之前一位美国AI研究员发出这样的言论：“训练顶级大模型至少需要百万千瓦级稳定供电，中国电网老旧又缺灵活调节电源，未来肯定被卡脖子！”这话一出，国内社交平台立马炸锅了，有人跟着唱衰电不够确实是个大问题，也有人直接指出中国浙江地区夏季限电的旧闻作为佐证。

但是！如果我们真的把AI竞争简化为“谁家电多谁赢”，那恐怕是对这场技术革命最浅薄的误解了吧。

实际上，电力只是中国AI优势体系中的一个基础环节，而真正的较量，是技术、场景、成本、基础设施和国家执行力的综合博弈。今天，我们就着电表上的数字，把这个故事讲完吧。

先从电力视角来看看，AI训练的确很费电，比如，一个千亿参数级大模型完整训练，耗电量通常在1亿～3亿度之间，相当于3～5万户家庭一年的用电量。

根据最新数据统计，在2024年，中国发电量稳居全球第一，并且是排名第二美国的两倍有余（来源：广州日报，2025年7月31日）。这代表着什么意思呢？说明咱们有充足的电力储备来应对各种突发情况，同时还能保障 好AI产业的稳定运行。

再看看美国，有着电网老化的问题，时不时就会出现停电情况。就拿加州和得州来说吧，几乎天天都有停电的新闻。这些年，美国为了实现减碳目标，发电量还有所微降（数据来源：综合多来源统计，2025年6月28日）。这样一对比，中国在电力供应的稳定性和储备量上就有了优势。

从成本视角分析，咱们拿DeepSeek做个例子吧，他们用1/30的成本训练出了性能对标国际顶尖水平的模型（来源：DeepSeek技术白皮书，2024年）。怎么做到的？答案是：较低的电力成本和不断优化的算法，使AI企业降低了运营成本，同时提高了竞争力。虽然DeepSeek还存在着一定不足，但不可否认这种模式展现出的中国路径可行性。

接下来谈谈制度视角，AI不是一场百米跑，而是一场马拉松。在这场马拉松中，中国的制度优势却慢慢浮出水面。

咱们举个例子：在美国，电厂审批往往要花费好几年时间，特别是其中环保评估、社区抗议等环节耗时极长（美国公共电力协会APPA，2024）。而在中国，同等规模的光伏和储能电站，从备案到投产平均只要14个月。（国家能源局新能源司，2024）

为什么能这么快呢？美国是 “短周期私人资本” 模式，而中国是 “长周期国家战略”。 这种“长周期国家战略+高效执行”的模式，正好是应对AI算力需求的关键，毕竟，芯片可以慢慢攻关，但算力基础设施的“物理底座”必须提前十年布局。

再从综合视角瞧瞧，当然，电力不是万能药，中国AI的短板（比如高端芯片、开源生态）依然存在，面对它们，咱们仍在奋力追赶。

但换个角度看，不正是因为有了电力和制度这大方面的基础，中国在AI赛道上的容错空间才变的更大吧。

让咱们在回到开头的言论，

“我们的电不仅够用，还够稳、够便宜。”更重要的是，咱们有能让电‘用得更好’的体系。” 当然，芯片、生态这些课我们也要补，但请别忘了，在这场AI马拉松比赛中，能笑到最后的，往往是那些把基础打牢，综合总分高的选手。

声明：文章80%以上内容出自本人原创思考，AI仅用于辅助整理；所有论点与数据均经本人二次核对。配图取材于网络或AI制图，无版权问题。本文目的在于弘扬社会正气，杜绝不良导向，敬请读者知悉。