2026 年 9 月，北京，时隔十二年，APEC 能源部长会在中国再启。
如今，AI 已从实验室的技术竞赛演变为大国产业博弈的主战场。从大模型训练到推理应用，从自动驾驶到具身智能，每一次能力跃升都依赖算力规模的指数级扩张。全球主要经济体竞相布局智算中心，万卡、十万卡乃至百万卡集群相继提上日程，科技巨头年度资本开支动辄数百亿美元，几乎全部投向 AI 基础设施。
AI 竞赛的终点，终将汇于电网的出口。
然而，支撑这场数字革命的物理底座正遭遇深刻的能源危机。这场危机的本质，是算力需求的快速扩张与能源供给的有限承载之间，出现了一道难以逾越的 " 能源墙 "。电力供应，已成为制约全球人工智能产业扩张的关键变量。
不断筑高的 " 能源墙 "
要理解这道 " 能源墙 " 有多高，先看几组数字。
美国高德纳公司预计，2026 年全球数据中心电力消耗将达到 565 太瓦时，同比增长 26%。联合国大学水、环境与健康研究所的报告则预测，2030 年全球数据中心用电需求预计将达到 945 太瓦时，相比 2025 年增长 110%。
2026 年，美国算力投资仍在高歌猛进。高盛预测，美国数据中心容量将在 2027 年底达到 95 吉瓦，是 2025 年底的 3 倍。
摩根士丹利测算，2025 至 2028 年间美国数据中心累计电力缺口达 47 吉瓦——相当于 9 个迈阿密市的总用电量。美国银行更悲观，认为到 2030 年缺口将扩大至 100 吉瓦。能源研究机构伍德麦肯兹的数据显示，美国数据中心向电网提交的电力申请累计已达 1066 吉瓦，超过全美现有发电装机的 80% ——尽管预计最终落地不足 30%，但这一规模足以反映出算力投资对电力资源的强烈诉求。
美国电网平均服役年龄达 35 至 40 年，新增电力项目并网要等将近 5 年。在北弗吉尼亚这样的数据中心集聚区，接入等待时间长达 7 年。本土变压器产能只能满足 40% 的需求，重型燃气轮机等关键设备的全球产能已被锁定至 2029 年以后。
美国的方案，是" 需求爆发—电网承压—被动应对 "。数据中心建在哪里，电就到哪里，但电网升级追不上算力的速度。
欧洲的困境：有电，送不到；有绿电，但稳不住
在人工智能的全球竞争中，欧洲所处的位置较为特殊。欧盟及主要成员国在政策层面已提出非常具体且远大的发展目标，意图通过扩大本地算力供给来提升竞争力。然而，这些目标能否实现，很大程度上受制于一个更基础的短板——能源电力保障并不稳固。
这是制约其 AI 雄心的核心瓶颈。欧洲约 40% 的配电网运行超过 40 年，老旧且扩容缓慢。电网接入排队严重，部分欧洲国家等待时间长达 7 至 10 年，并网申请积压量甚至达到本国峰值用电量的数倍，大量已规划的数据中心项目因此搁置。
供需结构同样错配。AI 数据中心需要稳定、持续的高可靠性电力，欧洲电源结构却正快速转向以风光为主的间歇性可再生能源，而储能、跨境输电和调度能力远未跟上，结果是 " 有电送不到，有电稳不住 "。数据中心高度集中在法兰克福、伦敦、阿姆斯特丹、巴黎和都柏林五座城市，令当地电网不堪重负，都柏林数据中心用电量已占全市约 80%。
成本压力进一步放大劣势。欧洲本土油气资源有限，进口能源叠加碳税推高电价。2025 年欧洲天然气批发价约为美国的 3 至 5 倍——同样的算力，欧洲要付更高的能源账单。
这场 AI 竞赛的" 能源暗战 "，正在重新定义国家竞争力的内涵。
美国在 " 重走化石能源 "。IEA 预测，2026 年，为满足人工智能基础设施的用电需求，美国在煤炭和天然气发电领域的投资可能达到 500 亿美元。
欧洲的路径，本质上是在 " 规则 " 与 " 基建 "、" 绿色转型 " 与 " 算力扩张 " 之间艰难求衡——核能和绿电是它的底牌，但电网不给时间；标准是它的长板，但基建拖了后腿。
中国则选择了另一条路——发展 " 绿电 " 来满足人工智能算力用电需求，同时加快构建新型能源体系，提供与产业智能化、融合化、绿色化特征逻辑相匹配的能源产品和综合能源服务，以响应算力中心的用电需求。
