AI 公司开始为等不起付钱

最近听了《十分吸引》《AI 时代的电力战争》，请的是研究电力市场的蔡元纪和绿色和平的舒意雯。节目里聊了很多数据中心、天然气、绿电和融资，我比较在意蔡元纪讲美国那一段。他说得很具体，企业想上数据中心，电网没办法在企业要的时间把电接进来。

这个解释挺有意思。平时看 AI，我们习惯看模型多久发一代、芯片多久换一代。到了电力这边，得看变电站什么时候能扩容、线路能不能建、关键设备什么时候交货，还得有人愿意出新增设施的钱。这几件事各走各的时间，放到一起经常对不上。

我听下来感觉，电力开始改变 AI 公司做生意的方式了。以前谈一份算力采购合同，主要算价格和性能。现在还得往前多问几句，这些机器到底哪天能通电，说好的负荷能不能一直给到，如果中途晚了一年，这一年机器闲着的钱谁来出。

这跟我之前写AI 的财富分配时说的重资产问题能接上，但这期节目让我想再往下拆一点。基础设施当然重要，可手里有基础设施，离赚到钱还差挺远。

电力得送到具体的地方

先把几个容易搞混的数拆开。说装机多少，一般指的是功率，单位是 GW 这类；说一年用了多少电，指的是电量，单位是 TWh。一个园区说规划了 1 GW，你还得接着问，这是远期规划，是已经接好的容量，还是服务器真正能用上的功率。

假设一个设施一年到头平均从电网取 1 GW，全年算下来就是 8.76 TWh，大约 87.6 亿度。如果 1 GW 说的是服务器那一端，制冷和配电还得另外用电。如果项目还在分期建，远期规划的容量就更不能当成当年的用电量来算。

节目里引用的预测是，全球数据中心到 2030 年要用 945 TWh 电。这是 IEA 去年给的数。IEA 今年 4 月更新了基准预测，从 2025 年的 485 TWh 涨到 2030 年的约 950 TWh，到时候大约占全球用电的 3%。这个数算的是所有数据中心，里面有很多不是 AI 的业务。而且它毕竟只是预测，设备供不供得上、需求到底有多少、能效提高多少，都会让它变。IEA，2026 年更新

3% 看着不大，但一个园区能不能接上电，看全国或者全球的占比是看不出来的。用电往往扎堆在少数几个地方，电网也不是哪里剩一点电，就能随便送到哪里去。如果当地线路扛不住，或者最紧张的那几个小时没有足够可靠的电，项目就只能排队等。

所以我理解的“美国缺电”要更具体一些，就是有些地方很难在客户要的日子，给一个新的大用电户供上足够可靠的电。卡住项目的也不只是审批，输电线够不够、发电资源够不够、设备能不能按时到、当地的成本怎么分摊，哪一个都可能卡住。PJM 讲容量市场的时候，就同时提了机组退出、高峰用电变多和可靠性规则调整这几件事，所以不管是涨价还是延误，都没法只怪一个原因。PJM 的解释

这样看，企业愿意为早点通电多掏钱，也就好理解了。便宜的电要等两年以后，贵一点的方案今年就能用上，那贵的反而可能更划算。要算清楚，得把几笔账都算上，早开业能多赚多少，设备能少闲置多少，等电这段时间硬件又会过时多少。

但自己建电厂也不一定绕得过去。IEA 今年专门提醒过，自己配燃气电源一样会碰到燃机供货、许可和可靠性怎么配这些问题。电网的队排太久，换一条队排，能不能更快还得看具体项目。所以听到“自建”，别马上当成“问题解决了”。IEA 对自备燃气电源的分析

人可以等，GPU 未必适合跟着等

节目里还有个判断我觉得值得认真聊聊，就是 AI 的任务形态变了，有一部分计算可以放到远一点的地方去。

这个方向我认同。实时语音得尽快回话，但整理一批材料、跑一次评测、写一份第二天才交的报告，对时延可能就没那么严。像这种算得多、结果很小的任务，确实可以多放一些到电力条件好的地方去跑。但这得看具体的 workload，不是所有推理都能慢慢算。

但是，任务能放远一点，跟任务能随时停下来，完全是两码事。我今晚交任务、明早拿结果，系统确实多了调度的余地。可是做服务的公司已经把 GPU 买了，这些机器停着也在折旧，机房、网络、融资也一直在花钱。如果为了等便宜电，让设备大部分时间闲着，省下的电费可能还抵不上少干的那些活。

