预判了美国的预判！就在美国高调官宣封禁AI芯片第二天，英国媒体就爆出猛料：中国科技巨头获得廉价供电，推动国内AI晶片发展！ 这两年AI火得一塌糊涂，不管是搞大模型还是做智能音箱这类设备，都离不了高端AI芯片。 以前国内科技公司几乎都依赖美国英伟达，像H100、H20这些型号，在高端市场里占了绝对主导，十台设备里九台半用的都是它家的。 那时候不是不想换国产芯片，一是性能确实跟不上，二是用起来太费钱——AI算力中心就是个实打实的“电老虎”，一颗高端芯片满负荷转起来，耗电跟一台家用空调差不多，要是几百上千颗凑成集群，每月的电费单能厚得像本杂志，不少企业看了都犯怵。 美国人算准了这笔账，觉得断了芯片供应就能卡中国AI的脖子，可他们没料到，中国早就在能源布局上留了后手。 廉价电的好处，最直接的就是把算力成本给拉下来了。国内的AI算力中心大多选在贵州、内蒙古这些地方，水电、风电资源多到用不完，工业电价低到每度才3毛钱，连东部沿海地区的一半都不到。 华为在贵州建的昇腾智算中心，就靠着当地充足的水电，把算力运行成本实打实压低了30%还多。 更妙的是，这个成本优势还在变大，常州移动和华为合作的昇腾智算中心，把液冷技术和廉价电结合起来，一年就能省600万度电，减少4700吨碳排放，资源利用率直接冲到90%，模型训练速度比通用方案快了30%——相当于花更少的电费，让芯片跑得更快了。 电费降下来，国产芯片的研发底气也跟着足了。以前大家总说国产芯片能效差，其实不少企业是不敢放开了测试——调试芯片架构、把算力参数跑满，每一次尝试都在烧电费。现在有了廉价电托底，企业终于能放开手脚搞研发了。 华为昇腾910B芯片的崛起就是最好的例子，这颗芯片实际算力能到320TFLOPS，功耗却控制在310W，能效比是英伟达H20的3.2倍。 要知道H20还是美国“阉割”后卖给我们的，不仅FP16算力只有148TFLOPS，单卡功耗还飙到400W，算上电费，长期用下来国产芯片的性价比优势一下子就拉开了。 这种“芯片+便宜电”的组合拳，已经在市场上打出了效果。寒武纪作为国产AI芯片的另一员大将，它的思元590系列在图像识别领域，性能比H20还高出5%，再加上稳定供电和成本优势，季度营收直接暴涨42.3倍，2024年第四季度第一次实现盈利，营收拿到9.89亿元，净利润就有2.81亿元。 就连字节跳动这样的互联网巨头，也在悄悄加码国产芯片，它2025年近1600亿元的AI投入里，不少都用在了装国产芯片的算力中心上，而这些中心大多选在“东数西算”的枢纽节点，就是看中了当地的廉价电力。 芯片制造端也沾了廉价电的光，形成了产业聚集的效应。中芯国际2025年第二季度的产能利用率一下子冲到92.5%，12英寸晶圆每月新增2万片产能，其中专门代工AI芯片的14nm产线早就忙得停不下来。 这些产线对电力要求特别高，既得稳定又得便宜，上海、北京的半导体产业园对接上清洁能源电网后，把芯片制造的单位电力成本降了15%，这对提高良率、控制成本太关键了。 芯片制造时，光刻机这类设备一旦启动就不能停，稳定的廉价电直接决定了产线能跑多快、造得多省，中芯国际14nm工艺良率能稳定在95%以上，能源保障在背后立了大功。 高校和科研机构的研发热情，也被廉价算力给点燃了。贵州大学和华为昇腾的合作伙伴一起，用昇腾910B做了个司法大模型，靠着稳定的国产算力，让司法文书生成和案件分析的效率直接翻了倍。 这些研究不光把国产芯片的应用生态做得更好，还培养了一大批熟悉国产芯片的开发者，而开发者生态正是英伟达CUDA体系最难攻破的堡垒。 美国人大概没算到，AI芯片的竞争从来不是单个环节的比拼，而是从能源供应、芯片设计，到制造、应用的全链条较量。他们忙着在芯片硬件上设卡，中国已经通过能源布局，把算力运行的关键问题给解决了。 现在华为的昇腾384超节点真机已经亮过相，300PFlops的密集算力是英伟达同级别系统的两倍，成本却只占一半；寒武纪的股价成了A股第二高，这背后是市场对国产芯片替代的信心；中芯国际还在不断扩产，目标就是AI芯片带来的巨大需求。 更重要的是，这种廉价供电不是临时的政策福利，而是长期的能源战略布局。随着“双碳”目标推进，水电、风电这些清洁能源的占比还会提高，国产AI芯片的能源成本优势会更稳。 对AI产业来说，持续稳定的算力供应，本来就比单一的芯片型号更重要，而中国正在用“芯片+便宜电”的组合，建起属于自己的算力防护墙。
