1979年3月16日，一部名为《中国综合征》（TheChinaSyndrome）的好莱坞电影在全美上映。这部由大导演詹姆斯布里奇斯执导、大明星简芳达和迈克尔道格拉斯主演的电影一经上映就引发观影狂潮。

  英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋曾指出，需要更全面地考虑AI的能源消耗问题，如果只考虑算力，需要烧掉14个地球的能源；特斯拉首席执行官埃隆马斯克在接受媒体采访时也表示，AI算力的限制是可预见的，下一个短缺的将是电力；OpenAI首席执行官山姆奥特曼也指出，AI的发展将需要大量能源

  11月4日至7日，第40届阿布扎比国际石油展览暨会议在阿布扎比召开。这个以石油为主的会议活动上，举办了一场名为“EnergyforAI”的主题会议。除了石油公司的代表，电力公司、芯片公司、科技公司、人工智能公司的代表们都汇聚在了一起。

  当石油公司都开始认真讨论AI和人工智能，我们大家可以想象这一个话题到底有多么火爆。而能引起石油公司关注的原因，当然不仅仅是因为AI在全世界的火爆，更是因为AI对能源的巨大消耗恰好切合了石油公司的关注点。“我们应该一个将所有形式的能源整合在一起的模型。我们将需要更加多的可再次生产的能源，我们应该推进电池存储技术，将可再次生产的能源从间歇性电力转变为基本负载。我们应该天然气作为桥梁，在某些地方，我们将需要核能。”Sultanal-Jaber说。

  那GPT-6训练时的用电量是多少呢？简单测算不难得知：一张H100GPU的上限功率是700W（训练时的功率），同时算力服务器除了GPU还有CPU、风扇、存储等。一台算力服务器平均配置5颗H100GPU，那一台服务器整体功率就是5KW，GPT服务器集群为20000台服务器，在满负荷训练时的小时耗电量大概就是：5*20000=100MWH，训练1天的电量：240万KWh，训练一个月就是240万kwh*30天=7200万度电。

  根据预测，到2030年，全球数据中心的电力需求可能达到126-152GW，在此期间新增大约250太瓦时（TWh）的电力需求，相当于2030年美国总电力需求的8%。

  《电力与算力协同发展蓝皮书（2024）》显示，去年中国算力核心产业规模达到2万亿元。在算力能耗呈井喷式增长的背景下，电力与算力协同发展成为必然趋势。蓝皮书认为，在人工智能爆发增长情景下，2030年我国算力中心用电或超过7000亿千瓦时，占全社会用电量将达到5.3%，即便是在慢速增长情景下，这一占比也将达到2.3%。

  2020年8月28日，全美最大的核电运营商Exelon宣布再退役拜伦（Byron，2021年9月）和德累斯顿（Dresden，2021年11月）2座核电站共计4台核反应堆，并向PJM提交相关申请，Excelon也评估是否全面撤资核电。此外，全美已明确在20202025年期间退役核电约9.3GW。

  美国核电机组的大量退役，经济性是核心原因。2010年代开始，美国页岩气革命爆发导致天然气价格暴跌。天然气发电经济性迅速攀升，超越核电，进而引发美国批发电价的下降。再加上联邦政府对风电等可再次生产的能源给予了税收减免、优先并网等政策。核电市场信心下降，业主开始不断关停机组，新建核电意愿普遍不强。

  核电的优势显而易见：发电量大且稳定，成本又相对可控。而且截至2019年，美国共有97台核电机组通过延长运行的申请。大量的存量机组让科技公司不需要额外的投资，就可以获得稳定的电力来源。总部在得克萨斯州的微电网提供商Enchanted Rock的创始人兼首席执行官托马斯麦克安德鲁（Thomas McAndrew）表示，人工智能数据中心需要“99.99%的可靠电力”。

  相比于时下更为热门的风电、光伏，煤电、气电和核电无疑更稳定。但是在碳中和约束的压力下，具备“零碳”属性的核电自然更受追捧。

  根据国际环保组织绿色和平报告《绿色云端2024》的统计。中国头部互联网科技公司的可再次生产的能源交易量接连突破10亿度大关：据不完全统计，阿里巴巴集团2023年披露购买绿电16.1亿度，腾讯2024年签约绿电采购量超13亿度。同时，企业的可再次生产的能源消费规模也呈现出显著的增长趋势。阿里巴巴2024财年可再次生产的能源消耗量较2023财年增长约82%，腾讯2023年直接购买的可再次生产的能源较2022年增长约80%。

  中国建立了世界上最大的特高压电网，这使得电力能够高效地跨越长距离传输，并在不一样的地区之间实现互补，显示出其在解决电力供需不平衡问题上的独特能力。尽管如此，能源长距离传输过程中的损耗和面临的技术难题是必须正视的问题。从长远来看，促进区域内可再次生产的能源的开发和利用，实现能源的就近消费，是更为理想的解决方案。

  但由于西部地区距离经济和电力负荷中心较远，这限制了其满足低延迟需求的能力，通常只能实现非实时数据的“东数西存”。与此同时，人工智能，尤其是大型模型训练阶段，对算力的需求日渐增长，这种需求更适合集中部署，并可以依据能源供应情况做调整，因此在水资源和电力资源充足的西部地区进行重点布局是较为适宜的。

  早在2020年，发改委就出台了《关于加快构建全国一体化大数据中心协同创新体系的指导意见》提出要探索电力网和数据网联动建设、协同运行机制。2021年，工信部出台《新型数据中心发展三年行动计划（2021-2023年）》鼓励企业探索建设分布式光伏发电、燃气分布式供能等配套系统，引导新型数据中心向新能源发电侧建设，就地消纳新能源。

  在绿色电力交易中，资源丰富地区与电力需求中心之间有供需不匹配的问题，这要求政策上对跨区域、跨省的绿色电力交易给予更多的支持。根据《我国绿电交易现状及重点问题研究》的多个方面数据显示，国家电网公司经营区域内绿色电力交易的环境溢价在2021年、2022年、2023年分别达到了每千瓦时3分、5分、6.5分。同样，南方电网公司经营区域内绿色电力交易的成交价格也持续上升，2023年的成交价格比煤电的平均价格高出每千瓦时1.85分。

  品牌价值580.47亿 海康威视荣列2016年中国品牌价值榜单电子行业第一

  国网辽宁电力2024年第二次物资电商化（电网零星选购专区）公开竞争性谈判采购成交候选人公示

  山东省能源局发布进一步明确2025年新增新能源项目参与电力市场相关事项

  布局新型储能未来产业研究院！解读江苏《快速推进新能源产业集群高水平质量的发展行动方案》

  国家发展改革委印发《电力系统调节能力优化专项行动实施方案（2025—2027年）》

  特高压英文缩写UHV。在我国，特高压是指交流1000千伏及以上和直流正负 首……