2025-2029 年的资本开支计划已上调至600亿英镑，以应对日益增长的数据中心负载。

　　一是欧美电价高企，电力成为稀缺资源。

　　根据国际能源署（IEA）及BusinessEurope 2025-2026年度的最新核算，中国工业电价长期锚定在0.082-0.085美元/kWh，约0.58-0.61元人民币，且受惠于特高压对西部绿电的高效跨区调拨，价格曲线极度平顺。

　　而欧洲2025上半年，欧盟非居民电价仍维持在0.156-0.208欧元/kWh，约0.17-0.23美元，几乎是中国的2.5倍。

　　与此同时，美国尽管全国工业均价维持在0.075-0.08美元/kWh，但其电价中包含着极高的“隐藏溢价”。一方面美国电网运营商PJM发布的最新拍卖结果显示，2027/28年度的容量价格已经最高飙升至333.44美元/MW-day的政策上限，比两三年前整整翻了11倍，这是因为电厂不够了，大家在为了优先用电权疯狂竞价，容量电价就是为了保证在用电高峰时不掉线，必须付给电厂的预留费，运营商每年需额外支付上百亿美元的保供成本，这也会导致其他终端用户的总电费大幅上调。另外，峰谷价差的极端化，在德州等区域，由于缺乏特高压跨区调度，2026年初的极端天气期间，实时批发价格频频出现从负电价到5000美元/MWh价格的剧烈跳变，这种极不稳定的价格环境，使得AI训练所需的稳态电力成本极高。

　　二是数据中心租赁紧缺，美国数据中心核心区电力价格开始上涨明显，电网要求数据中心运营方承担容量电费。长期以来，弗吉尼亚北部因低电价被称为全球数据中心之都，但这一红利在2026年初已宣告终结。比如随着空置率跌破 1%，北弗吉尼亚的数据中心租金在过去两年上涨了约 40%-60%，与此同时弗吉尼亚州监管部门新规要求数据中心运营商必须预付巨额的电网升级抵押金，并承担至少85%的合同容量费用。后疫情时代和AI浪潮下美国资本流向转变巨大。一方面远程办公的兴起让传统办公楼建设逐渐走低，而另一方面AI流行则直接把数据中心的基建需求推上了新增长平台。

　　三是电网容纳量不足、新发电项目并网难。根据国际能源署 IEA预测，在2025至2030年间全球数据中心的大规模扩张进程中，约五分之一的新增容量将因电网瓶颈而面临并网延迟的风险。截至2026年1月，全美等待并网的电力项目总容量已超过2500 GW。数据显示目前一个典型的算力项目从并网申请到实际合闸的平均周期已延长至8年。

　　3  算力的尽头是电力，全球能源五大新机遇

　　3.1 铜：AI时代的硬通货

　　AI对电力需求的扩张直接引爆了对铜的需求。铜会成为新的石油，AI带来的额外铜需求将在2030年前导致每年数百万、乃至上千万吨的缺口。

　　在电力传输与分配，比如变压器、母线、电源线领域，铜不可替代，算力密度的提升带来了成倍的供电铜缆需求。随着特高压线路和算力集群的建设，全球铜需求进入了长效增长周期。

　　一方面是需求大爆发，根据BHP预测，全球铜需求预计到2050年将增长70%，年需求总量突破5000万吨。

　　另一方面是铜的矿石品位下降、存量矿井减产、巨大供应缺口。自1991年以来，铜矿的平均品位已下降约 40%。未来十年，全球30%至50%的铜供应将继续面临品位下降挑战。到2035年，现有矿山的产量预计将比当前减少约15%。预计在未来10年内，全球将面临近1000万吨的铜供应缺口。

　　3.2 全球大规模电网更新：特高压、变电站、柔性直流

　　为解决绿电与算力中心地理位置不匹配的问题，中国制定了明确的技术路线图。

　　其中，特高压负责“跑得远”，实现数千公里的超长距离低损耗输电。柔性直流负责“接得稳”，让绿电平滑入网。计划到2030 年，中国新增输电轴线的“柔性直流化”比例将达到 80%。现有的老旧线路中，超过50%将进行柔性化改造，以适应更高比例的清洁能源接入。其中，换流阀等关键零部件正在加速实现自主化，确保能源基础设施的安全。

　　AI数据中心是高密度的电力负载中心，其单机柜功耗从20kW跃升至50-100kW，正迫使电网末端的变电站迎来一轮爆发式的新建与改造潮。新建的AI数据中心附近，必须配套建设专用变电站，以直接对接特高压或柔性直流骨干网，确保大功率电能的“接得稳”。这种专站专用需求，直接带动了变压器及配电开关设备的爆发式增长，变电站建设已成为电网侧确定的投资增量之一。

