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一场由算力引爆的全球电力需求潮已然拉开大幕 。
据媒体报道 ，2026年4月1日 ，微软 、雪佛龙和投资基金Engine No.1已就一项发电和供电事宜达成排他性协议 。该协议将支撑一个位于得克萨斯州西部的大型能源综合体 ，旨在为大型数据中心（AIDC）园区提供电力 。
这是全球科技巨头为寻求稳定电力供应来源 ，上演的又一场“抢电 ”戏码 。AI算力正以“吞电黑洞 ”的姿态 ，推动全球进入一个前所未有的超级电力周期 。
中国早已周详应对 。2026年 ，“算电协同 ”首次纳入政府工作报告 ，上升到国家新基建的战略层面 。
在这场全球电力的超级周期中 ，中国企业该如何抢占时代先机？
“吞电黑洞 ”正在形成
华为在去年9月发布的智能世界2035系列报告中预测 ，到2035年 ，全球全社会的算力总量将增长10万倍 。AI驱动下的算力增速 ，传统的摩尔定律已无法解释 。
可资佐证的是 ，今年3月 ，中国日均Token调用量突破140万亿 ，两年增长超千倍 。
AI算力的指数级扩张 ，正在改写全球电力消费的增长曲线 。
国际能源署（IEA）今年发布的报告指出 ，电力需求超过经济增速将成为未来几年的普遍趋势 。2026年至2030年 ，全球电力需求年均增速将超过3.5% ，主要驱动力来自工业、电动汽车 、空调及数据中心用电量的增长 。
一组数据进一步反映了数据中心作为“吞电黑洞 ”的成色 。同样来自IEA的预测 ，2024年全球数据中心总用电量达415TWh（太瓦时） ，相当于英国全年用电量；到2030年 ，这一数字将接近日本全国用电总量 。21世纪经济报道记者注意到 ，近些年来日本全社会用电量约1000TWh 。过去五年 ，全球数据中心的耗电量复合增速为12% ，是全球平均用电增速的4倍以上 。
近几年来 ，全球科技巨头深度布局数据中心 ，其对电力的消耗远高于传统用电需求 。“未来五年 ，算力对于电力需求将会迎来爆发式增长 。 ”厦门大学中国能源政策研究院院长林伯强在接受21世纪经济报道记者采访时表示 。
为何AI算力会成为“吞电黑洞 ”？一位业内人士告诉21世纪经济报道记者：“高密度高功耗硬件 、数级算力需求 、数据搬运与散热的双重损耗以及推理持续放量 ，这四大因素使得其能耗远超过传统计算 。 ”
另据《科普时报》援引一位中国科学院计算技术研究所工程师的观点指出 ，AI的耗电主要集中在模型训练和推理两方面 。“以GPT-3大模型为例 ，其训练耗电总量大约为1280兆千瓦时 ，也就是128万度电 ，相当于6400个中国普通家庭一个月的用电量 。 ”
GPT-3发布以来 ，尤其是2025年以来 ，算力需求呈现高速增长 。2025年11月 ，谷歌AI基础设施负责人Amin Vahdat表示 ，谷歌必须每6个月将AI算力翻倍 ，并在未来4到5年内额外实现1000倍的增长 ，以应对持续上升的AI服务需求 。
科技巨头们对AI的相关投资仍在加速 。鹏元资信统计 ，2026年美国四大科技巨头亚马逊、Alphabet（谷歌母公司） 、META 、微软的资本开支总计预计将达到6500亿美元 ，同比增长60% 。而这些巨资主要投向数据中心新建及配套设备布局 。
一旦大规模数据中心建成 ，其将形成长期稳定的电力消耗 。因而 ，有观点认为 ，电力不再是算力的“配套” ，而是左右算力成长的“天花板 ” 。
欧美电力市场的基建“焦虑 ”
全球电力超级周期来临 ，欧美电力市场却陷入了“焦虑”——AI算力的用电“狂飙 ” ，撞上了欧美电网的“衰老期 ” ，供需矛盾被瞬间放大 ，电力基础设施的脆弱性暴露无遗 。
普遍建设于20世纪六七十年代的欧美电网 ，正在进入“超期服役”阶段 。
美国商务部2020年曾发布报告指出 ，美国的变压器实际使用年限平均为3
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