美国拥有大约 5,381 个数据中心，而中国只有 449 个。这比世界上其他主要国家的总和还要多。美国的论点很简单：谁拥有最先进的基础设施，谁就能赢得人工智能竞赛。

但中国甚至没有在这方面竞争。他们完全放弃了数据中心数量的比拼，转而采取了一种完全不同的策略。当美国在建设装满昂贵 GPU 的大型设施时，中国开源了前沿的人工智能模型，如 DeepSeek、Qwen、Baichuan，任何人都可以在本地或廉价的云基础设施上运行它们。

效率差距令人难以置信。DeepSeek 训练一个前沿模型仅花费了 500-600 万美元，而 OpenAI 在同等能力上花费了数千万美元。在 DeepSeek 上运行推理的成本比 ChatGPT 低约 280 倍。中国建设的数据中心较少，但优化了成本效率，模块化设施可以在几周内部署，并靠近廉价电力来源。其战略很明确：将智能商品化，使其成本极低，以至于控制变得无关紧要。

此外，美国正面临严重的电网限制。数据中心目前消耗了美国总电力的约 6%。到 2030 年，这一比例预计将翻倍至 11%。备用电网容量已从五年前的 26% 降至今天的 19%，并可能在本十年末降至 15% 以下。高盛估计，到 2035 年，数据中心可能需要 123 吉瓦的电力，而 2024 年仅为 4 吉瓦。现在，新设施接入电网的等待时间已经长达七年。

你可以建设 5,381 个数据中心，但如果无法可靠供电，那只是在建造昂贵的建筑。数据中心高管已经开始争先恐后地建设 “表后” 发电设施，因为公用事业公司无法满足需求。在俄亥俄州，电网容量限制迫使公用事业公司拒绝了 17 吉瓦的并网请求，因为基础设施根本无法支持。

中国解决了这个问题。到 2025 年底，中国的装机容量预计将达到 3.99 万亿瓦，同比增长 19%。太阳能和风能现在占其发电量的近一半。仅在 2025 年前五个月，中国就新增了 197 吉瓦的太阳能和 46 吉瓦的风能，可再生能源的增长速度是美国无法匹敌的。

到 2030 年，中国预计将拥有约 400 吉瓦的备用电力容量，是全球数据中心电力需求的三倍多。他们不仅解决了问题，还创造了过剩。到 2030 年，中国数据中心的电力需求将增长 170%，但其电力基础设施可以吸收这一增长而不会达到临界限制。

这才是真正的反转。美国建设了更多的数据中心，但可扩展的电力却更少。中国建设了较少的数据中心，但拥有几乎无限的电力来扩展他们想要的任何东西。五年后，这种动态将彻底改变这场竞争的格局。赢家不是由今天谁建设了更多基础设施决定的，而是由明天谁能真正为其基础设施供电决定的——而现在，这个赢家是中国。

来源：StockMarket.News