在全球人工智能科技竞争进入白热化的当下，智算时代的数据中心在总体规模和单体规模上都在急速扩张。总体规模上，美国几大科技巨头正在以前所未有的资金投入算力建设当中，推动算力规模急速提升。在单体规模上，十万卡集群不断涌现，乃至准百万卡集群已开工建设。传统意义上的数据中心已经进化为

　　这对其背后的电力保障体系提出了颠覆性的挑战。电力已不是算力的简单成本项，而是成为决定算力能否“落地”、能否“稳定运行”和能否“快速迭代”的生命线。正如微软CEO萨提亚·纳德拉（Satya Nadella）近期公开表示：“我们目前面临的最大问题不是算力过剩，而是电力短缺。如果你无法提供足够的电力，那么即使拥有大量芯片，也只能让它们闲置在仓库里，这正是我今天面临的问题”。

　　本文尝试梳理分析美国在算力集群电力保障领域的趋势和挑战，从而对我国在此方面的规划与布局提供借鉴和启示。

　　美国算力基础设施建设已经进入“指数级爆发”的历史性拐点，科技巨头正在进行一场史无前例的“算力军备竞赛”。为了在通用人工智能（AGI）的竞争中占据主导地位，微软、谷歌、亚马逊、Meta、甲骨文（联合OpenAI）等头部科技公司的资本支出呈现出惊人的增长态势。根据其最新财报分析汇总，2025年全年，上述科技公司的总资本支出将突破4000亿美元，其中绝大部分将直接用于购置GPU芯片及建设配套的数据中心基础设施。这一数字不仅相当于丹麦、香港等中等发达经济体的全年GDP，更令人咋舌的是其增长速度：在ChatGPT问世前的2022年，这一数字仅为1500亿美元左右。短短三年间，资本投入翻了近三PG电子倍。这种在单一技术领域如此短时间内、如此高强度的饱和式投入，在现代商业史上前无古人。

　　算力规模的急速扩张，使得相应的电力需求呈现出前所未有的爆发态势。业界现在普遍使用“吉瓦（GW）”作为大规模算力集群的电力容量计量单位，乃至直接指代算力集群的规模。1GW是一个巨大的能量概念，它约等同于一座标准大型商用核反应堆的满负荷发电功率，或者足以支撑近300万户中国家庭的日常生活电力消耗。业界多家投行与智库的预测差别极大，但即使是相对保守的预测如美国能源研究所（EPRI），也预计美国数据中心的总装机容量将从当前的约17GW增长至2030年的约50GW。这使得数据中心占美国全社会总用电量的比例，将从2020年代初的约2.5%-4%，飙升至2030年的9%。这一数字具有极强的标志性意义：它意味着“算力”将超越“化工”和“钢铁”等传统重工业，成为美国耗电量最大的单一细分行业。

　　对比来看，中国面临的挑战更为严峻。首先，受制于芯片先进制程的“能效壁垒”与“供应限制”，要支撑同等规模的智算能力，国产算力集群需要堆叠更多数量的芯片，导致能耗成本呈现显著的“乘数效应”。据阿里研究院测算，我国顶尖国产算力集群的单位算力能耗成本约为美国的3倍。

　　如果说我国电网强大的物理承载能力足以消纳上述电力总量冲击的话，那么更现实的挑战则来自于结构的不均衡和“算电碳网”等要素之间的协同错配。在东部算力需求激增的背景下，本地绿电供给不足，若大规模依赖煤电，将直接触碰“双碳”红线；若依赖西电东送，现有特高压通道的规划初衷与运力资源多已锁定给传统高能耗产业及民生保供，爆发式的算力需求只能利用通道余量进行“溜缝”式接入，面临通道资源紧张与扩容滞后的现实困境；若在西部建设大规模算力集群，又面临通信时延的物理制约。

　　上述的系列现实难题已经对我国的电网调度模式与能源结构提出极限挑战。在“十五五”规划即将开启的当下，产业政策与公共政策是否已为此做好预期和准备？这已成为关乎国家科技竞争力的战略命题。

