文 | 万联万象

一场为人工智能 " 心脏 " 供血的能源革命，正在全球科技巨头的资本洪流下悄然加速。

今年开年，阿里巴巴领投了国内核聚变初创企业诺瓦聚变的天使轮投资，目标直指为 AI 数据中心供给能源。就在前几个月，英伟达、谷歌和比尔 · 盖茨共同主导的一轮融资，为核聚变公司 CFS 注入了 8.63 亿美元。

这一切的驱动力，指向一个简单而迫切的事实—— AI" 吃电 " 的速度，正在挑战传统电网的极限。当算力增长遵循指数定律，电力供应却仍困于线性增长。

关于未来的能源答案，特斯拉的埃隆 · 马斯克与部分决策者存在分歧：前者拥抱分布式光伏与储能，而后者则大规模押注于核聚变这项前沿技术。

那么，AI 的终极能源，究竟是什么？

巨头纷纷押注

全球科技公司正在能源领域展开一场前所未有的竞赛，其核心逻辑从 " 购买能源 " 转向 " 定义能源的未来 "。

在美国，一场超过 8.63 亿美元的资本盛宴在 2025 年 8 月达成。英伟达首次作为投资者，与谷歌、比尔 · 盖茨的突破能源基金等一同，向核聚变公司 Commonwealth Fusion Systems（CFS）注资。

谷歌的行动更为彻底。它不仅投资，更直接与 CFS 签订了开创性的电力购买协议（PPA），承诺在该公司首座商业化聚变电站 ARC 投产后，购买其高达 200 兆瓦的电力。

微软是先行者。2023 年，微软与另一家核聚变先锋 Helion Energy 签署协议，锁定在 2028 年之前供应至少 50 兆瓦聚变电力。微软创始人比尔 · 盖茨则通过突破能源基金持续下注，他本人也直言不讳地指出，中国在核聚变领域的投入规模巨大，研究成果令人印象深刻。

硅谷的逻辑清晰：为未来十年乃至更长期的 AI 算力增长，锁定一个理论上无限、清洁且稳定的能源底座。

与此同时，中国科技巨头的布局同样雄心勃勃。

阿里巴巴的战投版图，在 AI 时代展现出构建 " 能力闭环 " 的野心。2025 年，阿里领投了国内核聚变初创企业诺瓦聚变的天使轮融资，金额达亿元级别。据投资界人士分析，这笔投资是阿里为庞大的 AI 基础设施寻找 " 颠覆性技术解决方案 " 的战略延伸。

腾讯在核聚变领域的投资相对低调，据悉其投资了英国的惯性约束聚变公司 First Light Fusion。

而字节跳动虽然曾调研国内多个核聚变项目，但最终未进行出资，其战略更倾向于依托自研和业务落地。这种路径的分野，也预示着未来能源供应格局的多元化可能。

科技巨头们的投资清单，清晰地勾勒出两条并行的能源战略主线：一边是着眼未来三十年的 " 终极能源 " ——核聚变；另一边，则是针对当前及未来十年电力短缺的务实方案——先进核裂变。

比尔 · 盖茨创立的核裂变技术公司 TerraPower、谷歌投资的 Kairos Power，以及亚马逊支持的 X-energy，都在研发下一代小型模块化反应堆（SMRs）。

AI 电力需求有多大？

算力的军备竞赛，正将能源推向前所未有的焦点位置。

中国信息通信研究院的报告指出，超大规模智算集群正持续升级，即将迎来 " 吉瓦级时代 "。这意味着单个计算集群的功耗，将足以与一座中型城市的用电规模相匹敌。

埃隆 · 马斯克甚至预测，美国可能在 2026 年中或年底就面临发电量不足的挑战。

这股需求的洪流，根源在于 AI 模型训练与推理所需的巨大能量。一个广为引用的估算来自荷兰数据科学家亚历克斯 · 德弗里斯，他预测到 2027 年，全球 AI 领域一年的用电量可能高达 85-134 太瓦时，相当于荷兰一个国家的年用电总量。

这并非危言耸听。业界分析普遍认为，2023 年至 2028 年，全球 AI 数据中心的年复合增长率将高达 40.4%。

以谷歌为例，随着其业务向人工智能的全面推进，公司预计未来几年对液冷系统的采购需求就可能达到 24 亿至 30 亿美元。

这场能源危机的另一面，是对现有物理基础设施的极限施压。智算中心的功率密度正在飙升。

摩根士丹利预测，英伟达 GPU 的热设计功耗将从当前 Blackwell 平台的约 1000W-1400W，跃升至 2026 年 Vera Rubin 平台的 2300W 以上。这直接推动数据中心的单机柜功率，从传统的数十千瓦，迅速迈向数百千瓦乃至兆瓦级。

