咱们中国的发电能力早就做到全球领先了,西北和西南的绿电资源更是丰富得很,可这些便宜又清洁的电却一直有个绕不开的麻烦。
电这东西太特殊了,它没法像普通商品那样装在集装箱里运到国外去卖,就算西部的绿电成本低到每度电只要0.15到0.25元,差不多是欧美国家的五分之一到三分之一,也只能在国内慢慢消化掉。
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小策最近发现一个特别巧妙的解决办法,就是把这些没法直接出口的电力先变成算力,再通过互联网卖到全球各地去,这就相当于给电力找到了一个数字化的出口通道。
当AI时代来临,这种“看得见、运不出”的能源优势,如何摇身一变成为中国在全球AI竞赛中的核心竞争力?
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电力出口到底难在哪儿,这可不是简单修几条输电线路就能解决的事儿,里面藏着不少天然的限制条件,小策仔细了解后发现了其中的关键。
首先是物理上的限制,高压输电线路都有固定的输送半径,超过这个距离电能损耗就会变得特别大,根本不划算,更别说跨国境输送了。
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跨国输电还得面对地缘政治和基础设施的双重制约,不同国家的电网标准不一样,建设跨境输电线路的谈判过程更是复杂,再便宜的电也很难真正卖到国外去。
这就造成了一个挺尴尬的局面,咱们国家很多地方生产的低价绿电只能在本地消纳,遇到用电低谷的时候甚至还得弃风弃光,白白浪费掉这些宝贵的能源。
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后来随着AI技术的快速发展,算力这东西恰好能解决这个难题,因为算力的本质其实就是电力的另一种存在形式,不管是训练大模型还是日常的推理调用都离不开电。
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经济日报在2026年4月9日就专门提到过,Token其实就是算力和电力凝结成的标准化数字商品,它完美突破了物理电力跨境输送的成本和边界限制。
这就意味着咱们可以把西部那些低成本的绿电先转化成算力,再变成Token、API或者各种模型服务,然后通过互联网轻松卖到全球任何一个有网络的地方。
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这种方式简直是神来之笔,电没离开国境,但电力产生的价值早就通过这些数字产品漂洋过海了。
现在中国AI大模型的Token调用量已经占到了全球总量的61%,2026年4月3日海关总署报道,2026年前两个月我国发电机组出口货值就达到了129.01亿元,同比增长了49.66%,其中数据中心用的大功率柴油发电机组出口增长更是高达131.81%。
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小策觉得这种转变特别关键,它不仅解决了电力出口的老问题,还为中国在全球AI竞争中找到了一个别人很难复制的核心优势。
很多人可能会问,为什么偏偏是中国能把这种电力变算力的模式玩得这么溜,小策仔细琢磨后发现,这背后其实是咱们同时拥有三样别的国家很难同时具备的东西。
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第一样就是规模化的电力供给能力,截至2025年底,咱们全国的发电装机容量已经达到了33.2亿千瓦,非化石能源的占比更是超过了55.1%,这个规模在全球都是数一数二的。
更重要的是国家还在积极推动绿电和算力的结合,国家数据局明确要求新建的算力中心绿电占比不能低于80%,2026年的政府工作报告也首次把“算电协同”纳入了国家级新基建工程。
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第二样优势是成熟的基础设施能力,咱们国家搞基建的能力在全球都是出了名的,从“东数西算”工程就能看出来,它能把西部的算力资源和东部的应用需求完美地匹配起来。
“东数西算”工程专门规划了八个国家算力枢纽节点,让西部负责处理大模型训练这种对时延要求不高的任务,东部则保障那些需要快速响应的低时延应用,效率提升特别明显。
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中国移动在2026年4月8日公布的数据显示,他们已经建成了92.5EFLOPS的智算集群,还联动了境外1300多个数据中心,香港的百兆瓦级环球智算中心也已经正式开幕。
这些基础设施还在沿着“一带一路”的路线不断扩展,未来会形成一个覆盖全球的算力服务网络,让咱们的算力服务能更快更稳地送到世界各地的用户手里。
