在數字經濟蓬勃發展的當下，人工智能（AI）以驚人的速度改變著世界。從爆火的 ChatGPT，到文心一言、Kimi 等生成式 AI 模型，AI 技術正以前所未有的態勢進入生活的各個領域，重塑醫療、教育、金融等行業格局。然而，在 AI 野心勃勃拓展疆土的背后，能源天花板的限制卻引發了日益嚴重的算力焦慮，成為其進一步發展的巨大阻礙。
一、AI 算力需求暴增，能源供應捉襟見肘
AI 產業的迅猛發展，對算力的需求呈現出指數級增長。隨著深度學習、大數據分析技術的廣泛應用，人工智能模型的復雜度與規模不斷攀升。
但全球能源緊缺形勢卻愈發嚴峻。傳統能源資源有限，與不斷增長的能源需求矛盾加劇，能源供應穩定性受到挑戰。數據中心能耗問題尤為突出，服務器冷卻所需能量成為主要耗能因素，這使得 AI 算力需求與能源供應之間的差距不斷拉大，如同高速行駛的汽車面臨燃油不足的困境。

圖片來源————頂作AI
二、多重矛盾疊加，算力焦慮升級
（一）硬件芯片受制，產業發展受阻
人工智能算力產業高度依賴高性能芯片。然而，美國的芯片出口限制讓高性能智算資源變得稀缺。2025 年 1 月 13 日，美國政府對人工智能芯片實施嚴格出口管制，向中國大陸數據中心出口 AI 芯片被 “廣泛禁止”。這一舉措大幅增加了我國企業獲取高性能 AI 芯片的難度，推高生產成本，延長產品研發上市周期，嚴重制約我國人工智能產業的算力底座建設，限制了產業發展高度。
（二）供需錯配加劇，資源浪費與短缺并存
智能算力存在明顯的供需錯配問題。2023 年，中國智能算力需求達 123.6EFLOPS，而供給僅為 57.9EFLOPS，僅滿足需求的 46.8%，供需缺口巨大。從空間分布看，我國算力資源東西部不平衡，東部需求遠超供給，即便 “東數西算” 工程有所緩解，高峰時段和特定場景下仍存在算力短缺。從用戶結構看，中小企業因資金和技術不足，存在軟件建設、技術場景適配等問題，導致小型或企業級算力中心利用率低，難以獲取足夠算力；部分地方政府和企業盲目建設算力中心，卻因缺乏應用場景和市場需求，造成算力資源閑置。