特斯拉 CEO 埃隆・马斯克近日在播客节目《与彼得・戴曼迪斯一起探索未来》中抛出震撼行业的观点：中国将在人工智能算力领域实现对全球的超越，核心优势源于其无可比拟的电力供应能力。

他估计，2026年中国的发电量可能会达到美国的三倍左右，这使得中国有能力支撑高耗能的AI数据中心。这一言论不仅引发科技圈对中美 AI 竞赛的重新审视，更揭开了 “电力即算力” 这一未来竞争核心逻辑的面纱。

电力：AI 竞赛的“隐形决胜键”

马斯克在节目中明确指出，当前全球 AI 竞争的焦点已从算法优化、芯片性能转向更基础的电力供应能力。“人们严重低估了增加电力供应的难度，” 他强调，“高耗能的 AI 数据中心需要稳定且庞大的电力支撑，而发电量正是限制 AI 系统规模化发展的关键瓶颈。”

基于对全球能源发展趋势的分析，马斯克给出具体预判：到 2026 年，中国的发电量有望达到美国的三倍左右。这一差距将直接转化为 AI 算力的竞争优势：中国凭借充足的电力储备，能够支撑更多大型数据中心建设，为大模型训练、智能计算等高密度算力需求提供 “能源底气”。

这一观点得到权威机构数据的佐证。高盛集团在 2025 年 11 月发布的报告中就曾警示，电力短缺已成为美国 AI 发展的重大阻碍，其电网备用容量已低于 15% 的行业安全标准，且新增发电能力难以跟上数据中心用电需求的增长节奏。

反观中国，高盛预测到 2030 年，中国将拥有约 400 吉瓦的备用电力容量，这一规模是全球数据中心电力需求总量的 3 倍以上，足以支撑 AI 产业的高速扩张。

芯片：中国会突破限制影响

除了电力优势，马斯克还针对美国对华半导体出口管制发表看法，认为随着时间推移，这类限制的影响将逐渐减弱，中国 “会搞定芯片问题”。这一判断背后，是中国在芯片技术领域的持续突破与产业链整合。

从技术层面看，尽管最先进的 EUV 光刻机仍受限制，但中国在 DUV 光刻机多重曝光技术上的进展，已能满足中低端芯片的规模化生产需求，而芯片堆叠技术（Chiplet）的应用，进一步实现了 “用成熟工艺追赶先进性能” 的目标。与此同时，美国的制裁反而加速了中国半导体产业链的垂直整合，从 EDA 设计工具到封装测试环节，本土替代率正以年均 15% 的速度攀升，形成了相对完整的产业生态。

更关键的是，马斯克提到的 “芯片性能边际效益递减” 现象，为中国缩小技术差距提供了契机。当芯片制程接近物理极限时，单靠硬件升级带来的算力提升越来越有限，此时电力供应、算法优化、系统整合等因素的重要性显著上升。而中国在电力储备与应用场景上的优势，恰好能弥补芯片性能的部分差距，形成 “以能源换算力” 的独特竞争路径。

马斯克的预判并非孤例。此前，英伟达 CEO 黄仁勋就曾直言 “中国将赢得人工智能竞赛”，理由是中国拥有更有利的监管环境与更低的能源成本。而从实际进展来看，中国在太阳能领域的优势同样显著——每年约 1500 吉瓦的太阳能产能，占新增发电量的 70%，远超美国的发展速度。

相比之下，美国的 AI 发展正受困于电力基础设施的滞后。马斯克透露，其旗下 xAI 的孟菲斯 Colossus 2 超算集群为实现 1 吉瓦功率，花费一年时间才搞定临时燃气涡轮机组与兆瓦级电池组的供电方案，而美国电网的分散结构、审批流程繁琐等问题，进一步延缓了电力基建的扩张。

高盛报告指出，若美国无法加快电网升级、简化审批流程，到 2030 年其电力危机可能导致在 AI 竞赛中全面落后。