" 我们正朝着每机架约 480 千瓦的密度发展。" 戴尔技术公司的技术专家曾如此描述。

这种密度的跃迁，彻底颠覆了传统数据中心的设计。传统的空气冷却系统宣告失效，高效液冷技术从 " 可选项 " 变为 " 必选项 "；供电架构也不得不革新，向更高电压、更高效的方案探索。

电力系统的扩容速度，已明显跟不上 AI 算力的生长节奏。亚马逊、谷歌、微软等巨头，纷纷试图探索电力私有化部署，甚至直接自建电站，以期掌握能源供给的主动权。

AI 的能源瓶颈，已经从一个技术问题，演变为决定产业发展边界和扩张速度的战略核心。

谁是 AI 终极能源？

面对巨大的电力缺口，未来的能源版图将呈现多路径竞逐的格局，而非单一技术的垄断。究竟谁是 AI 的终极能源？

在短期内，最务实的解决方案是以光伏、风能为代表的清洁能源，搭配大规模的储能系统。

马斯克是这条路径的坚定拥护者。他多次公开质疑在地球上复制 " 人造太阳 " 的现实性，认为太阳本身就是一个完美的聚变反应堆，与其投入巨资和漫长等待，不如充分利用技术成熟、成本持续下降的太阳能与储能技术。

特斯拉已重启美国本土的光伏组件生产，并构建起 " 光伏 + 储能 + 能源管理 " 的闭环系统。

然而，可再生能源的间歇性和对土地的占用，使其难以独力支撑需要 7 × 24 小时稳定运行的吉瓦级智算中心。

于是，核能重新回到舞台中央，它提供了一种集中、稳定、能量密度极高的基荷电力。但核能内部也分化出两条道路：改良的核裂变与革命的核聚变。

以比尔 · 盖茨的 TerraPower、谷歌投资的 Kairos Power 为代表的公司，正致力于开发 " 小型模块化反应堆（SMRs）"。它们体积更小、理论上建造更快、安全性更高，被视为弥补当前电力短缺的过渡性希望。

然而，SMR 技术本身尚未经过大规模商业化验证，其成本和建设周期仍存不确定性。专家分析，SMRs 最早也要到 2035 年左右才能实现规模化部署。

而最富野心的答案，无疑是核聚变——模拟太阳内部的反应，从海水中提取燃料，释放几乎无限的能量。特朗普通过其关联公司高调投资并推进与核聚变企业 TAE 的合并计划，试图为数据中心直接供电。

国际科技巨头更是集体下注，将其视为解决长期能源问题的终极方案。

但这种 " 终极能源 " 面临的挑战同样巨大。尽管技术路径多样，但要实现持续、稳定且能量净增益（Q>1）的可控核聚变并实现商业化发电，目前最乐观的预测也指向 2030 年代以后。

高昂的成本、巨大的工程挑战和漫长的研发周期，是其商业化道路上必须翻越的高山。

最终，AI 的能源未来可能并非 " 单选 "，而是 " 多选 " 与 " 组合 "。一个理想的场景或许是：以分布式 " 光伏 + 储能 " 满足区域性和边缘计算的需求。

以先进的核裂变 SMRs 作为未来二十年的稳定基荷电源，支撑大型智算枢纽；同时，以持续、不计成本的投入，叩开核聚变商业化的大门，为人类和超级人工智能的长期共存，奠定终极的能源基石。

结语

诚然，英伟达创始人黄仁勋关于 " 烧掉 14 个地球能源 " 的讨论虽被误读，但一个明确的共识已经达成：AI 的尽头确实是能源。当算力的提升遵循摩尔定律般的指数曲线时，为其供血的能源系统也必须迎来一场同等量级的革命。

吉瓦级的智算集群犹如现代工业的 " 巨型钢厂 "，对能源的渴求永无止境。科技巨头们正以前所未有的资本和战略意志，重新绘制能源版图。

未来十年，能源的争夺将成为算力竞赛的 " 第二战场 "。而最终的赢家，必然是那些将 " 电力 " 与 " 算力 " 深度协同，并掌握稳定、可持续能源钥匙的企业和人。

而这个人，是马斯克还是黄仁勋、比尔 · 盖茨们？