英伟达CEO黄仁勋将人工智能比作蛋糕：顶层是聊天机器人等应用，中层是LLM等软件，底层是训练模型的硬件。目前，中国科技巨头（如字节跳动、DeepSeek、华为）正忙于构建这些层级。
但蛋糕底下还有一个关键支撑：能源。AI训练需要消耗海量电力，而中国电网拥有西方远无法比拟的廉价能源优势——这被称为“电子差距”（electron gap）。
美国的担忧
OpenAI的萨姆·奥特曼、马斯克以及黄仁勋均发出警告：由于电力成本正成为AI发展的瓶颈，中国凭借其巨大的电力优势，未来在AI算力上极有可能超越全球。美国老旧的电网难以满足日益增长的超大规模数据中心需求，且面临电力价格上涨引发的社会抵制。
中国的现状：有电，缺芯
尽管中国能源充沛，但目前尚未完全转化为AI优势。核心制约是美国对先进芯片（7nm及以下）的出口限制。去年，中国在AI基础设施上的投入远低于美国，且存在盲目建设、利用率低的问题。
破局与趋势
中国正在改变这一局面：
- 政策驱动：政府明确提出协调算力与电力供应，推动数据中心向能源丰富的西部地区布局。
- 本土芯片突围：尽管华为的7nm芯片单体性能不及美国，但中国正通过堆叠技术来弥补，且廉价的电力正好抵消了这种高能耗方案带来的成本劣势。
- 产能扩张：预计到2029年，中国将大幅增加AI数据中心的建设规模。
随着中国在芯片自主化上的进展，以及将全国数据中心整合为统一算力池的计划，中国有望在2020年代末利用能源优势弥补硬件短板。目前，中国不仅致力于AI在实体经济（自动驾驶、机器人等）的应用，更已将探索通用人工智能（AGI）纳入其2030年发展规划。