　　在美国，算力集群的快速扩容正迎头撞上其日益老旧且极度碎片化的电网基础设施墙。与算力技术和算力规模的高速迭代相比，美国过去20年的社会年用电量几乎停滞，电网基础设施几乎不再扩容发展。这种“算电错配”主要体现在三个维度：一是物理设施的老化，美国大部分输电网络建于上世纪六七十年代，面对AI数据中心动辄吉瓦（GW）级的突发性新增负荷，变压器和输电线路的容量捉襟见肘；二是电网市场的碎片化，全美由数千家公用事业公司和多个独立的区域传输组织（ISO/RTO）割据，导致跨区域输电规划极其复杂，并网申请的排队周期已从过去的2年延长至惊人的5-7年。三是建设周期的脱节，算力领域与能源领域的基建步调完全不同频。现在的万卡/十万卡集群仅需几个月即可完成物理部署，而与之配套的输配电和变电设施建设往往需要5到10年的漫长周期。这三个维度的叠加，使得对于争分夺秒的科技巨头而言，等待电网扩容的时间成本远高于资金成本。这直接倒逼出一种全新的能源供给路径，即绕开公共电网，寻求“表后”（Behind-the-Meter）供电。

　　“表后”模式意味着数据中心不再单纯依赖电网取电，而是直接在园区内或临近处建设发电设施，通过专线直连。这一趋势在近期表现得尤为激进：2025年上旬，为了追求极致的建设速度，埃隆·马斯克（Elon Musk）旗下的xAI在美国田纳西州孟菲斯建设算力集群时，并未等待漫长的电网接入，而是直接在现场部署了大规模天然气涡轮发电机组，以确保其十万卡集群在短短几个月内上线运行。OpenAI联合甲骨文（Oracle）在美国得克萨斯州阿比林（Abilene）推进的“星际之门”（Stargate）一期项目，同样规划了大规模燃气发电站作为兜底支撑。2024年3月，亚马逊（AWS）斥资6.5亿美元收购Talen Energy旗下的Cumulus数据中心园区，其核心资产并非机房，而是该园区拥有与附近Susquehanna核电站的“物理直连权”，这种“核电直连”模式规避了电网的输配电费用和容量限制。美国算力巨头正在通过与发电侧的直接连接，来绕过老旧大电网，以实现算力和能源的高效匹配。

　　美国企业面对电力基建短板，通过自建燃气发电设施、核电长协议、核电直连等方式，依靠灵活的市场机制解决燃眉之急。对比之下，中国在电力基础设施的物理层面拥有美国无法比拟的战略优势。得益于多年适度超前的基础设施建设，我国拥有全球最强壮、统一的特高压输电网络和高度互联的各大区域电网。然而，在发挥体制统筹优势的同时，我们也不得不直面一个新命题：人工智能技术和算力建设以“月”为单位迅猛变化，而体量庞大的电力基础设施规划是以“年”甚至“十年”为单位进行稳步发展，二者之间如何适配？目前，我国电网体制在保障安全兜底的同时，也存在新能源消纳与用户侧直接交易不够灵活的问题。仅今年以来，国家发改委与能源局就密集出台了包括推进绿电直连、促进新能源消纳和调控的系列指导文件（650号文、1192号文、1360号文），其核心逻辑就在于松绑并推动绿电交易市场化，通过深化电力体制改革，在制度上“拓宽航道”，让强壮的电网成为支撑算力低成本与绿色化的关键基座。

　　算力集群的运行特性决定了其对电力需求的极端苛刻性。与传统工业或居民用电不同，智算集群通常表现为全时段、高负载、无休止的“直线型”负荷曲线。这种刚性负荷对供电的连续性要求极高，容不得毫秒级的闪断。然而，风能与太阳能等可再生能源，受制于昼夜交替与气象变化，具有天然的间歇性与波动性。这种“刚性负荷”与“波动供给”之间存在深刻的结构性矛盾。即使依靠现有的电池储能技术，也仅能解决小时级的短时调节，根本无法应对GW级集群的长时缺口。为了在保障算力“永不掉线”的同时尽可能逼近碳中和目标，美国科技巨头正在形成高度共识的务实路径：短期依赖燃气、长期押注核电。

