AI谁会赢 · 2
要我看，美国赢：技术能改写能源这道题
上一回，我把票投给了中国。这回得把椅子搬到另一边。倒不是变电站忽然不重要了，而是站在机房门口，只看电送进来多少，还少看了两件事：同样的电能办成多少事，以及，下一批计算还会不会从这道门进去？
Google 在一份2025 年公布的测量研究中估计，Gemini Apps 一次中位文本请求消耗约 0.24 瓦时电。按其披露，2025 年 5 月的这一指标，约为一年前的三十三分之一。
先别急着把三十三倍圈起来。公司在方法说明的脚注中说得明白：这是两个时点的中位请求比较，期间模型和用户行为都可能变化，数据未经独立第三方验证。它不是拿同一道题、同一个质量标准测出的三十三倍进步，更不是美国对中国的能效比分。
但它提出了一个不能绕过去的问题：如果完成一项工作的资源开销一直在变，我们凭什么把今天的耗电方式，当作到 2030 年也改不了的命数？
这篇，我押美国。先沿用上一篇到 2030 年、两国境内大型算力系统的交付账，重点仍是推理服务：谁能按时、持续地交付负担得起的有用算力。但这一回，还要看看美国企业正在试的另一种解法——改变供能的来路，甚至把计算搬到地面电网之外。近期交付照旧验收，新路线则要看试验与工程进展，不能把未来的电预支到账上。
我看好美国，既因为主要服务商已有的系统优化能力和部分关键硬件的取得条件，也因为 Google、SpaceX 这样的企业，已经开始把芯片、能源与航天放到同一道工程题里。前者争取眼前的成本优势，后者争取改写今后扩张的条件。这两层理由，才撑得起我这一票。
电表不懂什么叫“办成了”
沿用上一篇那道题：让 AI 回答同一批企业资料问题，事实要对，引用可核，还得按时交卷。
假设两套系统都完成了一千份这样的回答，一套用了十度电，另一套用了五度，后者显然给供电留出了更大的余地。可若省下来的五度电，是靠少查资料、漏掉条件、把难题草草答完，那只是把返工送给了用户。
电表负责记数，不负责验收。
所以，讲能效不能只看芯片一秒算了多少次，也不能只看模型吐了多少字。我们要的是同等质量和时限下，交出一份可用结果，要动用多少设备、多少电、多少人的补救。若换上新系统省了电，却因设备、改造与维护太贵，使整个服务更不划算，照样不能算赢。
然而，在这张完整账单里，技术确实可以改变许多项。
比如，很多人同时提问时，怎样把任务安排得更紧凑，让机器少等数据、少空转；又比如，同一项计算，能否让模型、内存和芯片之间少搬几趟东西。工程师省下的，往往不是那个最醒目的“大模型”，而是大模型周围一堆原本不必发生的忙碌。
当然，凑一批任务再做，可能叫人多等；机器排得太满，又可能扛不住突来的访问。省电有条件，不能把备用能力和服务质量也省没了。
Google 的披露有一个可取之处：它把闲置备用机器、CPU、内存和机房开销也算进了服务能耗。对真正经营一家服务的公司来说，没在回答问题的机器，也会出现在电费账单里。
这让我愿意认真看待系统优化。它不是一句“下一代会更强”，而是不断检查：这笔钱为什么花，这度电到底花在了哪里。
为什么这一票投给美国
说到这里，读者完全可以反问：中国工程师不会这些吗？
当然会。DeepSeek-V3 的技术报告披露了稀疏激活等效率设计；华为的 CloudMatrix384 研究也在研究软硬件协同、资源调度和量化。中国一边修电网，一边改系统，并没有傻站在那里，只会往插座上加机器。
所以，我替美国下注，不能把“技术进步”四个字据为己有。真正值得押的是：谁已经把模型、芯片、软件和实际服务接起来，又能把下一次改进装进正在运行的系统。
以 Google 为例，它不仅有模型，也设计专用的 TPU 芯片。其 Ironwood 系统说明展示的，不是一块孤立的芯片：计算、内存、互联和软件是一起安排的。某处省下来的时间，得在整套系统里留得住，才会变成服务能力。
而且，这条路线能落到本轮比较的美国境内。Google Cloud 当前的部署区域文档列有美国中部的 Ironwood 服务区。列在服务目录里不等于客户随时能租到无限容量，却至少说明，这不是拿一家美国公司的全球成绩，冒充美国境内现成的能力。
另一条路线，是云厂商与芯片供应商共同改造机房。微软在威斯康星州 Fairwater 的介绍中，写到为缩短连接距离，把机柜按上下两层组织，配合高速网络与液冷。它说明的也是同一件事：买到更强的芯片之后，还得让芯片彼此配合，把本事使出来。
