美國擁有大約 5,381 個數據中心，而中國只有 449 個。這比世界上其他主要國家的總和還要多。美國的論點很簡單：誰擁有最先進的基礎設施，誰就能贏得人工智能競賽。

但中國甚至沒有在這方面競爭。他們完全放棄了數據中心數量的比拼，轉而採取了一種完全不同的策略。當美國在建設裝滿昂貴 GPU 的大型設施時，中國開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價的雲基礎設施上運行它們。

效率差距令人難以置信。DeepSeek 訓練一個前沿模型僅花費了 500-600 萬美元，而 OpenAI 在同等能力上花費了數千萬美元。在 DeepSeek 上運行推理的成本比 ChatGPT 低約 280 倍。中國建設的數據中心較少，但優化了成本效率，模塊化設施可以在幾周內部署，並靠近廉價電力來源。其戰略很明確：將智能商品化，使其成本極低，以至於控制變得無關緊要。

此外，美國正面臨嚴重的電網限制。數據中心目前消耗了美國總電力的約 6%。到 2030 年，這一比例預計將翻倍至 11%。備用電網容量已從五年前的 26% 降至今天的 19%，並可能在本十年末降至 15% 以下。高盛估計，到 2035 年，數據中心可能需要 123 吉瓦的電力，而 2024 年僅為 4 吉瓦。現在，新設施接入電網的等待時間已經長達七年。

你可以建設 5,381 個數據中心，但如果無法可靠供電，那只是在建造昂貴的建築。數據中心高管已經開始爭先恐後地建設 “表後” 發電設施，因為公用事業公司無法滿足需求。在俄亥俄州，電網容量限制迫使公用事業公司拒絕了 17 吉瓦的併網請求，因為基礎設施根本無法支持。

中國解決了這個問題。到 2025 年底，中國的裝機容量預計將達到 3.99 萬億瓦，同比增長 19%。太陽能和風能現在佔其發電量的近一半。僅在 2025 年前五個月，中國就新增了 197 吉瓦的太陽能和 46 吉瓦的風能，可再生能源的增長速度是美國無法匹敵的。

到 2030 年，中國預計將擁有約 400 吉瓦的備用電力容量，是全球數據中心電力需求的三倍多。他們不僅解決了問題，還創造了過剩。到 2030 年，中國數據中心的電力需求將增長 170%，但其電力基礎設施可以吸收這一增長而不會達到臨界限制。

這才是真正的反轉。美國建設了更多的數據中心，但可擴展的電力卻更少。中國建設了較少的數據中心，但擁有幾乎無限的電力來擴展他們想要的任何東西。五年後，這種動態將徹底改變這場競爭的格局。贏家不是由今天誰建設了更多基礎設施決定的，而是由明天誰能真正為其基礎設施供電決定的——而現在，這個贏家是中國。

來源：StockMarket.News