一个任务的成本，可以粗略分成两块。一块是分摊下来的硬件、机房和资金成本，另一块是电费和其他变动成本。少用电只省了后面这块。如果同一批硬件因为这样一年少交付了很多任务，那每个任务分摊到的固定成本反而会涨上去。

所以节目里说的“电费占运营成本 60%—80%”，我是有保留的。我想知道这个分母到底算了什么。是机房日常运营的开销，还是把 GPU 折旧、融资、网络和软件服务全算进去的总成本？电费是不是客户另外付？不同的生意，算出来会差很多。分母没讲清楚，就没法从这个数推出“电价便宜一半，AI 服务也能便宜差不多一半”。

灵活用电还是有用的，特别是在电网一年里最紧张的那几段时间。2025 年有一个现场试验，他们在一个商业数据中心里找了 256 张 GPU，连着三个小时把功率压低了 25%，AI 服务也照样达到了试验定的质量要求。所以调度确实管用。但这次试验规模不大，跑的任务种类有限，也只持续了三个小时，拿它说整个大园区能长期跟着天气开关机，还差得远。现场试验论文

Google 2025 年也公开了一套专门给机器学习负荷用的需求响应协议，同时也说这类安排还在早期，只有部分地点能用。比起单个试验，这算又往前走了一步，但要做到哪儿都能用，还有一些条件没补上。Google 的实践

我更看好这种有限度的配合。有些任务晚点跑，有些任务降一点功率，最紧张的那几个小时主动让出一部分用电，拿这个换电费补偿或者早点接电。能不能这么做，要看客户的截止时间，看任务停了好不好恢复，也要看运营方拿到的补偿够不够。

也有反过来的情况。旧一代硬件如果当初买得就很便宜，或者集群本来就没什么活，少跑几个小时也亏不了多少。这样的设备反而可能更适合追着便宜电跑。所以不能对所有 GPU 下同一个结论。本来就没需求所以闲着，和为了等电把能干完的活主动放掉，得分开算。

任务迁移、短时削峰和长期停机，给电力系统的弹性与设备利用率代价不同

做 agent 产品的人其实也能出一份力。把“立即响应”和“明早交付”做成两种不同的服务约定，让任务能暂停、存下进度、再接着跑，系统才用得上这些弹性。光在产品介绍里写一句“异步”，是不够的。

中国这边得先把各自想要什么讲清楚

蔡元纪把中国的问题拆成了三方，这段我觉得讲得很好。地方政府想要投资和产业，算力企业想要电便宜又可靠，能源企业想让新能源发出来的电有人用，最好用电的人还能配合着调整用电时间。这三家想要的不完全是一回事，有些地方还会打架。

比如一个数据中心全天都稳定用电，对电力企业来说可能是个好客户。可到了新能源发不出多少电的时候，它照样要那么多电。地便宜、风机多，也不见得有人肯便宜地保证它全天候有电。中间得靠电网调节、储能、别的电源，或者数据中心自己让出一部分用电。不管选哪种，都得有人掏钱。

地方也一样，有了机房，当地不见得就能长出 AI 产业。先是建设，投进来一笔钱。然后是运营，看能留下多少就业和税收。再往后，才轮到用算力的公司愿不愿意在当地做研发、接客户。想知道一个招商项目到底给当地留下了什么，得把这几段一段一段分开算。

绿电直连是一种更直接的供电方式，但保持电力平衡的那份成本，它省不掉。2025 年的国家文件已经把并网型和离网型分开了，2026 年的多用户直连规则也照这个分法来。并网型项目还是连着公共电网，要申报并网容量，要划清供电责任，也要按规定交相关的费用。这些规定让项目知道具体该怎么组织，但没说接一根专线，稳定供电就白来了。国家发展改革委、国家能源局文件

所以中国在电力建设和制造上的优势，确实可能帮算力扩张。但从电源那头打通，到做出一个有竞争力的 AI 服务，中间还隔着芯片、集群网络、软件工程、利用率，还有客户是不是真有需求。便宜的电能省下其中一部分成本，别的环节还得各自把活干完。

绿电的数量和供电的时间要分开看

舒意雯讲了年度绿电匹配和逐小时匹配，这个我想单独说说。一家企业一年用了多少电，如果同时买了同样多的可再生能源或者合规的环境权益凭证，就可以按相应的标准算作年度匹配。可到了晚上，或者哪个小时没风，它所在的电网不一定随时有足够的清洁电顶上。