这些企业资料，证明美国一侧有不同的系统路线，却还不足以证明它比中国更值得押。在眼前的交付账上，使我倾向美国的，是这些路线遇到的取得条件并不对称。
美国在 2026 年 1 月公布的 H200 等芯片许可政策，确实允许附条件逐案审查，并非一概不许卖。但其中一个条件，就是对华出口不能挤占美国客户可用的全球生产能力。连放宽的安排，也保留了保障美国客户可用产能的条件。
许可与实际交付还隔着一层。英伟达在截至 2026 年 7 月 26 日季度的报告中披露，部分 H200 已获许可并出货，但其对华销售同时受到美国许可和中国方面限制，获准的产品并未全部售出。它也承认，自己受限于中国市场，给了本土竞争者扩展生态的机会。
两边当然都可能缺货，都要为新机器调试软件；中国也有华为等替代路线。然而，在同一条受管制的供应链上，中国客户还得多过许可、取得或替代这一关。美国服务商则可以在已有系统上继续选择和升级。这不是聪明才智的国别差异，是手边可用工具与切换代价的差异。
这构成了我这一票的近期依据：在仍需先进硬件支撑、又要频繁改进的推理服务里，美国一侧更有机会把工程时间花在提升同一套服务上，中国一侧则可能还要分出精力，解决原本想用的工具拿不到、拿不稳的问题。已有的系统协同能力，使这段时间差不只是“早买到几块卡”，而可能成为较早兑现的成本收益。这是我的推论，还不是已经测出的两国平均差距。
这个窗口能开多久，我没有把握。政策可能变化，国产替代可能追上，新的算法也可能降低对受限硬件的依赖。但从现在到 2030 年，期限毕竟不长；我愿意押，已有的工具与运行经验能够在这一段时间里继续产生收益。中国若把替代和优化做得足够快，这个下注理由就会失效。
这份机会并不全凭美国自己创造，更不全由美国独占。跨国制造与供应商合作是这些系统的一部分，外部供应一旦受阻，美国也要承受后果。此处比较的是谁更可能把资源组织成境内可用的服务，不是给所有发明重新登记国籍。
电仍然要来，但来路也在变
不过，若技术优化真有这么大的用处，为什么这些公司还在到处找电？
因为一件事便宜了，想做的事往往更多；而新接到的活，也未必还是那件简单的事。回答一句话，与反复查资料、执行操作、检查结果，耗用的资源本就不同。国际能源署 2026 年的报告同时记录了效率改善与更耗能用途的增长。把前者写成电力问题已经消失，或者拿总用电增长证明前者毫无意义，都少算了一半。
站在美国这一侧，我也不能指着模型升级，叫变电站自己长出来。
但供能这头，同样不是只有一种技术、一张工期表。2023 年，Google 与 Fervo 合作的内华达地热项目开始向当地电网供电；这个电网也服务 Google 的数据中心。它借用了水平钻井等技术，把地下热能变成新的供电来源。
就在今年 10 月 1 日，Fervo 又宣布，犹他州 Cape Station 的首个发电单元于 9 月 30 日进入合同规定的商业运行，达到 33 兆瓦净出力。这是新增供能从方案走向实际出力的一个节点。
边界也要摆在这里：这是公司披露的首个单元，不能说整个项目已经建成，更没有多年稳定运行的数据。长期成本、后续扩建和实际供电表现，仍要接着看。
另一个值得看的动作，是买方提前承诺需求。Fervo 与 Google 在今年 9 月签订的购电协议，涉及 396 兆瓦，预计 2028 年上线，用于支持犹他州一座拟建数据中心。这里的电、机房和审批，都不能因为合同已经签字，就被写成今日现货；它也不是刚才那 33 兆瓦已经交给了 Google。
一个单元的出力，还不足以改写全国的供电格局。但这些动作表明，需要算力的人，可以通过长期采购参与推动新增供能，让机房内部的改进与外部扩供同时进行。
能不能按期交付，能不能比其他办法更划算，最终仍由工程和账本裁决。地热不是免费午餐，长约也不是免死金牌。不要把客户的购买意愿误写成成本优势，更不要把一个项目投运，放大成美国已经解决缺电。
如果计算不必全留在地上呢
地热是在地上多找一条供电来路。还有人干脆问：既然太阳能在太空里就能用，为什么一定先把电送到地面，再让机房等着接？
2026 年 10 月 1 日，Google 宣布 Suncatcher 项目的原型卫星已经入轨。它与 Planet 合作，搭乘 SpaceX 的火箭发射，已建立联系。接下来要测的，是 TPU 芯片在空间辐射与温度环境中究竟表现如何。