2025 年，中国已建成 42 个万卡级智算集群，算力中心总用电 1700 亿千瓦时，占全社会用电量 1.6%。预计到 2030 年，这一数字将达 8000 亿千瓦时，占比升至 6% 左右。
总量上，中国不缺电。2025 年可再生能源发电装机达 23.37 亿千瓦，占总装机 60.1%，其中，风光发电新增装机 4.34 亿千瓦；全国新增可再生能源发电量 5193 亿千瓦时，已覆盖全社会用电增量 5161 亿千瓦时，远超算力年度增量需求。" 绿电 " 已覆盖经济增长的新增能耗。
空间上，" 东数西算 " 将东部非实时算力有序引导至西部能源富集区。八大国家算力枢纽聚集了 60% 以上的新增算力，智算规模约占全国总量的 80%。
在内蒙古乌兰察布，绿电从几十公里外的风电场通过专线直送数据中心，全域绿电占比达 67%；
在宁夏中卫，全国首个大规模 " 算电协同 " 绿电直供项目投运；
在甘肃庆阳，千兆瓦级绿电聚合项目每年向数据中心直供 40 亿千瓦时绿电。
算力追着绿电跑——从内蒙古到宁夏，从甘肃到新疆，算电协同项目累计装机近千万千瓦。
时间上，储能成为稳定器
算力中心需要 24 小时不间断供电吗？风光发电有间歇性，怎么解决？目前的现实方案是储能。电力储能正在成为保障算力中心稳定运行的核心要件。
更关键的是，算力本身也可以成为电网的调节资源
中国正在将算力本身变成电网的柔性资源，融入新型电力系统。通过负荷预测、柔性控制和智能调度，数据中心在用电低谷消纳富余风电光伏，在高峰时段适度压降非核心任务。算力不再只是 " 吃电 " 的负荷，更是电网可调用的调节手段。
三条路径、两种逻辑、一个结论
美国在 " 抢 " ——抢电力、抢设备、抢并网窗口，结果是电网升级跟不上，燃气轮机供不应求，连变压器的交付周期都已从 18 个月延长至 4 年。
欧洲在 " 推 " ——推核电、推绿电、推规则先行，代价是基建跟不上雄心，落地追不上目标。
中国在 " 建 " ——建绿电、建储能、建算电协同体系，让算力在空间和时间上与能源精准匹配。
2026 年，政府工作报告首提 " 算电协同 "，将推动我国的算力建设步入快速发展时期。" 算电协同 " 开始走向规模化实践。全国已建成 42 个万卡级智算集群，超大型算力设施平均 PUE 降至 1.34，优于欧洲平均水平 1.36，正在接近谷歌、Meta 等顶级科技巨头的数据中心水平（1.1 左右）。算力可调度规模是 2025 年的 6 倍，算能协同相关指标年度增长达 496.8%。
有人说，AI 的尽头是算力。有人说，算力的尽头是能源。
但 2026 年的中国正在给出一个不同的答案：AI 的尽头是一个清洁低碳、安全高效的新型能源体系。
不是一个数据中心配一个电厂，而是一张全国性的 " 算力 - 电力 - 数据 " 协同网络。在这张网里：
西部的风光发电通过特高压和绿电专线送达东部的算力集群；
东部的非实时算力任务通过 " 东数西算 " 通道调度到西部枢纽；
储能系统在电价低谷时蓄电、在负荷高峰时放电；
数据中心本身成为电网的柔性调节资源。
这不是解决一个问题，而是将问题重新定义。
过去，衡量一个国家能源安全的标准，是它掌握了多少油气资源和运输通道。如今，这个标准正在被改写：它越来越指向电力系统建设能力、新能源部署能力，以及危机时刻的系统韧性。
中国手里那张" 世界级底牌 "，不是比别人多建了几个数据中心，而是用一整套新型能源体系，把算力的能源底座牢牢攥在自己手里。
从西部戈壁的风机到东部城市的服务器，从光伏电站到智算集群，这段旅程不经过任何海峡，不受任何封锁影响。
当全球 AI 产业在 2026 年遭遇 " 能源墙 " 的时候，这套系统还在稳定运行。
这，就是中国在这场 AI 竞赛 " 能源暗战 " 中的真正底牌。
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▌本文来源：央视财经（ID：cctvyscj）
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撰稿 / 王蕾
编辑 / 吕宗硕 张爽
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