AI算力带来的巨大电力需求，让中美人工智能之争，最终转为能源之争。 美国能源部的警告数据触目惊心：国内数据中心电力消耗已占全国总用电量的 4% 以上，预计 2026 年将突破 6%。 Open AI 位于得克萨斯州的数据中心，曾因夏季用电高峰被迫削减 30% 算力，导致 GPT-5 训练进度延后；亚马逊 AWS 在弗吉尼亚州的新数据中心，因当地电网容量不足，开业时间从 2024 年推迟至 2026 年。 这些场景背后，是美国电力缺口持续扩大的现实。 曾经的核电第一大国，如今在民用核电领域陷入停滞。 全美现有 93 座核反应堆，平均服役年龄超过 40 年，2023 年至 2025 年间已有 5 座因老化退役，新建项目却进展缓慢。 NuScale 公司的小型模块化反应堆示范项目，虽被寄予厚望，却因成本超支、技术调试问题，投产时间从 2027 年延后至 2029 年。 政府与企业的扯皮更让局面雪上加霜，能源部提出的 “2030 年前新增 10 座核电站” 计划，因各州环保政策差异、电力公司投资顾虑，至今未形成完整落地方案。 电力结构的短板进一步加剧危机。美国 AI 数据中心依赖的电力中，40% 来自天然气，20% 来自煤炭，这些传统能源不仅面临价格波动风险，还需应对碳排放压力。 风电、光伏等可再生能源占比虽在提升，却受天气影响存在间歇性问题，难以满足 AI 算力 24 小时不间断的需求。 Meta 曾尝试在爱达荷州用风电供电数据中心，结果冬季风速不足导致算力中断，最终不得不重新接入传统电网。 反观中国，核电的稳定发展为 AI 提供坚实能源支撑。 中核集团 “华龙一号” 全球首堆福建福清核电 5 号机组，连续安全运行超 1000 天，年发电量可达 100 亿千瓦时，能满足近百万户家庭用电，更可支撑多个大型 AI 数据中心满负荷运转。 海南昌江 “玲龙一号” 模块化小堆，预计 2026 年投运后，每年可提供 12 亿千瓦时清洁电力，其小型化、灵活性特点，能直接为周边数据中心提供定制化供电服务。 中国民企也在核电配套领域发力。西子洁能崇贤核电专用清洁车间，已能批量生产核电用换热设备，车间洁净度控制达到严苛标准，为核电设备稳定运行提供保障。 越来越多民企凭借技术积累切入核电细分领域，与国家队形成协同，推动核电产业链不断完善。 在核电运维智能化方面，中国同样走在前列。 福清核电站 “华龙一号” 数字孪生电厂，通过三维数字孪生系统实时监控设备状态，运维效率提升 30%。 中核内蒙古矿业的铀矿远程开采系统，让操作员在中控室就能掌控数百公里外的生产，保障核燃料稳定供应。 这些技术创新，进一步夯实了核电作为 AI 能源底座的可靠性。 美国并非没有意识到问题。 2025 年特朗普政府签署 4 项核能行政命令，试图简化核电项目审批流程、加大资金扶持，但从政策出台到实际落地，仍需跨越技术、成本、利益协调等多重障碍。 而中国早已通过持续的战略布局，在核电与 AI 协同发展上形成优势，为人工智能产业的长远发展，构建起稳定、清洁、高效的能源支撑体系。 这场 AI 背后的能源博弈，不仅是技术的比拼，更是战略眼光与执行能力的较量。中国在核电领域的稳步推进，正为 AI 产业发展注入源源不断的动力，也为全球科技与能源协同发展提供有益参照。