按 Google 的研究构想，搭载 TPU 的太阳能卫星通过光学链路相连，在轨道上组成计算系统。这一步还小，却把“云端”从比喻变成了一件真要发射的东西。
SpaceX 则从另一头往这件事上走。它在招股说明书中提出，利用 Starlink 的平台经验，为 AI 卫星配备更大的太阳能阵列、散热器和计算芯片，用星间激光通信连接起来。文件预计最快 2028 年开始部署。这是公司的计划，尚不是交付成绩；但它已经有具体的设备、网络和制造问题要解决，并非只说一句“太阳能量无穷”。
这两条路线让我更愿意押美国。Google 从模型、芯片与算力服务出发，SpaceX 从发射、卫星与在轨网络出发。一个知道计算需要什么，一个有把设备送上去并组织成网络的经验；Google 这次原型发射，已经用到了后者的运输能力。它们并不等于共同完成了一座太空机房，却让美国一侧具备了把这些本事接起来试的现实条件。
我看好的尤其是这两种经验的结合。Google 可以从已有的芯片、软件和客户任务出发，判断哪些计算值得搬、改动是否划算；SpaceX 则可以把卫星设计、网络和发射安排放在一起调整。这使探索不必从每一个环节重新起步，也有机会更早暴露整套系统的难题。在我看来，这正是美国现有系统优势可以向外延伸的地方：既能经营今天的算力，也有条件拿出另一种系统，送进真实环境反复试验。
这里的关键，是就地发电、就地计算，再把数据传回来。它不会让美国地面电网凭空多出一笔发电量，却可能使部分新增算力不必再排同一条接电的队。如果这条路线能以合适的成本持续运行，那么中国已有的地面电力优势仍然真实，但它对新增算力的约束力，就可能发生变化。
当然，马斯克把工期说得很紧。他在今年 2 月的访谈中预测，三十到三十六个月内，太空会成为部署 AI 最划算的地方。我愿意认真看他的路线，还不至于把他的日历当成竣工验收单。
太空里没有空气替机器带走热量，散热器要占面积、增重量；芯片怎样承受辐射，坏了怎样处理，通信能否跟上，火箭能否足够便宜而且频繁地飞，都会进入同一张账。相关工程研究也正把这些条件放在一起算。前面那类企业资料问答，究竟有多少适合搬上天，也要连同数据传输、响应时限一起验证，不能默认所有推理任务都适合迁移。
我也不会把这条路写成美国的私产。之江实验室也在围绕三体计算星座开展太空 AI 应用探索。谁先有试验，不等于谁就能先提供大规模、划算的服务。我押的是美国这些企业将成熟的算力服务、芯片和航天能力接起来的前景；它们已有的经验与新试验，使这个判断有了具体着落，却还不是一份中美在轨算力的成本排名。
上一回主要算地面机房的账，这里确实把视线伸到了轨道上。我不把卫星预期算力塞回境内机房的成绩单；我要追问的是，那张成绩单能否包办未来的竞争。若新的计算系统开始成立，只按今天的电网规模给明天判输赢，就可能漏掉正在发生的变化。
真正要赌的，是哪条线跑得更快
至此，上一篇的反驳依然站得住：如果新增需求比效率进步跑得更快，实际扩建又跟不上，美国的机房仍会卡在供电上。几项漂亮的技术，不能替整片地区签收电力。
中国的反击也很清楚：它既可以继续发挥建设能力，也可以采用、改进乃至创造更有效率的系统。假如两边的技术收益很快趋同，而中国又更快接上可靠的电，那么这一篇替美国争来的空间，就可能重新缩小。
我仍然把这一票投给美国。眼前，它有机会把已有的系统协同与硬件取得条件，变成较早兑现的成本收益；往前看，新增供能和在轨计算又提供了另一层可能。技术可以让同一度电多办事，也可以扩大可用的能源，甚至改变计算必须依附于哪张电网。
到 2030 年，近期那张账仍要按合格工作的完整成本验收。若设备和改造吞掉了节能收益，若供电卡住交付，或者中国把替代与优化兑现得更快，最终在约定的交付账上胜出，我就应当认输，不能拿几颗继续试验的卫星赖账。新路线可以增加今天下注的理由，却不能抵消届时的交付失败。它也有自己的检验：原型之后有没有更大规模的运行，服务是否可靠，成本能否降下来。若它们一直停在试验与发布会上，就撑不起我今天对美国后劲的判断。
但在这些结果出来之前，我不愿把美国能够尝试的新路，统统按零计算。Google 已经送上去的原型，SpaceX 正在组织的技术路线，值得和现有的机房能力一起看。下注看的是已有本事，也看这些本事有没有可能打开新的局面。
上一回，我请大家看看云端下面的变电站。这一回，先往机柜里面看，再抬头看看天。
电送进来，是本事。把电用好、找到新的来路，也都是。今天的电网很重要，却还没有大到可以替未来画句号。