　　美国的电网面临设施老化和长距离输电能力不足的双重挑战。目前，美国正转型超前长周期规划。美国现在正重点转向765 kV交流骨干网和高压直流走廊的建设。如Grain Belt Express 项目，是一条长约872公里的高压直流线路，旨在将中西部的廉价风电输送到需求中心，其损耗远低于美国传统的交流线。超大规模数据中心 已成为电网升级的主要驱动力，其影响程度甚至超过了可再生能源并网。

　　欧洲的重点在于建立一个高度集成的跨境电力市场，并解决海上风电的消纳问题。目前欧洲约40%的配电网由于机龄超过40年需要现代化改造，且有大量可再生能源项目因并网延迟而处于排队状态。未来欧洲将主要应用柔性直流技术，特别是用于连接多国电网的海底电缆、混合海上走廊，为此欧盟设定了到2030年各国跨境电力互联能力需达到其装机容量15%的目标。

　　3.3 储能与电池：从化学能到长周期

　　AI的尽头是电力，尤其是高效、稳定的电力。

　　首先AI必须配备储能。AI 模型的训练与推理是极其挑剔的用电大户， AI训练需要24小时无间断的稳定供电，一旦发生电压闪烁或断电，数周甚至数月的算力投入可能瞬间清零，但直接采用风能、太阳能，具有明显的间歇性与随机性，因此，储能系统作为缓冲，能将不稳定的新能源转化为高可靠性的电流，确保 AI 训练不因电网波动而中断。

　　其次，AI更偏爱化学储能。在多元储能体系中，化学储能、也就是锂电池储能拥有不可替代的地位，相比抽水蓄能等机械储能，化学储能具备毫秒级的频率响应能力，这对于保护算力中心敏感的电子元器件、维持电压频率稳定至关重要。化学储能能量密度高，可直接部署在数据中心内部或周边，作为应急冗余电源，实现近端保护。

　　固态电池是未来适配AI的终极储能方案。传统液态锂电池正接近理论极限，而固态电池通过电解质的革新，实现了质的突破。一是能量密度更强。传统液态电池多在170-300Wh/kg。目前，金属锂负极固态电池能量密度已达350-400Wh/kg，未来更有望突破500Wh/kg。二是寿命更长。固态电池在10000次循环后仍能保持90%以上容量，液态电池约能循环3000次。三是更安全。固态电解质熔沸点超200°C，从根源上解决了液态电解液热失控引发的燃烧隐患。固态电池的高能量密度、高安全、长循环特性，使其成为未来的兆瓦时级大规模AI系统的理想选择。但从目前来看，固态电池成本高，而磷酸铁锂甚至钠离子电池在短期内成本上更具优势。

　　从商业逻辑看，储能能实现盈利闭环。通过储能参与电网响应，如调频、峰谷套利，储能系统可以创造额外收益。欧美电力市场波动剧烈，波峰与波谷的电价差极大。比如德国2025年全年，Epex Spot市场负电价小时数创下历史新高，达到575小时，远超 2024年的459小时。2025 年5月甚至创下了-250 欧元/MWh的极端负电价记录。2025年日间平均电价差保持在130欧元/MWh 的高位。通过储能低吸高抛，电价低时充电，高时放电，储能系统具备了极强的算账盈利能力。配储从AI资本支出转变为高回报的投资。

　　3.4 柴油发电：保障AI电力冗余，充当最后防线

　　对于AI数据中心，柴油发电承担着应急备用电源最后保障的关键角色。虽然固态电池或UPS不间断电源具备毫秒级响应能力，但储能容量通常维持数分钟至数十分钟。而柴发具备大功率、长时供电特性，可持续供电数小时至数天，是应对长时停电事故的可靠备份电源。

　　柴油发电机组更适配AI智算中心“大功耗、高冗余”的建设标准。

　　一是全球AI数据中心功耗密度大爆发，传统服务器机柜功率仅为 8-15kW，而2026年开始，主流AI机柜密度已从20kW 跃升至 50-100kW。由于单位空间功耗极高，任何备用电源的不足都会导致整个集群连锁式宕机。

　　二是AI训练是满载运行，且GPU启动瞬间会有巨大的浪涌电流。为了扛住这种峰值功率，柴发必须留出比传统机房更多的功率余量。要求柴发冗余配置率从80%提升至120%-150%。

