在数字经济蓬勃发展的当下，人工智能（AI）以惊人的速度改变着世界。从爆火的 ChatGPT，到文心一言、Kimi 等生成式 AI 模型，AI 技术正以前所未有的态势渗透进生活的各个领域，重塑医疗、教育、金融等行业格局。然而，在 AI 野心勃勃拓展疆土的背后，能源天花板的限制却引发了日益严重的算力焦虑，成为其进一步发展的巨大阻碍。
一、AI 算力需求暴增，能源供应捉襟见肘
AI 产业的迅猛发展，对算力的需求呈现出指数级增长。随着深度学习、大数据分析技术的广泛应用，人工智能模型的复杂度与规模不断攀升。
但全球能源紧缺形势却愈发严峻。传统能源资源有限，与不断增长的能源需求矛盾加剧，能源供应稳定性受到挑战。数据中心能耗问题尤为突出，服务器冷却所需能量成为主要耗能因素，这使得 AI 算力需求与能源供应之间的差距不断拉大，如同高速行驶的汽车面临燃油不足的困境。

二、多重矛盾叠加，算力焦虑升级（一）硬件芯片受制，产业发展受阻
人工智能算力产业高度依赖高性能芯片。然而，美国的芯片出口限制让高性能智算资源变得稀缺。2025 年 1 月 13 日，美国政府对人工智能芯片实施严格出口管制，向中国大陆数据中心出口 AI 芯片被 “广泛禁止”。这一举措大幅增加了我国企业获取高性能 AI 芯片的难度，推高生产成本，延长产品研发上市周期，严重制约我国人工智能产业的算力底座建设，限制了产业发展高度。
（二）供需错配加剧，资源浪费与短缺并存
智能算力存在明显的供需错配问题。2023 年，中国智能算力需求达 123.6EFLOPS，而供给仅为 57.9EFLOPS，仅满足需求的 46.8%，供需缺口巨大。从空间分布看，我国算力资源东西部不平衡，东部需求远超供给，即便 “东数西算” 工程有所缓解，高峰时段和特定场景下仍存在算力短缺。从用户结构看，中小企业因资金和技术不足，存在软件建设、技术场景适配等问题，导致小型或企业级算力中心利用率低，难以获取足够算力；部分地方政府和企业盲目建设算力中心，却因缺乏应用场景和市场需求，造成算力资源闲置。