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第三样优势就是极强的工程落地效率,咱们国家不管是建机房、部署服务器还是搭建模型,都能做到又快又好,而且整体成本控制得特别出色。
咱们国家的数据中心PUE值能严格控制在1.25以内,这个数字比很多发达国家都要低,意味着同样的电力能产出更多的算力。
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2026年前两个月我国发电机组出口货值就达到了129.01亿元,同比增长了49.66%,其中数据中心用的大功率柴油发电机组出口增长更是高达131.81%。
这三个优势加在一起就形成了一个强大的组合拳,让咱们国家不仅能做AI服务,还能以更低的成本、更大的规模来做AI服务,这种优势在全球市场上是很难被超越的。
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最近市场对AI的理解正在悄悄发生变化,以前大家讨论最多的都是GPU、服务器、光模块这些硬件设备,觉得这些东西才是AI发展的关键。
但随着大模型应用越来越深入,特别是AIAgent开始崛起之后,市场真正要面对的核心问题已经变了,变成了算力搭起来之后怎么持续稳定低成本地运行,并且卖到全球市场。
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这个转变其实很好理解,因为AIAgent和以前的AI应用完全不一样,它不是简单地回答几个问题就完事了,而是要持续不断地执行各种复杂任务。
中华网在2026年4月8日发布的数据显示,2026年3月30日至4月5日这一周,中国AI大模型的Token调用量达到了12.96万亿,占全球总量的61%,连续五周超过美国,差不多是美国的4.27倍。
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这么大的调用量背后,是AIAgent从零散调用变成了持续性吞吐,这就需要一整套稳定的算力供给体系来支撑,而不是靠几个单点的算力资源就能解决的。
在这种新的市场环境下,小策觉得有两类企业和方向会特别受益,第一类就是能把低成本电力、算力资源和全球交付能力真正打通的企业。
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这类企业的价值不只是拥有多少设备和节点,更重要的是能把能源、算力网络和客户需求串联起来,形成一个能持续输出算力服务的完整链条。
他们可以在西部低价绿电区域建设大规模算力中心,然后通过高速网络把算力服务输送到全球,让每一度便宜的绿电都能转化成实实在在的收入。
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第二类受益方向是围绕AI持续运行所需的新技术设施,比如网络调度、身份验证、自动化工作流这些以前看起来不怎么起眼的配套环节,现在正在变成刚需。
这些技术看起来简单,但对保障AI服务的稳定运行特别重要,比如网络调度能让算力资源在不同区域之间灵活调配,确保用户随时都能获得足够的算力支持。
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身份验证则能保障跨境算力服务的安全性,让不同国家和地区的用户都能放心使用咱们的算力服务,自动化工作流则能进一步降低算力服务的运营成本。
央广网在2026年3月16日就报道过,算电协同已经上升为国家战略,2026年政府工作报告明确提出要实施超大规模智算集群、算电协同等新基建工程。
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这意味着这些围绕AI运行的配套技术会得到更多的政策支持和资金投入,未来发展空间会特别大,也会为整个算力出海生态提供更坚实的保障。
算力出海绝对不是简单地多接几个海外订单那么简单,它背后藏着一个更深层次的逻辑,就是把中国原本难以跨境流通的能源优势,变成了可以全球交付的数字商品。
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这种转变的深层价值在于,表面上我们出口的是AI服务、是Token、是API,实际上输出的是中国低成本能源支撑下的智能生产能力,这才是最有竞争力的地方。
随着算电协同深入推进和绿电占比不断提升,中国很可能会从“世界工厂”升级为“世界算力工厂”,在全球AI竞争中占据成本和规模的双重优势。
小策认为,这种优势不是单一技术参数的领先,而是整体成本结构的碾压,是电力、基建和工程能力的系统性释放,这才是算力出海真正值得重视的战略意义。
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