他在学生面前甩出一个数字——未来人工智能的算力能耗，大概是当前的一千倍。理由是现在的模型是“你问一句它答一句”然后歇着，而他要的“智能体”是昼夜连轴转、几百万任务并行跑，耗电规模根本不是一个量级。

说白了，这不是吓唬人。高盛已经建模：美国数据中心的用电，两年里要从三千一百万千瓦涨到六千六百万千瓦，占夏季峰值负荷的比例从百分之四翻到百分之八以上；美国能源部更预测，到2028年数据中心可能吃掉全国一成多的电。我的判断是，接下来人工智能的军备竞赛，拼的不是谁芯片强，是谁先搞到便宜又稳定的电。

下次看到“某地去建大算力中心”的新闻，先问一句：那地方的电网扛得住吗？你觉得国内哪个城市最适合承接这种算力？评论区聊聊。

来源：TheStreet（援引高盛、美国能源部数据）

90 吉瓦的「自备电厂」大军

在美国，接入电网往往要排队数年。为了抢时间，不少公司干脆在数据中心旁边自建燃气轮机、发电机组和燃料电池，即所谓「表后电力」（behind-the-meter）模式。研究机构 Cleanview 的报告显示，目前已有 59 个数据中心计划采用这种自建电源方案，总容量约 90 吉瓦。

其中一小部分项目走得更激进：让大型园区主要依靠自备电源运转，彻底绕开当地电力公司。基础设施风险分析公司 Occam Edge 追踪了 12 个以现场电源为主力供电的项目，已公布容量约 10.6 吉瓦。

接连出现的「事故现场」

最近一系列挫折，暴露了绕开电网的代价。

本月早些时候，美国新墨西哥州土地管理部门否决了一条天然气管道的申请——这条管道原本要为甲骨文 2.5 吉瓦的「木星计划」（Project Jupiter）数据中心园区的现场燃料电池供气，该园区是甲骨文与 OpenAI 合作的「星际之门」（Stargate）计划的一部分。监管受阻可能导致项目延期数年。

一周后，弗吉尼亚州一座规模小得多的离网数据中心，现场燃气轮机宕机 24 小时，被迫启用污染更重的柴油备用发电机。当时正值加拿大山火导致空气质量恶化，周边居民抱怨「肺部灼烧」，且噪音高达 60 分贝，当地一名行政官员随即呼吁立法监管发电机组。

离网模式的主要推动者包括 OpenAI 及其合作伙伴甲骨文和 Crusoe。据报道，由 Crusoe 开发的「星际之门」阿比林园区就曾因电力和冷却设备故障，一次停摆数天。另一位离网玩家是埃隆·马斯克：他用移动燃气轮机在短短几个月内建成了 xAI 的 Colossus 1，一度震动能源行业——不过该设施如今已接入电网，并向 Anthropic 出售算力。目前马斯克仍在用燃气轮机为 Colossus 2 供电（算力出售给谷歌），本月早些时候还收购了一家移动燃气轮机公司。

「这是部署 AI 最脆弱的方式」

批评者认为，离网数据中心可能部署更慢、成本更高、运行更不可靠，最终还不如扩建电网划算。

「这是一种很脆弱的 AI 部署方式。」能源投资人吉加·沙阿（Jigar Shah）直言，他预计目前那些乐观的离网部署数字大部分不会兑现。Occam Edge 创始人兼 CEO 克里斯蒂安·奥科耶（Christian Okoye）则表示，电力工程师普遍担心离网数据中心达不到可靠性目标，他把这些「暗吉瓦」（Dark Gigawatts）比作互联网泡沫破裂时期的「暗光纤」——铺了却点不亮。

帮助电力公司挖掘现有电网容量的 ThinkLabs AI 创始人兼 CEO 黄乔希（Josh Wong）说得更直接：「这是一个饥不择食的时代，离网商业模式只是权宜的补丁。」

资本已经开始用脚投票

投资人对离网数据中心的可靠性缺乏透明数据，可能因此拒绝为项目提供融资。标普全球评级近期已把甲骨文的长期发行人信用评级从 BBB 下调至 BBB-，距离垃圾级只有一步之遥，理由正是其庞大的数据中心开支——其中就包括现场电力基础设施投资。

数万亿美元押注在大型离网数据中心能否兑现宣传、证明溢价合理并赢得当地支持上。如果高调项目继续出问题，行业恐怕不得不承认：AI 热潮对电网的依赖，远比许多 AI 公司当初设想的要深。

来源：Axios – Off-grid data centers aren’t the panacea that some AI firms hoped（作者：Katie Fehrenbacher）

AI 的爆发式增长正驱动美国数据中心加速建设，随之而来的是对电力需求和碳排放的担忧。但 MIT 的一项新研究提出了一个反直觉的结论：如果数据中心的用电方式更灵活，它们非但不会推高电价，反而可能降低消费者的平均用电成本。

该研究由 MIT 斯隆管理学院经济学家 Christopher Knittel 及其合作者 Senga、Wang 共同完成，发表于同行评审期刊 iScience。

关键不在用电量，在用电时间

Knittel 指出，问题的核心不是数据中心用了多少电，而是它们在什么时候用电。

“关键是如何把数据中心接入电网，而不过度增加峰值负载。如果数据中心能在高成本时段提供电网灵活性——也就是增加平均用电但不增加峰值——那才是我们想弄清楚的事情。”

研究团队建模分析了数据中心在不同时间灵活性下的电网影响，结论很明确：当数据中心将 20% 以上的用电量转移到非高峰时段（部分地区甚至需要 50%），居民电价会出现下降。

各地区电价降幅

MIT 团队给出的具体数据：

降幅的差异主要取决于各地区的能源结构——有些地方光伏和风电占比更高，有些则更依赖化石燃料发电。研究同时指出，灵活用电的环境效益因地而异：在可再生能源丰富的地区，转移用电有助于减碳；而在煤电为主的地区，非高峰用电的实际碳排放可能反而更高。

对国内读者的启示

这项研究虽然基于美国电网数据，但对中国的”东数西算”战略和算电协同实践有直接的参考价值。

以宁夏中卫为例——当地算力园区到户电价稳定在 0.36 元/千瓦时，仅为东部地区的 45% 左右。2026 年，全国首个算电协同绿电直供项目已在中卫投运，通过沙漠风光电专用线路直供数据中心，剔除中间转运成本。

更直接的数据来自商汤科技。在 2026 年世界人工智能大会（WAIC 2026）上，商汤大装置发布的”算电协同 Agent”已在临港 AIDC 全面落地，实现单位电力成本 Token 产出提升 80%，平均电费单价低于同地区 IDC 10%，算力负荷预测准确率达 96%。

结论

MIT 的这项研究打破了一个常见误解——AI 数据中心不必然等于更贵的电费账单。关键在于用电灵活性，即是否能在电网低负载时段多用电、高峰时段少用电。对于正在快速建设算力基础设施的中国市场而言，这一结论意味着：算电协同不仅是一项绿色战略，更是一笔实实在在的经济账。

研究引用：Senga, J.R.L., Wang, S., and Knittel, C.R. (2026). Flexible Data Centers Reduce Power System Costs but Can Increase Emissions. iScience. DOI: 10.1016/j.isci.2026.116497