假如说过去十年谁能生产最多的钢铁就能左右全球产业版图，那么现在，谁最能供给稳定的大规模电力，谁就离掌控AI未来更近。电力已不再是人们习惯里那个基础设施标签，而俨然成为新一代科技争夺战的底层“硬通货”。在马斯克的《Moonshots》三小时专访里，他并没有用虚无缥缈的科技浪漫来煽情，相反，整场谈话如一场倒计时竞赛，把分界线和警告敲在具体的时间节点：他预测2026年AI将拥有比任何人类更高的智力水平，三年间机器人手术将超越最顶级外科医生，到2029年智能体将整体超过人类智能总和。

这场倒计时让人绷紧了神经，却也穿透了迷雾——马斯克直接点名中国的基础设施优势，称“美国甚至连中国的尾灯都看不到”。他认为，芯片的摩尔定律已逼近极限，下一轮竞争核心换成了算力支撑、电力供给和基础设施。而在这些角度，中国去年新增发电量达到500太瓦时，其中70%由光伏贡献，新建产能甚至超过了发达国家的全年总发电量。如今中国光伏装机突破10亿千瓦，占全球近半，特高压输电工程让西部清洁能源顺畅流通到东部算力中心。从外界看，这样的建设或许难以理解其潜力，但在AI训练与机器人批量生产井喷前夕，这恰好成为决定AI能跑多快的关键杠杆。

不过，也有技术障碍与制度困境在全球同步爆发。美国不少AI公司不得不为新建超算集群去争抢电力资源，马斯克自己向电网公司申报1吉瓦用电，被告知需要排队一年半，他最后只能靠天然气做临时应急。而反观欧洲，能源危机对AI相关“电动化产业”造成数轮冲击，比如2022年冬季法国多地大规模限电，造成图像处理和云服务持续瘫痪，直接令部分AI初创企业倒闭。中国的电力、制造业和政策联动目前能形成敏捷调整，但缺乏高效应急体系的国家则很难以体系化方式快速响应。

这种底层结构竞争，从制造业到教育变革都开始重塑。AI接管比特世界，连白领工作也不可避免被自动化所取代；而机器人进入生产线加速，蓝领劳动力优势逐渐缩小。产业链条变长，劳动力红利消退，廉价人力变成设备投资与电费的博弈。在教育层面，传统应试早已无法适应AI导师一秒调取知识的效率，“解题能力”反而成为不再高薪的技能。现在各地正在试水协同式智能教育平台，比如深圳已启动AI助教实验班，鼓励培养好奇心与协作，而不是死板背诵。

风险并非不存在。基础设施虽强，若人才培养和产业转型速度不足，优势也可能反转。美国依靠顶尖大学和创业生态仍具备技术创新源泉，印度则借助人力成本和代码服务崛起为“全球AI开发外包基地”。而中国虽然电力产能领先三倍，但若制造业升级和教育改革滞后，阵地竞争仍可能出现短板。

回望技术争夺的时间线，十年前大家都还为芯片制程升级狂奔，五年前光伏产业链才刚形成闭环，而直到2023年中国发电量首度突破全球50%占比，才真正进入算力、产能和基建一体化的新阶段。可以预见，未来五年随着AI模型算力需求爆棚，能源、教育和制造业转型将同步加速。中国能否将高效电力和产业协同转化为全球最强AI算力平台，成为新一代科技翘首的问题。如果抓住这波转型机遇，电力将不仅是货币，更是中国AI时代的护城河。