李成友
如果你去了今年的WAIC，你就会发现，新一代的隐藏大佬出现了。芯片、大模型、机器人依旧是绝对主角，但展馆里，悄悄多了一批做光伏和储能起家的老面孔... ...一场聊模型聊算法的大会，为什么突然对卖电池的企业感兴趣了？答案藏在这两年WAIC议题重心的变化里，当AI从展示技术转向比拼基础设施效率和调用成本，供电和储能，正在从后台保障走到台前。算力遇到电网墙今年上海的WAIC，问题的口径变了。往年被反复追问的是模型参数有多大、芯片架构够不够先进，今年变成了你们接入现货市场了吗，负荷侧调频响应能压到多少毫秒，TPW能做到什么水平。一位连续参加了五届WAIC的产业基金合伙人私下感慨，前几年大家都在找算力，今年所有人都在找电力，看算电协同。这句感慨背后，是一批投资人几乎在同一时间点上完成的方向切换，也是整场展会气氛里最明显的变化。这种转向不只是一句口号，背后是一个被喧嚣掩盖的产业现实，AI行业依靠算力堆叠、模型扩容的粗放式增长，已经走到了尽头。过去三年，行业的核心叙事一直是规模法则，参数越大越好，算力越多越好，谁的集群规模大，谁就能拿到更多关注和更高估值。进入2026年，这套简单直接的逻辑开始遭遇两重挑战。第一重挑战来自成本端。大模型的训练成本正在以指数级速度攀升，据行业测算，一个万卡集群的单次训练成本已经飙升至千万美元级别，其中电费是持续性最大支出。随着智算集群规模化落地，硬件设备折旧逐步摊销完毕，电费正在取代设备折旧和人力支出，成为AIDC第一大运营成本。券商产业测算显示，高密度AI智算集群的电力成本占整体运营成本比重已达55%到70%，这个比例放在三年前，几乎是不可想象的，也让不少企业第一次意识到，电费才是真正的隐形大头。第二重挑战来自供给端。GW级超大规模智算中心的密集上马，让用电这件事从企业级问题变成了城市级甚至省级问题。一座GW级数据中心的年耗电量高达8到9亿度，堪比一座中型地级市全年的居民用电量。据统计，2025年全国数据中心用电量已达约1700亿千瓦时，占全社会用电量的1.6%，预计到2030年这一比例将逼近6%。当越来越多的智算中心以GW为单位规划产能，地方电网调度部门要考虑的问题，早已超出了接不接得住某一家企业的范畴，变成了整个区域的供电结构要不要为此重新设计的问题。当算力的胃口越来越大，电网的承载力却不会同步放大。
发布于 山东
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