财新最新一期封面报道揭示了中国人工智能（AI）扩张过程中的几个重要事实。

1. 电力是中国AI发展中被低估的优势之一。与计算相关的电力消耗从2019年的82.4太瓦时（TWh）增加到2025年的196太瓦时，预计到2030年可能达到500至700太瓦时。这一规模相当于甚至超过了德国或法国全年的用电量。

此外，截至2026年3月，中国的风电和太阳能装机容量已接近1900吉瓦（GW）。仅这一数字就超过了美国全国的总发电装机容量。尽管装机容量不等于实际发电量，但这一对比凸显了中国能源基础设施的惊人规模。

2. AI产业正日益演变为电力产业。芯片决定了系统的算力上限，而电力、电网和冷却系统则决定了这些算力中有多少能真正投入运行。

中国面临的主要制约因素并非全国性的电力短缺，而是局部的供需错配。建设一个大型AI计算中心可能只需八个月到两年，而新建变电站及接入电网往往需要三到五年。此外，算力资源高度集中在东部城市，而中国大量廉价的风能和太阳能资源却位于西部。

3. 中国仍需提高新增算力资源的利用效率。据财新引用的行业估算，部分计算中心的GPU利用率仍不足30%。这是快速扩张过程中亟待解决的问题：相比于单纯增加服务器数量，寻找足够的实际需求、实现不同系统的互联互通，以及确保昂贵的芯片持续保持高产出，难度要大得多。

4. 中国已在国家层面开展解决方案的试点工作。“东数西算”工程将对时效性要求不高的模型训练和数据处理任务转移至西部的能源基地，而实时服务则保留在靠近东部用户的区域。其他尝试还包括绿电直供、储能应用，以及在电价更低或电力更充裕的时段调度计算任务。一项试点将苏州的非实时任务转移至水电资源丰富的贵州，从而降低了约10%的电力成本。

5. 中美两国目前各具优势。美国在高端芯片、云平台、软件及前沿模型领域处于领先地位。 中国拥有全球规模最大的电力系统，电网建设速度领先，在可再生能源设备制造领域占据主导地位，并能实现电力、土地、光纤网络与数据中心之间的高效协同。

先进芯片的运行离不开强大电力系统的支撑。中国真正的机遇在于，将其能源与基础设施的规模优势转化为成本更低、可靠性更高且普及度更广的AI算力服务。