福布斯：中国力争2030年成为能源领域人工智能应用的全球领导者

作者：韦斯利·亚历山大·希尔         来源：福布斯（日本）

10月初，中国国家发展和改革委员会（NDRC）和中国国家能源局（NEA）发表联合声明，计划加快将人工智能（AI）整合到能源领域。中国的新人工智能战略目标是到2027年广泛实施，到2030年成为能源领域人工智能应用的全球领导者。该战略只是中国为获取能源领域主导权而利用人工智能的一个侧面，强调面向国内使用和出口的“可再生技术”。对于中国来说，人工智能的能源消耗是在输入和输出这一尖端技术方面建立长期主导地位的机会。

自2022年俄乌战争爆发以来，中国加快了能源自主的步伐。失去欧盟这一主要消费市场的俄罗斯，不得不依赖北京来补充日益减少的石油和天然气收入。这使中国获得了通过廉价进口提高油气安全的短期利益。

●中国是俄罗斯化石燃料最大买家占出口收入40%

但根据2025年8月发布的一份报告，中国仍然是俄罗斯化石燃料的最大买家，占俄罗斯出口收入的40%。在中国的采购中，原油进口占58%，其次是煤炭占15%，管道天然气占12%，石油产品占10%。

●谨慎依赖俄罗斯的中国将可再生能源置于战略核心

尽管有俄罗斯廉价能源的短期优势，但中国对莫斯科的依赖持谨慎态度，同时也试图避免对莫斯科施加战略杠杆。俄乌战争和中东的不稳定凸显了中国的石油和天然气运输路线在地缘政治冲突和外部干涉方面的脆弱。为此，北京将可再生能源作为其长期能源安全战略的核心，并将其与经济增长和减排目标相结合。

●绿色技术引领世界，风力和太阳能发电增长25%

北京是绿色技术创新的全球领导者，并不断加速采用。根据能源智库Ember的数据，从2024年到2025年，风能和太阳能的发电量增长了25%。然而，可再生能源仍不足以满足日益增长的国内需求。庞大的制造业加上家庭能源消费的增长，表明需求暂时不会达到极限。中国仍然严重依赖各种国有供应商的外国能源。

■人工智能在中国能源领域的应用能带来什么

在联合声明中，NDRC和NEA提出了在能源领域推进AI高质量开发和应用的实施目标。“中国特色人工智能”的含义很明确，即解决基荷问题（电力需求基础的稳定供应问题），作为中国产业整体力量增长的手段。该报告显示了将人工智能整合到水力、核能、火力、石油、天然气、煤炭等领域的野心。

●水力发电、火力发电

水力发电方面，NDRC和NEA强调在高寒地区和复杂流域建设项目。AI有望提高结合气象和水文的预测精度，优化决策，帮助保护发电站。同样，在火力发电行业，将人工智能应用于燃料管理和运行控制的升级、设备维护支持以及发电厂建设的加速，以获得更高效、更可靠的成果。

●原子能

在核能领域，人工智能的引入将侧重于加强安全支持系统。这包括预警机制、操作可跟踪性和分析以及自动启动和停止过程。AI还被设想为技术顾问，支持等离子体预测控制，并推动控制核聚变研究。

■中美人工智能竞争中，中国瞄准可再生能源应用

在世界各地，人工智能创新已成为经济发展和国家安全最重要和最具竞争力的领域之一。中国将人工智能应用于可再生能源的意图凸显了新的竞争平台。中国已经积极销售太阳能电池板和风力涡轮机等关键绿色技术。墨西哥、孟加拉国、南非和尼日利亚等国家一直热衷于购买中国太阳能技术的剩余产品。中国广泛整合人工智能作为扩大能源技术力量的手段，目标是到2027年实现广泛整合，到2030年实现全球领导地位，中国的努力有可能从华盛顿手中夺走能源的未来。它有可能吸引越来越大的客户群，包括那些具有性别和能源需求的国家。

●美国是AI芯片和模型开发领域的全球领导者，但在基础设施广泛安装方面落后

目前，美国在人工智能芯片和模型开发方面仍处于全球领先地位，但这些技术的广泛实施进展缓慢，特别是在公用事业和基础设施领域。这些都是中国重点关注的领域。可再生能源应被视为全球人工智能竞争中的重要前线，这不仅涉及声誉和科学创新，还涉及国家安全问题。目前，美国的可再生能源装机容量远远落后于中国的竞争对手。考虑到特朗普政府反对可再生能源发展的态度，这一差距更令人担忧，其本身将成为中美竞争的载体。

如果美国将人工智能融入可再生能源，可以通过优化生产计划、完善设备设计、降低成本和提高整体性能来缩小这一差距。一些美国可再生能源公司，如星座能源、谷歌和杜克能源，已经开始了整合过程。这些努力是有希望的，但大部分都离成果还很远。高昂的初始成本、有限的技术专长和分散的投资战略使示范项目的成果不足，并使其不敢进一步实施。

●报告指出，美国可再生能源引进迟缓，投资不足是原因

波士顿咨询集团6月发布的一份报告强调，这些瓶颈更多地是由于投资不足和不合理，而不是技术本身。私营企业仍然是这一关键转折点的驱动力，并将成为将人工智能整合到整个发电方式和电网中的主要合作伙伴。前进的道路不是把AI当作实验附加物或解决结构性问题的灵丹妙药，而是抑制期待值。在能源领域，人工智能越来越明显地成为实现收益最大化、生产合理化和能源优势的战略工具，即扩大力量的手段。

●美国应该降低对人工智能的期待吗？

自相矛盾的是，美国在AI应用进一步普及之前降低其期待值可能是最有益的。到目前为止，美国的人工智能战略的核心是相信巨额投资可以提高生产力，并以工资，浪费和其他间接成本的形式降低成本。中国的人工智能战略的核心是对人工智能快速消耗的能源进行再投资，并广泛分配给革命性变化前景较小的系统。

●中美各自面临的对比风险

另一方面，美国对人工智能的过度投资助长了对技术灵丹妙药的过度期待，并存在生产泡沫的风险，生产率的提高使投资变得不合理，而中国的模式除了短中期盈利不足外，还存在优化和技术突破的风险。存在长期依赖直通的困难风险。目前尚不清楚谁是AI的领导者，更不清楚哪一种模式更好。但至少，美国官员应该注意，不要用自己的成功标准衡量中国的成功。如果不这样做，美国的人工智能将过于自信于胜利。

作者：韦斯利·亚历山大·希尔         来源：福布斯（日本）