　　首先，天然气正成为不可逾越的“过渡桥梁”。 在核电扩容缓慢、风光波动性与算力负荷刚性不匹配的现实下，天然气因其快速响应和稳定供应能力，成为当前唯一能迅速填补算力电力缺口的现实选择。尽管天然气仍属化石能源，但其相对清洁的属性不容忽视：天然气发电的二氧化碳排放因子约为每千瓦时350-450克，仅为传统燃煤发电（约900-1000克/千瓦时）的40%-50%。基于这种“两害相权取其轻”的逻辑，众多科技巨头纷纷将燃气确立为核心过渡方案。除了前文提到的xAI、OpenAI和甲骨文外，Meta甚至组建了专门的天然气战略团队，直接介入上游管道与气源的谈判，其重视程度可见一斑。这种需求的井喷迅速传导至上游设备制造端，引发了燃气轮机市场的“超级周期”。以全球燃气轮机巨头GE Vernova为例，自2024年3月从通用电气分拆独立上市以来，受益于AI电力需求的爆发，其股价已累计翻了6倍。更令人咋舌的是其产能的紧缺程度：公司公开表示，截至2028年的燃气轮机产能已被抢购一空，甚至2029年的产能也仅剩不到10%。同样的火爆景象也出现在另外两大巨头身上：西门子能源的燃气服务业务订单积压量创下历史新高，三菱重工则在积极扩产以应对数据中心客户的催单。科技公司不得不采取务实策略：先用燃气保障“生存”，再通过购买碳汇或配套部署碳捕集、利用与封存技术（CCUS），来达成名义上的“绿色”。

　　更长远的变革在于，核电因其完美的“零碳+基荷”属性，被视为与算力负荷最匹配的长期能源方案。 算力集群的“刚性负荷”，恰好与核电“满功率平稳运行”的发电特性完美契合。且核电在物理属性上属于典型的“零碳基荷能源”，其发电过程不产生温室气体，全生命周期碳排放量甚至低于部分光伏技术。为了抢占这一稀缺资源，科技巨头们纷纷“抢购”现有核电资产，甚至推动已退役核电站的“复活”。先是微软与美国最大的核电运营企业星座能源公司签署20年长约，推动三哩岛核电站的重启并计划在2028年为其区域内数据中心供电。谷歌也于2025年10月宣布与新纪元能源公司签署25年购电协议，计划在2029年重启位于艾奥瓦州的杜安·阿诺德（Duane Arnold）能源中心。与此同时，科技巨头也将目光投向了建设周期更短、部署更灵活的小型模块化反应堆（SMR）。尽管SMR目前的度电成本高于成熟的大型核电站，但其工厂化预制、模块化组装的特性，能将建设周期显著压缩，更适配算力集群的扩容节奏。亚马逊、谷歌等均已直接投资了SMR开发企业。

　　美国在能源政策层面的风向也在发生剧烈偏转。2025年11月20日，美国能源部（DOE）宣布进行重大架构重组，将核能资源置于优先地位，取代此前致力于可再生能源和能效的部门。其战略意图非常清晰，即在人工智能全球竞争的当下，能源决定了算力的天花板，能源结构的布局、相应规划的制定乃至政策创新改革，已不仅仅是被动的配套，而是被确立为支撑其人工智能发展和大国间科技博弈的“战略基石”。

　　对比美国，我国在可再生能源领域拥有全球领先的装机规模与发展速度，风光发电已构筑起我国能源结构转型的坚实底座。然而，面对智算时代“全时段、强负荷”的刚性需求，单纯依赖波动性较强的风光资源，客观上存在匹配难度。