　　柴发产业链具备技术壁垒高、扩产周期长的显著特征，柴发已经成为AI数据中心市场的硬通货。实际交付中，柴发是智算中心最核心、最成熟的备电选择，供不应求常态化，1.6MW至2MW以上的大功率机组目前属于硬通货，很多订单排产已普遍延长。中国IDC柴油发电机组市场呈现出高度集中的竞争态势，其中康明斯与MTU各凭30%以上的份额居第一梯队，两者合计占据了该领域七成的市场空间。

　　3.5 核能和可控核聚变：未来与AI深度绑定

　　核能（包括传统核电、SMR小型模块化核反应堆和可控核聚变）已从能源市场的备选项正式跃升为未来全球AI算力的电力底座。

　　呈现两大趋势：

　　一是核能+AI的深度绑定，小型模块化反应堆SMR或是未来AI数据中心的供电主力。与传统大型核反应堆相比，SMR有望凭借其灵活部署、低碳高效的特性，成为核电领域对接新型算力基础设施的重要增量市场，为AI数据中心提供稳定、低成本的基荷电源。

　　2026年上半年，中国首个陆上商业模块化小堆“玲龙一号”预计正式投入商业运行，是全球首个通过IAEA通用安全审查的陆上商用模块化小堆。

　　与此同时全球科技巨头正以前所未有的规模和速度直接通过 PPA电力采购协议或股权投资锁定核能供应：比如位于宾夕法尼亚州的三哩岛核电站的重启计划已进入加速期，预计将于2027年并网，为微软提供837MW的算力能耗。亚马逊也在2025年底更新了其在华盛顿州的Cascade先进能源设施计划，该项目将包含12个小核电堆，总输出提升三倍，专为亚马逊的AWS近端智算中心供电。谷歌签约Kairos Power订购500MW的SMR堆，计划从2030年开始分批上线。Meta宣布了6.6GW的超大规模核能采购计划，合作伙伴包括Vistra、TerraPower和Oklo，旨在为未来的百万卡集群提供保障。

　　二是可控核聚变，这是未来AI文明的圣杯。

　　可控核聚变的技术本质是模拟太阳内部的能量产生过程，反应原理是将氢的同位素氘和氚在超过1亿摄氏度的极高温度和压力下聚合，形成氦原子核，并释放出巨大的能量。聚变燃料的能量密度是化石燃料的1000万倍以上，一公斤聚变燃料释放的能量相当于约1万吨煤。

　　可控核聚变的突破难点有三点：

　　难点一是能量增益，核心在于让聚变反应产生的热量大于注入系统的能量。过去的聚变实验中，输入能量往往远大于输出能量，“烧出来的热量还没点火用的多”，所以未来技术研究重心已经变成了如何让反应产生的热量持续大幅超过注入的能量。

　　难点二是等离子体约束，聚变时等离子体有上亿度，这世界上没有任何容器能直接装它。所以技术上必须用超强磁场，比如托卡马克或仿星器，或者超强激光，在虚空中织出一个“磁力笼”，让等离子体悬浮在正中间，不能越界。

　　难点三是内壁材料，核聚变反应中心会喷射高能中子，物理内壁必须承受轰击、并收集热能以供发电。由于中子呈电中性，磁力笼对其完全无效，它们会直接无视磁场防御并撞击，导致目前的固体合金材料在极短时间内便会变得千疮百孔。现在最新技术突破在于液态方案， 在反应堆内壁铺设一层流动的液态锂，像幕布一样持续覆盖在固体结构表面，使材料具备自修复特性。这一层液态金属同时充当了“增殖包层”，当中子撞击液态锂时会直接生成燃料——氚，进一步解决氚的元素稀缺问题，实现反应堆的燃料自给自足。

　　从政策上看，已进入可控核聚变研发的大力支持期。中国2026年1月15日起正式施行《中华人民共和国原子能法》，明确“鼓励和支持受控热核聚变研究”，推动其加速从科研实验向商业化工程应用跨越。中国的“夸父”聚变堆关键系统综合研究设施是专门为下一代核聚变堆做技术预研的大科学装置。

　　与此同时，私营公司开始主导核电的电厂建设，而非仅仅是物理实验。山姆奥特曼和比尔盖茨都在重金布局核聚变初创公司，旨在为未来的超大规模算力集群寻找无限能源。比如山姆奥特曼投资的 Helion Energy 为微软建设的首个商业聚变电站Orion项目。但是在科学界看来，核聚变商业化尤其是向电网供电大致预期要到2035-2040年后。