Google 2020 年讲下一步目标的时候，就把这两件事分开说了。年度可再生能源匹配它已经做到了，接下来想做的是在各地、每个小时都用上无碳电力。后面这个多了时间和地点两个要求，难得多。Google 对两种目标的说明

所以看一份绿电承诺，起码得先弄清它按什么口径算。一年买够绿电有用，但要让当地最难供电的那几个小时也用上绿电，就难多了。还有，可再生能源、无碳电力和具体政策里说的“绿电”，各自圈进来的东西有出入，核电最容易在这里被混着算。

成本也得这么看。年度凭证买着便宜，但你没法按这个价钱买到全天候的清洁电。便宜的发电成本只是一部分，还得加上在对的时间把电送到用户手里的系统成本，加起来才是用户真能靠得住的方案。

谁承担等不到客户的那几年

节目后面聊到 REITs、长期购电协议和私募信贷，我听着听着又绕回了时间。电厂、线路和机房外壳，通常一用就是很多年。GPU 在经济上还有没有竞争力，可能变得快得多。客户愿意签多长的合同，下一代模型要用多少计算，服务能卖什么价，又各有各的时间。这些东西装进同一个项目里，也不见得就能一起回本。

比如电备好了，GPU 也装进去了，客户却没像预测的那样来。长期购电的义务、最低用量的承诺、贷款的还本付息，可不会因为活少了就跟着没了。再比如模型效率提高了，客户花更少的钱就能干同样的活，这对用的人当然是好事，但当初照另一种收入预期建起来的项目，可能就得重新算账。

长期购电协议能让一部分价格更确定，能锁住多少要看合同怎么写。它也可能把企业绑在固定价格、固定期限或者特定的购电义务上。期限对不上，也不一定就会亏钱。电厂可以服务好几代 GPU，条件允许的话还能给别的客户供电。关键看合同能不能把投资覆盖住，原来的客户走了以后有没有别的需求接得上。至于把资产证券化，是让不同的投资者分别接手不同的权利和风险。客户会不会续约，机房能不能装下一代设备，电价涨了谁来扛，这些问题还是都在。

还有，只持有机房设施、收租金或服务费的资产，和自己买 GPU、卖计算服务的公司，估值不能用同一套算法。前者可能还有电费转付的安排，电价涨了，不一定全是业主扛。所以看现金流之前，得先弄清楚它手里到底有什么、向谁收钱、答应了别人什么。

前面说的 PJM 也得补一句。容量市场买的是某个指定交付期里能提供的容量，价格一般按美元／MW／日来报。拍卖是提前办的，但几年后才建成的电站，建设费用不会在拍卖那年就一下子全摊进居民电费。得对着交付年份和当地零售电费的计费办法去看，而且容量价格本来就不是每度电的价格。PJM 容量拍卖说明

所以如果顺着这期去看投资，我会先问几个很朴素的问题。这个资产到底卡住了谁？对方想早多久拿到它，肯为此付多少钱？合同把这笔收入锁了多久？如果需求没来，亏的钱落在谁头上？

产业需要它，只能说明这个问题有人要解决。企业能不能留下利润，还要看监管、竞争和合同，也要看当初买进来花了多少钱。电越紧缺，发电资产可能收入越高，也可能被压上一大笔扩建义务，最后回报被卡住。这两种情况都得具体看。

对我这种做 AI 产品的人来说，离自己更近的一件事，是重新想想服务承诺该怎么给。哪些活真的要马上做完，哪些可以排队；哪些可以停，哪些一断就得重来；同一个结果能不能少算几遍、少重试几轮。这些产品和工程上的选择，往后可能会影响服务放在哪，也会影响底下那批设备能不能用得更好。

听完这期，我更想跟一跟具体项目后面怎么样。说好的电哪天到，算力哪天能卖出去，客户愿意一直付多久的钱。这几件事对得上，前面那些容量和投资的数字才能真的变成经营结果。

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本文基于《十分吸引》EP.03《AI 时代的电力战争》及节目转录做独立解读，观点归本文作者，嘉宾观点在相应段落注明。数字核对截至 2026 年 9 月 21 日。未将节目中尚未独立核实的融资、企业项目与会议轶闻作为论证依据。