　　在此背景下，美国的“燃气+核电”路径提供了重要镜鉴。虽然我国缺乏美国那样廉价的天然气资源，但我们有必要重新审视核电在“双碳”战略中的核心价值。在坚持“双碳”目标的大框架下，通过给予核电与风光同等的绿色低碳属性认定与政策引导，构建“绿电+核电”的互补格局，将有助于我国在人工智能技术的全球竞争中，以最具韧性的能源结构和长期成本优势，支撑算力产业的高质量发展。

　　中国拥有全球最强壮的统一大电网，这是区别于美国企业被迫选择“表后自建”模式的独特战略资产。启示在于，如何通过制度创新将物理上的“强网”转化为价值上的“红利”。基于“以电补算”的逻辑，推动算力与电力的深度协同布局，不仅是物理连接的通畅，更是价值机制的打通。在保障电网安全的前提下，进一步深化电力市场化改革，积极探索跨省跨区域绿电直送、核电长协直连等模式，削减中间流通环节的体制成本。让大电网不仅是物理输送的通道，更是打破地域壁垒、实现风光核多元优质电源与算力负荷高效匹配的“价值配置枢纽”，从而真正实现算力基础设施与能源基础设施的同频共振，为我国在人工智能全球竞争中，构建基于能源比较优势的坚实基础。

　　随着算力集群成为国家间科技竞争的关键基础设施，电力系统对算力的支撑，已超越了传统民生领域的“普遍服务”范畴，上升为关乎国运的“关键战略资源”配置问题。这一视角的转变，意味着在顶层规划中，应充分确立电力基础设施作为“支撑人工智能产业发展的战略压舱石”的核心地位。建议在算力枢纽节点区域，以结构性优化策略，通过跨省跨区域绿电直送、试点核电长协直连等手段，改善供给结构与调度能力。同时，在我国从“能耗双控”向“碳排放双控”转型的关键窗口期，对于支撑国家竞争力的智算基础设施，需要建立差异化的碳排放考核机制，精准引导其向低碳化、集约化方向演进。

　　面对双碳目标与算力刚性负荷的双重约束，构建多元互补的低碳能源体系显得尤为关键。美国实践做法的启示是，在坚定发展风光等可再生能源的同时，需客观审视“波动供给”与“刚性需求”之间的匹配挑战。在能源结构的优化中，在风光等绿电外，也需要给予核电等“清洁稳定电力”以相应的战略定位与政策认可。尽管核电发展常伴随社会层面的审慎考量，但基于我国核电多年安全稳定运行的实践记录，其技术成熟度与可靠性已获充分验证。在科学面对并有效回应公众关切的前提下，仍需保持战略定力，通过探索多能互补模式，既发挥绿电的规模优势，又利用核电的基荷价值，构建“绿电+核电”并重的供给体系。这不仅能大幅提升国家算力底座的能源韧性，更为我国人工智能产业的高质量发展提供稳定、可持续的能源保障。

　　感谢阿里云IDC事业部闫月君、王涛、曹孟禹，阿里云智能科技研究中心罗治兵对本文提供的数据、观点支持和技术指导。

　　[5] 《关于有序推动绿电直连发展有关事项的通知》,发改委、能源局，2025年5月

　　[6] 《关于完善价格机制促进新能源发电就近消纳的通知》，发改委、能源局，2025年9月

　　[7] 《关于促进新能源消纳和调控的指导意见》，发改委、能源局，2025年11月

　　紧跟产业发展脉搏，阿里研究院汇集行业领袖与企业的真实声音，在算力基础设施的规划与布局、能耗优化、大模型能力发展、大模型评测体系、产业应用案例深入研究、新技术与应用趋势前瞻探索等方面，剖析成功案例背后的逻辑与挑战，并提供基于产业深度洞察的策略建议。同时，阿里研究院依托于阿里巴巴集团在人工智能领域的全面布局，分享阿里的AI产业生态和应用的实践落地，探讨技术如何重塑产业格局并推动社会经济的转型升级。