通信也是人工智能的基础。在广州参加 2026 移动网络大会，人工智能自然是一个重要的议题，我有一个非常强烈的感觉，今天人工智能，已经从最初的算力和大模型之争，逐渐走向基础建设之争，这个时候中美的差距就已经非常明显了，最后的结果是中国会远远把美国甩开。

11月5日至7日，2026移动网络大会在广州保利世贸博览馆举行。项立刚从会场中的网络、算力与工业应用案例出发，讨论通信为什么也是人工智能的基础。其中一台试验装置演示了“脑控群智”。

机器狗采集的现场画面经6G传回操控端，操控者的脑电意图由就近的算力实时解析成指令，驱动机器狗与机器人协同排障。

这个演示的要点在“就近”。脑子里一个念头要变成机器的动作，中间不能慢半拍。算力再强，离得远、线路不稳，也派不上用场。AI要走出聊天框，网络和算力就得长在一起。

中国移动在大会上展示“算网大脑4.0”，尝试统一调度不同地区、不同类型的算力。它所处理的是算力资源如何被发现、匹配和调用的问题。

相关应用已进入部分工业场景。政企展区的案例显示，与中国石油共建的大模型落地十余个场景，测井智能解释节省人工成本五成；河钢、鞍钢、太钢的原料环节，现场作业人员减少八成。这是企业自己给出的数字，但能看出AI先去的是油田和钢厂。这些地方要的是全天候、不掉线的网络。

从全国看，铺路的家底也在加厚。10月20日工信部介绍，已建成5G基站525.4万座，截至9月底智能算力规模达2592EFLOPS，同比增长146%。

更值得细看的是组织方式。国家数据局披露，全国一体化算力网已纳入“十五五”规划109项重大工程，截至3月底，国家监测调度平台已接入约72%的智能算力。目标是全国算力“一本账”“一盘棋”。

电的问题，思路也不一样。“算电协同”今年3月5日首次写入政府工作报告。通俗讲，就是把机房和电站放在一起规划，让机房建到风电、光伏旁边。

甘肃庆阳的绿电项目总装机200万千瓦，一期100万千瓦从2025年8月开工到并网，用了不到半年，投产后可覆盖当地数据中心集群约55%的用电。电在门口发，算在门口用，路上的损耗和排队都少了。

美国数据中心扩建中，接入电力的进度成为重要约束。机房建设、发电设备和电网扩容并不总能同步完成。

美国研究机构Aterio的统计显示，美国在建的数据中心容量达71.7吉瓦，而2027到2028年电网预计只新增25.2吉瓦。吉瓦是电力单位，一吉瓦等于一百万千瓦。一头建得快，一头跟不上。

摩根士丹利10月的一份报告算得更远。该行预计，2026到2029年美国数据中心新增用电需求达160吉瓦，扣掉现有电网容量和已采购的发电设备，仍有约77吉瓦的缺口。

缺的不只是电。中信证券的研报提到，变压器的交货期曾接近两年，输变电施工又受制于熟练技工不足，培养一名成熟技工约需四年。钱能很快花出去，设备和人手却急不来。

地方上也有顾虑。2026年5月，得克萨斯州达拉斯郊区叫停了新数据中心的开发。有的科技公司干脆自己动手，OpenAI为得克萨斯州的数据中心订购了29台燃气轮机。

美国也没有停在原地。51家大型公用事业公司已将到2030年的累计资本支出计划上调至1.4万亿美元，主要投向电网升级。钱在投，只是变压器要等，工人要培养，居民那一关也得过。

参会的通信业评论者项立刚提出，AI竞争正从算力和大模型延伸到基础设施，并判断中国具有明显优势。这是他的观点；实际结果还要看电力、网络、设备与应用成本如何共同变化。

这轮竞争的分水岭，在于谁把AI当成一项公共服务来建。模型和芯片，可以靠几家大公司的资金和人才冲出来。电、网络和调度，却要动用全社会的资源，周期长，牵涉面也广。

中国这几年一边铺5G，一边搭算力网，又把算力和电力放进同一份规划，这套组织方式有积累，构成了现阶段的优势之一。美国的短板集中在电网设备、技工和地方共识上，都是慢变量，补课要以年计。

基础设施建得再好，最后还要看有没有人用、算不算得过账。展馆里钢厂和油田的案例，比任何跑分都更说明问题：AI的价值，是在现场干活时兑现的。