美国金融专家：美国在AI技术上绝对领先中国，中国在AI领域的唯一优势就是电力资源比美国多

点击蓝字 关注我们散英魂寄千万雄鹰翱翔神州，尽智魄载十亿慧芯呼唤华夏。01前沿导读美国富兰克林股票集团首席投资官乔纳森·柯蒂斯在接受采访时表示：美国在ai方面多领域领先中国，其中包括了芯片、软件系统、人工智能生态应用等领域。但是国际层面许多人认为中国的ai技术比美国强，这是因为我们目前落后的是电力，中国在过去十年当中致力于电力建设，这让中国的电力负载能力提升了一倍，而美国在过去一直发展尖端科技，导致了我们如今电力不足的情况，我们现在急需赶上的领域是电力基础设施，而不是ai芯片技术。02资源差异根据美国斯坦福所发布的ai报告显示，2024年全球AI耗电已占电力总需求的2.3%，其中美国的数据中心耗电三年激增340%，英伟达H100单卡功耗700瓦，训练千亿参数模型需上万卡并行，单次训练电费超400万美元。而美国在电力资源上面的布局比中国落后很多，这直接导致了美国ai技术在资源上面的成本过高。训练GPT-4大约需要1.2万片英伟达的H100芯片，其总体耗电量相当于50万户家庭的日用电量。在产业资源上面，美国处于明显的劣势地位。美国53%的变电站设备已经运行了超过30年，电网70%的输电线路建于上世纪，升级成本预估将超过2万亿美元。2023年，美国得州因极端天气引发4次大规模停电，英伟达建设在得州的AI工厂峰值用电占休斯敦市区总负荷的12%，引发区域性断电风险警报。而中国则建成了42条特高压线路，将甘肃风电以99.7%效率输抵东部数据中心。中国数据中心的绿电占比达42%，依托“东数西算”工程，在可再生能源富集区域建设8大算力枢纽。从长远发展的角度来看，中国企业在ai技术上面的后劲很足。open ai公司的CEO萨姆·奥尔特曼曾公开表示：“未来十年，谁掌握智能和能源，谁就可以在技术竞争当中获胜。”并且open ai公司发表了产业数据预测，到2030年，美国发展ai技术需要用到约50GW的新增电力产能。如果说曾经的ai技术采用的是算力+连接的发展模式，那么未来的ai技术采用的就是算力+供电的发展模式。在ai大模型的训练过程中，算力集群需要长时间保持一个满负荷的工作状态，这对于电力的持续供应有着极高的要求标准。如果电力资源跟不上，那么就无法保证ai技术的训练持续性，造成的唯一结果就是技术落后。03产业优势根据阿里研究院在2025年所发布的专栏报告显示，ai芯片是发展大模型的硬件基础，美国企业在这个环节占据着主动权。英伟达的ai显卡占全球总市场的90%以上，有了先进并且数量庞大的硬件芯片，美国可以优先发展更高水平的ai技术，这是美国的优势。虽然美国的ai硬件优势明显，但是其在电力供应上面却存在较大的短板。谷歌前CEO施密特曾公开表示，美国未来的产业瓶颈，并不是在技术上面，而是在资源上面，美国的电力不够用了。现在美国在电力上面所表现出来的短板，又恰好是我国所拥有的长处。截止到2024年，中国风电装机量大约为5.1亿千瓦，年度新增装机全球占比在40%以上。在基础设施的建设上面，我们一直处于世界领先水平，并且持续表现出增长的趋势。在能源技术领域，例如可再生能源、核能、超高压输电等方面，我国企业均实现了大规模的商业化发展。在光伏发电产业领域，我国已经掌握从多晶硅、硅片、电池片到组件的完整产业链。并且在这些产业链的各个环节当中，我国的国际市场份额均保持在75%以上，甚至电池片的市场份额常年保持在85%以上，资源优势显著。据研究院的数据估算，到2030年，GPU算力集群的整体用电量将会占据全国用电量的2.7%。与此同时，我国在新能源产业的装机量也在持续增长，光伏和风电的装机量分别增长了45%和18%，实现了与ai产业同步发展的模式。ai技术对于电力资源的庞大需求，也进一步推动了我国在资源上面的高水平发展。有了高水平的资源优势，剩下的就是稳步推进ai技术的发展，实现资源与技术的正循环。往期经典回顾：20万+阅读量美籍华人说：中国的7nm是玩数字游戏，与美国有10年差距台积电前研发处长：中国被卡脖子，是因为行业不赚钱，没人做设备中科大教授：造5nm芯片比造原子弹难10倍以上往期经典回顾：40万+阅读量曾给美国芯片立下战功的华人，因帮助中国发展科技被美国绞杀他是光刻机领域的华裔专家，从来不跟大陆来往中国工程院院士坦言：85%的人选择在美国就业，人才储备严重不足往期经典回顾：100万+阅读量中科院士斥责工程院士：没本事，离开联想没有成绩